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边缘计算技术探讨2018年3月1.目录第一章第一章基本介基本介绍第二章第二章边缘计算算驱动因素及因素及类型型第三章第三章第四章第四章物物联网与网与边缘计算算边缘计算参考架构算参考架构2.02.目录第一章第一章基本介基本介绍第二章第二章边缘计算算驱动因素及因素及类型型第三章第三章第四章第四章物物联网与网与边缘计算算边缘计算参考架构算参考架构2.03.基本概念 边缘计算是指在算是指在靠近物或数据靠近物或数据源源头的一的一侧，采用网，采用网络、计算、存算、存储、应用核心能力用核心能力为一体的开放平一体的开放平台，台，就近提供最近端服就近提供最近端服务。其。其应用用程序在程序在边缘侧发起，起，产生生更快更快的网的网络服服务响响应，满足行足行业在在实时业务、应用智能、安全与用智能、安全与隐私保私保护等方面等方面的基本需求。的基本需求。边缘计算算处于物理于物理实体和工体和工业连接之接之间，或，或处于物理于物理实体的体的顶端。而云端端。而云端计算，仍然可以算，仍然可以访问边缘计算的算的历史数据。史数据。4.云计算与边缘计算的范式对比云云计算的范式：算的范式：Push from cloud servicesPull from IoTChange From Data Consumer to Producer5.云计算与边缘计算的范式对比边缘计算的范式：算的范式：丰丰富富边缘侧的的数数据据计算算We define“edge”as any computing and network resources along the path between data sources and cloud data centers.Edge computing is interchangeable with fog computing.6.云计算与边缘计算：中央和地方为什么物什么物联网网时代需要代需要边缘计算？算？地方地方中中央央7.云计算与边缘计算协同 云计算适用于非实时、长周期数据、业务决策场景，而边缘计算在实时性、短周期数据、本地决策等场景方面有不可替代的作用。8.目录第一章第一章基本介基本介绍第二章第二章边缘计算算驱动因素及因素及类型型第三章第三章第四章第四章物物联网与网与边缘计算算边缘计算参考架构算参考架构2.09.物联网与边缘计算物物联网网云云计算算10.物联网与边缘计算11.物联网与边缘计算物物联网网设备中通常集成具有一定中通常集成具有一定计算能力的算能力的处理器理器 边缘计算算(Edge computing)(Edge computing)是是一种在物理上靠近数据生成的位一种在物理上靠近数据生成的位置置处理数据的方法，即事物和人理数据的方法，即事物和人所在的所在的现场区域如家庭和区域如家庭和远程程办公室内。公室内。12.物联网与边缘计算节点与云之点与云之间有大量的数据需要有大量的数据需要传递 由于由于这些些产生数据生数据的事物和人通常不在云的事物和人通常不在云端，因此我端，因此我们需要通需要通过许多形式的在物多形式的在物联网网(IoT)(IoT)解决方案架构的解决方案架构的边缘处的的计算来算来补充云充云计算。算。13.物联网与边缘计算边缘计算在改算在改变整个物整个物联网的网的场景景 IOT=IOT=跨跨连接接设备迷迷宫的分布式人工智能和人的分布式人工智能和人类智能智能边缘计算技算技术分布式人工智能分布式人工智能应用程序，成本和用程序，成本和相关相关规定定加速加速创建建影响影响创建建14.目录第一章第一章基本介基本介绍第二章第二章边缘计算算驱动因素及因素及类型型第三章第三章第四章第四章物物联网与网与边缘计算算边缘计算参考架构算参考架构2.015.边缘计算的驱动因素我我们对周周围所所发生的事件需要生的事件需要及及时地做出响地做出响应，以，以获得良好得良好的用的用户体体验或者避免灾或者避免灾难感知，感知，处理和行理和行动是物是物联网的三网的三类事件事件16.边缘计算的类型边缘的的类型：型：1 1、个人、个人边缘2 2、业务边缘3 3、云、云边缘17.边缘计算的类型个人个人边缘个人边缘(Personal Edge)总体上是移动的。当我们在家庭和工作场所之间移动时，个人边缘(Personal Edge)计算设备进出于业务边缘(Business Edge)区。18.边缘计算的类型业务边缘这是最受关注的边缘计算(Edge computing)类型。