边缘计算参考架构
边缘计算的体系架构
边缘计算的体系架构
边缘计算是一种在网络边缘执行数据处理和分析的计算模式，它将计算资源和服务从云端推向网络边缘，以提高应用程序的性能、降低延迟和减少网络带宽的使用。
边缘计算的体系架构通常包括以下几个层次：
1. 设备层：这是边缘计算的最底层，包括各种传感器、智能设备、物联网设备等，它们产生和收集数据。
2. 边缘层：这是边缘计算的核心层，它包括各种边缘设备和服务器，如边缘网关、边缘服务器、路由器等。
这些设备负责处理和分析设备层产生的数据，并执行本地的计算和决策。
3. 云层：这是传统云计算的层次，它包括各种云服务器、云存储、云应用等。
云层负责存储和处理大量的数据，并提供各种应用程序和服务。
4. 应用层：这是边缘计算的最上层，它包括各种应用程序和服务，如智能交通、智能制造、智能医疗等。
这些应用程序和服务利用边缘计算的优势，实现低延迟、高带宽和高可靠性的应用。
在边缘计算的体系架构中，边缘层和云层之间通过高速网络连接，实现数据的传输和共享。
同时，边缘层和设备层之间也通过无线或有线网络连接，实现数据的采集和传输。
总之，边缘计算的体系架构是一个分布式的计算架构，它将计算资源和服务从云端推向网络边缘，以提高应用程序的性能、降低延迟和减少网络带宽的使用。
边缘计算
1 边缘计算边缘计算是指在靠近物或数据源头的一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供最近端服务。
其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端。
而云端计算，仍然可以访问边缘计算的历史数据。
1.1 从分布式数计算开始对物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。
这无疑将大大提升处理效率，减轻云端的负荷。
由于更加靠近用户，还可为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。
1.2 边缘计算vs云计算无论是云、雾还是边缘计算，本身只是实现物联网、智能制造等所需要计算技术的一种方法或者模式。
严格讲，雾计算和边缘计算本身并没有本质的区别，都是在接近于现场应用端提供的计算。
就其本质而言，都是相对于云计算而言的。
边缘计算的范式，从二者的计算范式可以看出来，边缘侧的数据计算，一下子变得丰富起来。
这里产生了全新的想象空间。
1.3 物联网应用催生全球智能手机的快速发展，推动了移动终端和“边缘计算”的发展。
而万物互联、万物感知的智能社会，则是跟物联网发展相伴而生，边缘计算系统也因此应声而出。
事实上，物联网的概念已经提出有超过15年的历史，然而，物联网却并未成为一个火热的应用。
一个概念到真正的应用有一个较长的过程，与之匹配的技术、产品设备的成本、接受程度、试错过程都是漫长的，因此往往不能很快形成大量使用的市场。
边缘计算在整个计算中的位置：根据Gartner的技术成熟曲线理论来说，在2015年IoT从概念上而言，已经到达顶峰位置。
因此，物联网的大规模应用也开始加速。
因此未来5-10年内IoT会进入一个应用爆发期，边缘计算也随之被预期将得到更多的应用。
Gartner技术成熟曲线边缘计算边缘计算的架构在中国，边缘计算联盟ECC正在努力推动三种技术的融合，也就是OICT的融合（运营Operational、信息Information、通讯Communication Technology）。
边缘计算网络架构解析
边缘计算网络架构是一种新型的网络架构，它将数据处理和分析任务从云端数据中心移至网络边缘，以提高数据传输速度、降低网络延迟、提高网络安全性，并优化资源利用率。
以下是边缘计算网络架构的解析：1. 边缘节点：边缘节点是边缘计算网络架构的核心，通常部署在靠近用户设备的网络边缘，如家庭、企业或工业设施。
这些节点通常包括服务器、智能设备和传感器等，负责处理和分析来自用户设备的数据。
2. 分布式架构：边缘计算网络架构采用分布式架构，这意味着网络中的各个边缘节点相互协作，共同完成数据处理和分析任务。
这种架构有助于提高系统的可扩展性和可靠性，因为边缘节点的数量可以根据需求进行动态调整。
