边缘计算 行业数字化转型的解决之道

　　当飞机不再是飞机，而是一个飞行的数据中心，通过从飞机上遍布的传感器中收集的数据进行飞行及燃油分析、导航服务、飞机检修、航空公司运营管理，以及规划和恢复等服务;当电梯具备了智能，电梯的运行状况可以得到远程实时监测，“梯联网”不仅可以实现可预测性维护，还能带来更多价值……如今，这样的例子不胜枚举，而且并不是存在于幻想当中，而是已经存在的事实。

　　数字化转型，为什么这个话题如此火热而且迫切?因为它已经实实在在发生，不仅大幅提升了行业自动化水平，而且满足了用户个性化的产品与服务需求，更重要的是，推动着从产品向服务运营全生命周期的转型，并由此而触发了产品服务和商业模式创新，对价值链、供应链和生态系统的发展带来了长远而深刻的影响。

　　数字化转型的左膀右臂

　　2017年，最重要的趋势就是数字化转型，应该不会有人怀疑这一论断。如果从狭义的角度理解数字化转型，云计算、大数据等那些ICT(Information and Communication Technology)圈儿里的事人们已经耳熟能详。在数据中心端，也就是云端，相关的创新技术和解决方案层出不穷。如果从广义的角度看待全球数字化革命引领的新一轮产业变革，那么最显著的变化则是将“物”纳入智能互联，实现OT(Operation Technology)与ICT的深度协作与融合。

　　简单概括，数字化转型要处理好几对儿关系：第一，云与端的关系，也就是云计算与边缘计算的关系;第二，OT与ICT的融合;第三，技术创新与行业应用之间的匹配;第四，妥善处理好人与物，以及物与物之间的关系;第五，既能保证广泛的连接性，同时又能保证连接以及端点的安全性。

　　如果想顺利完成数字化转型这件事，那么就必须正视这一问题——“物”的智能互联将无所不在。从航空业的预测性维护到公共事业领域的电梯智能运营，从能源行业的智能抄表到物流行业的全流程跟踪，这些行业的数字化应用案例让我们深刻体会到，物联网必然引发制造、能源、公共事业、交通、健康、农业等领域的深刻变革。这也是“中国制造2025”、北美的“工业互联网”和欧洲的“工业4.0”等诞生的基础。

　　就像是一个人的左膀和右臂，云计算与边缘计算之间是互相协同，共同使能行业数字化转型的。云计算聚焦非实时、长周期数据的大数据分析，能够在周期性维护、业务决策支撑等领域发挥其特长;边缘计算则聚焦实时、短周期数据的分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行。从另一个角度分析，边缘计算既靠近执行单元，更是云端所需高价值数据的采集单元，可以更好地支撑云端应用的大数据分析;云计算通过大数据分析优化输出的业务规则，也可以下发到边缘侧，边缘计算基于新的业务规则进行业务执行的优化处理。可以这样说，在行业数字化转型的过程中，云计算与边缘计算缺一不可。

　　再举一个边缘计算与云计算相互依存的例子。当物联网普及后，家中的电器、家具等都可以通过网络连接到云平台上，这些产品之所以能够自动地完成许多功能，主要得益于云平台的控制。如果一旦出现网络中断，那么家里的这些物品还能实现原有的自动化功能吗?这就要求家里的这些物品的某些功能要通过云平台进行控制，而还有些功能则要由本地设备自主完成，这时本地设备就要依靠边缘计算。

　　只有想不到，没有做不到，物联网的蓝图已经展现在人们面前。但是，实事求是的说，更多的物联网解决方案目前还处在概念验证(POC)阶段，云计算进展之迅速有目共睹，而边缘计算还需要再加一把劲儿。

　　IDC的数据统计，到2020年，全球将有超过500亿的终端与设备联网。未来，超过50%的数据需要在网络边缘侧进行分析、处理与储存。边缘计算的大市场正在向我们招手。

　　网络边缘侧的智能互联

　　既然已经明确了，行业数字化转型的解决之道是边缘计算，那么，边缘计算到底指的是什么呢?

　　边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在业务实时、业务智能、数据聚合与互操作、安全与隐私保护等方面的关键需求。

　　简单说，边缘计算就是在网络边缘侧实现智能互联。边缘计算要攻克哪些难题呢?

　　现在，很多人都拥有多个联网设备，包括智能手机、平板电脑，以及各种可穿戴设备等。随着联接设备数量的持续增加，网络的连接、运维管理、扩展和可靠性保障面临巨大的挑战。边缘计算要解决的主要问题就是海量的联接，以及异构环境的管理。除了人们熟悉的数据中心以外，工业现场长期以来存在大量异构的总线联接，多种制式的工业以太网并存，因此确保兼容性和实时可靠也是是边缘计算要完成的重要任务。

　　云计算、物联网要保证用户随时随地访问，因此业务的实时性和连续性非常重要。尤其是工业场景中，系统的检测、控制、执行对实时性的要求更高，一些场景甚至要求延迟必须控制在10ms以内。边缘计算要以满足业务的实时性要求为己任。

　　我们正在构建一个智慧的社会。业务流程的优化、运维的自动化，以及业务创新驱动着业务不断走向智能。智能意味着更高的效率、更低的成本、更高的自动化程度。边缘计算的一个核心目的就是在网络边缘侧实现更高的智能，其典型应用之一预测性维护就是智能化的体现，它代表着服务模式和商业模式转变的方向。

　　边缘计算要实现业务数据的聚合和互操作，这是实现业务智能的基础。在异构的环境中，实现跨厂商、跨应用的数据集成和互操作颇具挑战性。

　　安全问题无处不在，它横跨云计算和边缘计算。从数据中心到各种终端设备，必须实现端到端的安全保护。网络边缘侧的安全问题主要包含设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。另外，关键数据的安全性、一致性以及隐私数据的保护也非常重要。

　　边缘计算并不能一蹴而就，其本身也要经历一个发展的过程，必须从顶层设计开始，在联接、智能、自治等方面不断完善。

　　边缘计算让万物更智慧

　　随着行业数字化转型进程不断向纵深发展，在技术与商业的双重驱动下，边缘计算的重要性日益凸显。引领边缘计算产业的健康、可持续发展，使之快速、平稳落地成了摆在厂商和用户面前的一大挑战。

　　边缘计算并不是纸上谈兵，它的应用场景极其丰富，产业价值十分突出。一方面，它可以有效支撑行业用户的商业模式创新，实现从产品向服务的价值延伸;另一方面，它还可以支撑产品和服务的定制化与智能化。当前，预测性维护、能效管理、智能制造是比较典型的边缘计算应用场景，其带来的改变和收益十分显著。

（编辑：源码网）

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