在业务边缘(Business Edge)处连接的机器和人在这里汇聚。19.边缘计算的类型多云多云边缘 对应用性能和内容传送的需求需要在网络边缘(network edge)中添加应用和数据处理能力。现代的边缘数据中心(Edge Data Centers)能够满足这一需求。内容交付网络(CDN，Content Delivery Networks)就是在利用它们以便我们能够获得更好的页面和视频加载效果。移动边缘计算(Mobile Edge Computing)增强了这一边缘的优势，因为人们需要更好的移动应用程序(mobile app)的性能。20.目录第一章第一章基本介基本介绍第二章第二章边缘计算算驱动因素及因素及类型型第三章第三章第四章第四章物物联网与网与边缘计算算边缘计算参考架构算参考架构2.021.边缘计算使能行业智能2.0行行业智能智能2.02.0的挑的挑战22.边缘计算使能行业智能2.0面向行面向行业智能智能2.02.0的挑的挑战，边缘计算需要提供四个关算需要提供四个关键能力：能力：1 1、建立物理世界和数字世界的建立物理世界和数字世界的联接与互接与互动 通过数字孪生，在数字世界建立起对多样协议、海量设备和跨系统的物理资产的实时映像，了解事物或系统的状态，应对变化，改进操作和增加价值。23.边缘计算使能行业智能2.02 2、模型、模型驱动的智能分布式架的智能分布式架构与平台构与平台 在网络边缘侧的智能分布式架构与平台上，通过知识模型驱动智能化能力，实现了物自主化和物协作。24.边缘计算使能行业智能2.0智能分布式架构需要把智能分布到如下要素中：1 1）智能）智能资产：通过融合网络、计算、存储等ICT能力，具有自主化和协作化能力。2 2）智能网关）智能网关：通过网络联接、协议转换等功能联接物理和数字世界，提供轻量化的联接管理、实时数据分析及应用管理功能。3 3）智能系）智能系统：基于多个分布式智能网关或服务器的协同构成智能系统，提供弹性扩展的网络、计算、存储能力。4 4）智能服）智能服务：基于模型驱动的统一服务框架，面向系统运维人员、业务决策者、系统集成商、应用开发人员等多种角色，提供开发服务框架和部署运营服务框架。25.边缘计算使能行业智能2.03 3、提供开、提供开发与部署运与部署运营的服的服务框架框架 开发服务框架主要包括方案的开发、集成、验证和发布；部署运营服务框架主要包括方案的业务编排、应用部署和应用市场。开发服务框架和部署运营服务框架需要紧密协同、无缝运作，支持方案快速高效开发、自动部署和集中运营。4 4、边缘计算与云算与云计算的算的协同同 边缘侧需要支持多种网络接口、协议与拓扑，业务实时处理与确定性时延，数据处理与分析，分布式智能和安全与隐私保护。云端难以满足上述要求，需要边缘计算与云计算在网络、业务、应用和智能方面进行协同。26.中国边缘计算联盟ECCEdgeComputingConsortium天天时物联网时代的到来，边缘计算的产业风口到了地利地利全行业面临数字化转型大时代，包括工业和制造业，中国具备很好的基础，一定程度上促进了边缘计算的快速落地。人和人和事在人为 重实践、重配合、重联合最终目标：落地落地27.边缘计算的标准化对于云于云计算：算：标准化程度准化程度作作为前提，采用具前提，采用具备扩展性、展性、稳定性、可靠定性、可靠性、灵活性的多性、灵活性的多朵云才能云才能发挥云云计算的算的优势。对于于边缘计算：算：是是边缘计算最看重的特算最看重的特质！当前工！当前工业互互联网网连线复复杂、协议复复杂、接口、接口专有，有，这些些问题未来都会走向通用、未来都会走向通用、标准的架构和准的架构和协议。28.边缘计算的架构边缘计算算联盟盟ECCECC正在努力推正在努力推动三种技三种技术的融合，也就是的融合，也就是OICTOICT的融合（的融合（运运营OperationalOperational、信息信息InformationInformation、通通讯Communication TechnologyCommunication Technology）。）。ECCECC对于于边缘计算的参考架构的定算的参考架构的定义，包含了，包含了设备、网、网络、数据与、数据与应用四域用四域，平台提供者主要提供在网，平台提供者主要提供在网络互互联（包括（包括总线）、）、计算能力、数据存算能力、数据存储与与应用方面的用方面的软硬件基硬件基础设施。施。计算算对象，象，则主要定主要定义的了四个的了四个领域：域：29.边缘计算的基本特点和属性30.