3. 云计算与边缘计算的协同：在边缘计算网络架构中，云计算和边缘计算是协同工作的。
云计算提供数据处理和分析所需的通用功能，如数据存储、算法库和模型等。
而边缘计算则负责处理实时数据和特定任务，如视频流处理、实时分析等。
这种协同工作模式可以提高数据处理速度和准确性。
4. 实时数据处理和分析：边缘计算网络架构强调实时数据处理和分析。
由于数据在边缘节点处被处理，因此可以减少数据传输延迟，提高响应速度。
此外，实时分析还可以帮助企业实时监控生产过程、预测故障并及时采取措施，从而提高生产效率和降低维护成本。
5. 安全性和隐私保护：边缘计算网络架构强调安全性和隐私保护。
由于边缘节点通常部署在公共场所或工业设施中，因此需要采取措施确保数据的安全性和隐私性。
例如，可以使用加密技术保护数据传输和存储过程中的安全性，同时使用访问控制策略限制对数据的访问。
6. 开放标准和互操作性：边缘计算网络架构强调开放标准和互操作性。
这意味着不同的边缘计算系统应该遵循相同或相似的标准，以便不同厂商的设备能够相互通信和协作。
这有助于降低系统复杂性、提高可扩展性和互用性。
综上所述，边缘计算网络架构是一种新型的网络架构，它将数据处理和分析任务从云端数据中心移至网络边缘，以提高数据传输速度、降低网络延迟、提高网络安全性并优化资源利用率。
边缘计算参考架构
边缘计算参考架构
边缘计算参考架构
在中国，边缘计算联盟ECC正在努力推动三种技术的融合，也就是OICT的融合（运营Operational、信息Information、通讯CommunicationTechnology）。
而其计算对象，则主要定义了四个领域：
第一个是设备域的问题，出现的纯粹的IoT设备，跟自动化的I/O采集相比较而言，有不同但也有重叠部分。
那些可以直接用于在顶层优化，而并不参与控制本身的数据，是可以直接放在边缘侧完成处理；
第二个是网络域。
在传输层面，直接的末端IoT数据、与来自自动化产线的数据，其传输方式、机制、协议都会有不同，因此，这里要解决传输的数据标准问题，当然，在OPCUA架构下可以直接的访问底层自动化数据，但是，对于Web数据的交互而言，这里会存在IT与OT之间的协调问题，尽管有一些领先的自动化企业已经提供了针对Web方式数据传输的机制，但是，大部分现场的数据仍然存在这些问题。
第三是数据域，数据传输后的数据存储、格式等这些数据域需要解决的问题，也包括数据的查询与数据交互的机制和策略问题都是在这个领域里。
面向5G网络的边缘计算服务架构
面向5G网络的边缘计算服务架构一、边缘计算服务架构概述随着5G网络的快速发展，边缘计算作为其核心支撑技术之一，正逐渐成为研究和应用的热点。
边缘计算服务架构是5G网络中实现资源优化、服务快速响应和数据本地化处理的关键。
本文将深入探讨面向5G网络的边缘计算服务架构，分析其设计原则、关键技术以及面临的挑战和解决方案。
1.1 边缘计算概念与重要性边缘计算是一种分布式计算架构，它将计算任务从中心节点转移到网络边缘，即靠近用户和数据源的地方。
这种架构对于5G网络至关重要，因为它能够提供更低的时延、更高的带宽和更好的用户体验。
边缘计算能够支持各种应用场景，包括但不限于增强现实(AR)、虚拟现实(VR)、自动驾驶、智慧城市等。
1.2 边缘计算服务架构的设计原则在设计面向5G网络的边缘计算服务架构时，需要遵循以下原则：- 低延迟：确保服务响应时间尽可能短，满足5G网络低时延的要求。
- 高可靠性：保证服务的连续性和稳定性，以应对网络波动和设备故障。
- 可扩展性：架构应具备良好的扩展性，以适应不断增长的用户需求和数据流量。
- 安全性：保护数据和隐私，防止未授权访问和数据泄露。
二、边缘计算服务架构的关键技术2.1 边缘节点的部署与管理边缘节点是边缘计算服务架构的基础，负责执行计算任务和处理数据。
边缘节点的部署需要考虑地理位置、网络条件和资源可用性等因素。
同时，边缘节点的管理也是一项挑战，需要实现自动化的资源调度和故障恢复。
2.2 计算卸载与任务调度计算卸载是指将任务从用户设备或中心云卸载到边缘节点的过程。
任务调度则是决定哪些任务在边缘节点执行，哪些任务发送到中心云。
这两者对于优化资源利用和降低延迟至关重要。
2.3 网络功能虚拟化(NFV)网络功能虚拟化是一种将网络功能从专用硬件转移到通用硬件的技术。
在边缘计算服务架构中，NFV可以提高资源的灵活性和可扩展性，支持快速部署和更新网络服务。
2.4 服务化架构(SBA)服务化架构是一种基于服务的设计理念，它将网络功能分解为的服务组件，通过服务化接口实现组件间的互操作。
工业边缘计算参考架构和标准化需求进展
工业边缘计算的概述和参考架构1980年美国普渡大学工业工程系提出计算机集成制造系统的参考模型，被国际工业和学术界奉为经典，后来发展成为ISA 95企业信息系统集成标准的基础；企业信息系统集成国际标准IEC/ISO 62264脱胎于ISA 95。
迄今为止ISA 95的参考架构仍然是工业企业进行数字化转型的基础参考架构，因而在开创工业边缘计算的技术方向时，从总体视角来看它依然是基本的参考架构。
图1完整地表述了将ISA 95的参考模型映射到工业云-边-端所对应的架构。
从工厂的信息集成发展到企业的信息集成，原有的5层模型增加到6层模型，也即从企业内部的管理扩展到把企业经营活动的上下游（涵盖供应链、产品全生命周期等）都包罗进来，目的是保证企业生产和管理的全局优化。
对应由顶层向底层的各个层级，它们的数据流量和时间尺度分别是：管理层为百万字节/天（Megabytes/days），运营操作层为兆字节/小时（Mbytes/hours），监控/协调层为千字节/分（Kilobytes/minutes），直接控制层为字节/秒（Bytes/seconds），设备和过程层为位/微秒（bits/microseconds）。
按照对实时性能的要求可以大致将这些层级划分为两类：L4层的ERP和L3层MES划分为实时性要求低或较低、数据量大的一类，对应于工业云-边-端的架构，这一类可以迁移到云端。
而L2层的SCADA和HMI、L1层的PLC/DCS以及L0层的传感器和执行器，实时性要求高、数据量低，对应于工业云-边-端的架构，这一类必须保留在生产现场，它们都是属于边缘计算节点（ECN）。
图1 ISA 95参考架构对云-边-端的映射图2是一个典型的工业云和边缘计算架构，分为三层。
顶层是工业云平台，提供涵盖设计、制造、管理和维护的各种应用程序。
为了降低部署和运营成本，传统的ERP、MES、产品生命周期管理（PLM）和客户关系管理（CRM）系统都可以迁移到工业云。
1+X证书 智能计算平台应用开发【高级】第9章 人工智能高级应用软件开发测试(9.2边缘计算)V1.1
安隐私需求
• 用户在日常生活中使用网络上的各种应用程序时，各种应用程序均会获取用户的各种数据，包 括隐私数据。这些数据大都被上传至云中心进行保存，数据传输与保存过程，均增加了泄露用 户隐私数据的风险。
第9页
边缘计算简介——关键技术
为实现边缘计算架构4个功能域的各自 功能，边缘计算关键技术包括应用域 技术、数据域技术、网络域技术和设 备域技术4大类。
第2页
边缘计算简介
边缘计算是继分布式计算、网格计算、
定义
云计算之后，在网络边缘执行计算的一
种新型计算范式，因其能够就近提供智
能互联服务，所以可以满足各行业在数
应用
边缘
产生
字化变革过程中的关键需求。
场景
计算
原因
为了详细了解边缘计算将重点阐述定义、
产生原因、关键技术、应用场景。
关键 技术
第3页
边缘计算简介——定义
第8页
边缘计算简介——产生的原因
智能应用需求
• 智能化发展的大趋势使得业务流程、运行维护等逐步向智能化发展，例如设备预测性维护作为 一种典型的智能化应用场景，正推动行业的服务模式与商业模式进行创新与变革。
• 而边缘侧智能能够带来显著的效率与成本优势。
降低能耗需求
• 云数据中心能耗问题是数据中心的一个关键问题，近几年针对此问题的进行了许多研究。 • 为了满足迅速发展着的智能化社会对云计算中心计算能力的需求，伴随着云计算用户应用程序
丢失或传感器数据传输延迟。
第19页
边缘计算简介——应用场景
智能家居
• 随着物联网技术的发展，智能家居系统得到进一步发展，其利用大量的物联网设备实时监测控制 家庭内部状态，接收外部控制命令并最终完成对家居环境的调控，以提升家居安全性、便利性、 舒适性。
云计算边缘计算架构
云计算边缘计算架构云计算是一种基于互联网的计算模式，能够提供高效、灵活且可扩展的计算资源。