边缘计算的CROSS及其价值在网在网络边缘侧带来价来价值和机会和机会31.边缘计算参考架构2.032.边缘计算参考架构2.0 边缘计算参考架构在每算参考架构在每层提供了模型化的开放接口，提供了模型化的开放接口，实现了架构的全了架构的全层次开放；次开放；边缘计算参考算参考架构通架构通过纵向管理服向管理服务、数据全生命周期服、数据全生命周期服务、安全服、安全服务，实现业务的全流程、全生命周期的智能的全流程、全生命周期的智能服服务。从架构的横向从架构的横向层次来看，具有如下特点：次来看，具有如下特点：智能服智能服务基于模型基于模型驱动的的统一服一服务框架，通框架，通过开开发服服务框架和部署运框架和部署运营服服务框架框架实现开开发与部与部署智能署智能协同，能同，能够和和实现软件开件开发接口一致部署运接口一致部署运营自自动化；化；智能智能业务编排通排通过业务FabricFabric定定义端到端端到端业务流，流，实现业务敏捷；敏捷；联接接计算算CCF(Connectivity and Computing Fabric)CCF(Connectivity and Computing Fabric)实现架构极架构极简，对业务屏蔽屏蔽边缘智能分布式架构智能分布式架构的复的复杂性；性；实现OICTOICT基基础设施部署运施部署运营自自动化和可化和可视化，支撑化，支撑边缘计算算资源服源服务与行与行业业务需需求的智能求的智能协同；同；智能智能ECN(Edge Computing Node)ECN(Edge Computing Node)兼容多种异构兼容多种异构联接、支持接、支持实时处理与响理与响应、提供、提供软硬一体化安全硬一体化安全等；等；33.边缘计算参考架构2.0-概念视图1 1、边缘计算算节点、开点、开发框架与框架与产品品实现34.边缘计算参考架构2.0-概念视图2 2、边缘计算算领域模型域模型边缘计算领域模型是从边缘计算的ICT视角进行模型定义，包括：35.边缘计算参考架构2.0-功能设计视图1 1、ECNECN功能分功能分层36.边缘计算参考架构2.0-功能设计视图2 2、业务FabricFabric和和连接接计算算FabricFabric37.边缘计算参考架构2.0-功能设计视图3 3、开、开发服服务框架（智能服框架（智能服务）38.边缘计算参考架构2.0-功能设计视图4 4、部署运部署运营服服务框架框架（智能服（智能服务）业务编排排分分层架架构构39.边缘计算参考架构2.0-功能设计视图5 5、管理服、管理服务 支持面向终端设备、网络设备、服务器、存储、数据、业务与应用的隔离、安全、分布式架构的统一管理服务。支持面向工程设计、集成设计、系统部署、业务与数据迁移、集成测试、集成验证与验收等全生命周期。6 6、数据全生命周期服数据全生命周期服务边缘数据的特点：数据的特点：在网络边缘侧产生的，包括机器运行数据、环境数据以及信息系统数据等，具有高通量（瞬间流量大）、流动速度快、类型多样、关联性强、分析处理实时性要求高等特点。40.边缘计算参考架构2.0-功能设计视图6 6、数据全生命周期服数据全生命周期服务与互联网等商业大数据应用相比，边缘数据的智能分析有如下特点和区别：因果因果 VS VS 关关联边缘数据主要面向智能资产，这些系统运行一般有明确的输入输出的因果关系，而商业大数据关注的是数据关联关系。高可靠性高可靠性 VS VS 较低可靠低可靠制造业、交通等行业对模型的准确度和可靠性要求高，否则会带来财产损失甚至人身伤亡。而商业大数据分析对可靠性要一般较低。边缘数据的分析要求结果可解释，所以黑盒化的深度学习方式在一些应用场景受到限制。将传统的机理模型和数据分析方法相结合是智能分析的创新和应用方向。小数据小数据 VS VS 大数据大数据机床，车辆等资产是人设计制造，其运行过程中的多数数据是可以预知的，其异常、边界等情况下的数据才真正有价值。商业大数据分析则一般需要海量的数据。41.边缘计算参考架构2.0-功能设计视图6 6、数据全生命周期服数据全生命周期服务42.边缘计算参考架构2.0-功能设计视图8 8、安全、安全服服务 安全的设计需要覆盖边缘计算架构的各个层级，不同层级需要不同的安全特性。同时，还需要有统一的态势感知、安全管理与编排、统一的身份认证与管理，以及统一的安全运维体系，才能最大限度地保障整个架构安全与可靠。43.边缘计算参考架构2.0-部署视图系系统主要提供两种典型的部署模型：三主要提供两种典型的部署模型：三层模型和四模型和四层模型。模型。44.Thanks！45.