然而，随着物联网技术的迅速发展，传统云计算模式也遇到了一些挑战。
传统云计算的数据中心往往与用户之间存在较远的距离，导致数据传输的时延较大，与实时性要求较高的应用不太适用。
为了解决这一问题，边缘计算应运而生。
边缘计算是一种将计算资源和应用数据放置在物理接近数据源的位置，以提供低时延、高带宽和可靠性的计算能力的技术。
它通过将数据和计算从中心云移到网络边缘，实现了更快的响应时间和更好的用户体验。
边缘计算架构由多个边缘设备、边缘服务器和云端服务器组成，形成一个分布式的计算网络。
一、边缘设备边缘设备是指位于网络结构边缘的智能设备，如智能手机、物联网传感器等。
边缘设备负责收集各种环境传感器数据、用户输入以及其他外部数据，并将这些数据传输到边缘服务器进行处理和分析。
边缘设备通常具有较小的计算和存储能力，但能够进行实时的数据处理和快速决策。
二、边缘服务器边缘服务器是位于边缘设备和云服务器之间的中间节点，负责处理边缘设备传输的数据。
边缘服务器通常具有较强的计算能力和存储能力，能够进行实时数据分析、处理和存储。
边缘服务器还可以根据边缘设备的需求，选择性地将数据传输到云端服务器进行更复杂的计算或长期存储。
三、云端服务器云端服务器是传统云计算中的数据中心，负责存储大量数据和进行复杂的计算。
云端服务器通过与边缘服务器进行通信，将边缘设备收集到的数据进行更细粒度的分析和处理，并提供高级的计算服务和应用程序接口。
云端服务器的优势在于其具备强大的计算和存储能力，适合处理大规模数据和复杂计算任务。
四、边缘计算架构的优势边缘计算架构相比传统的云计算架构具有以下优势：1. 低时延：边缘设备与边缘服务器之间的距离较近，可以实现数据的实时处理和响应，大大减少了传输时延。
2. 高带宽：边缘设备与边缘服务器之间的网络连接往往具有较高的带宽，可以支持大规模数据的传输和处理。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
带宽
无人驾驶汽车 10G数据/公里； 飞机引擎10，000G数据/飞行30分钟；
安全 隐私
数据安全管制要求； 数据企业私有化；
可靠 边缘与云的联接不可靠；
智能需要分布到网络边缘侧，实现物的自主化和协作化
数据与知识分享，增强协作化
物自主化
1 物与物协作
物协作化
3 物与本地系统协作
物
• 自主联接 • 自主发现 • 自主学习 • 自主优化 • 自主决策 • 自主执行
边缘计算参考架构
开发
开发服务框架
集成
验证
发布
部署运营服务框架
业务 编排
应用 部署
应用 市场
模型驱动的统一服务框架
端到端业务流 资源反馈
业务请求
策略调度
多视图呈现
智能资产
智能网关
智能系统
网络
计算
存储
网络边缘侧 云
参考架构：多视图定义呈现
边缘计算参考架构
概念 视图
阐述边缘计算的领域模型和关键概念
功能 视图
AI VR，AR
数字世界
指数性突破
带宽增长1,000倍 晶体管数增加100倍 容量增长近1,000倍 AI感知能力突破 AI识别技术的突破
操作与优化
ICT成本指数性下降
价值创造
• 运行优化 • 业务连续 • 降低能耗 • 模式创新
物理世界与云数字世界联接存在诸多挑战
云数字世界 物理世界
时延 工业场景一般要求处理时延低于10ms；
01010
实现跨产业的 生态协作
模型驱动
减少系统异构性， 简化跨平台移植
有效支撑系统的 全生命周期活动
技术迁移与创新
技术迁移
SDN
NFV
业务编排 微服务 虚拟化
独特创新
TSN AI算法优化 CCF 低功耗OS 低功耗芯片
01010 边缘计算是OT和ICT融合产业
智能服务 业务Fabric 联接计算Fabric 边缘计算节点
算、时序数据库、实时操作 系统
•资源感知
功能视图：联接计算Fabric实现业务调度智能
业务Fabric
端到端业务流
联接计算Fabric
资源 感知
服务 感知
任务 调度
数据 协同
多视 图
极简，智能，动态
Fabric抽象为逻辑拓扑， 屏蔽物理拓扑复杂性
未来已来，迎接行业智能化2.0
行业智能化1.0：商业过程智能
商业数据为中心
行业智能化2.0：万物智联+ 全流程协作
未来已来
物数据为中心
物数据与商业数据联接协同
无处不在，海量数据，按需服务
AI
大数据 云计算 泛在网络
电梯预测性维护、机器人协作等
产品全生命周期服务等
• 物理世界与数字世界从割裂转变为协作融合；
ECN
传感
ECN
4 智能分布式系统
ECN
ECN
ECN
基于四类开发框架 构建六类产品
控制
传
器
感
嵌入式控制器 独立式控制器 感知终端
智能网关
边缘分布式网关 边缘分布式服务器
概念视图：基于模型的框架实现开发接口标准化， 操作运行自动化
设计开发：接口标准化，组件化
部署运行：操作自动化，自优化
物理 模型
性能 模型
1
边缘计算参考架构
行业态孵化
3 行业垂直参考架构
1 统一术语 2 统一架构
促进产业协作
3
联盟成员携手贡献， 匹配行业应用场 打造水平开放平台 景和需求
基于行业推广实践， 打造行业最佳实践， 推荐特定行业的技 术与标准
参考架构设计理念
模型驱动的参考架构
实现物理世界和 数字世界的协作
纵向集成
边缘计算
物理世界
物理世界
实现行业智能化2.0面临的产业挑战
OT和ICT跨界协作挑战 数据信息难以有效流动与集成
Wise Knowledge Information
Data
Physical System DIKW模型视角
知识模型化仍是巨大挑战
产业链变长，增加了 端到端协作集成挑战
边缘计算是分布式开放平台
总线 协议 适配
OP CUA
流式 数据 分析
时序 数据 库
策略 执行
安全
集成特定行业 EVF
虚拟化层 基础资源层
网络
软件定义网络 （SDN）
低时延网络（TSN）
虚拟化层
计算
异构计算 （HC）
存储
时序 数据库 （TSDB）
开放，灵活，实时
• 开放：基于现有硬件平台扩 展新功能
• 灵活：灵活编排，灵活迁移 • 实时： 低时延网络，异构计
构件 模型
ECN 策略 模型 模型
….
。。。
。。。
环境 模型
与标准组织/产业联盟合作
对象关联
场景定义
应用 场景 模型
业务编排
流程 模型
策略 模型
资源需 求模型
业务部署
资源,负载反馈
物理 拓扑 模型
负载 模型
。。。
EC基础设施
功能视图：ECN满足业务实时，服务可扩展与可编排
通用服务
行业化服务
边缘虚拟服务 （EVF）
2 物与人协作
人 物
物
本地智能系统
4 物与云协作
云
物
通过学习协作化的数据，增强自主化
边缘计算通过水平解耦，与纵向集成协作，实现ICT和OT域融合
ICT域
纵向集成
IBM，SUN，HP等
专有应用 专有中间件
专有OS
专有芯片
水平解耦
Linux为主 X86芯片为主
云计算服务
SaaS PaaS IaaS
OT域
• 运营决策从模糊的经验化转变为基于数字化、模型化的科学化；
• 流程从割裂转变为基于数据的全流程协同；
• 行业单边创新转变为基于产业生态的多边开放创新;
？
是否需要新的技术架构和体系
联接物理和数字世界是关键，ICT指数 性突破可以释放物理世界的潜能
物理世界
感知与采集
实时数据流动
数字孪生
ICT技术
以太网 计算 存储
阐述架构横向和纵向的框架与服务
部署 视图
阐述系统部署的模式和部署过程
概念视图：边缘计算节点、开发框架与产品实现
定义ECN逻辑节点 提供四类开发框架
智能 智能 资产 系统
智能 网关
共性特征
数字化 网络化 智能化
ECN
逻辑节点
分析典型应用场景
1 实时计算系统 3 智能网关系统
ECN 2 轻量计算系统
边缘计算是一个开放分布式平台，在网络边缘靠近数据源就近提供网络、计算、存储等服务， 满足了行业数字化转型在联接、智能、实时、数据优化和安全的诉求。
可以作为联接物理世界和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。
智能资产 智能网关
智能系统
智能服务
边缘计算 开放平台
网络
计算
存储
应用
边缘计算产业化三部曲
边缘计算参考架构2.0
Edge Computing Reference Ar c h i t e c t u r e 2. 0
行业数字化转型是以数据作为生产要素，以智能 化创造经济与社会价值
应用
物 数字化 环境
人
产生数据
智能 分析
网络化
智能化
智能 优化
01010
智能 决策
价值流动
智能 操作
创造经济与社会价值