边缘计算参考架构2.0
聚焦5G-计算机行业三大受益领域
计算机行业通过部分云基础设施和诸多应用场景分别受益于5G建设前周期和中周期。
随着5G商用进程提速，应用场景传导受益趋势愈发明显。
基础设施层面，边缘计算预期将率先受益；多个下游应用中，从市场规模和网络特点两个角度分别看好智能驾驶和工业互联网。
边缘计算、智能驾驶和工业互联网为5G三大受益领域。
计算机行业受益5G逻辑网络与产品推动商用机会临近2019年以来，5G建设如火如荼，技术、许可、网络、产品纷纷有加速商用趋势。
近期更多事件预示着这一进程有加速态势：（1）10月15日，天猫宣布“双11”将集结华为Mate 30 5G、vivoNEX3 5G、三星Note 10+ 5G等全球十大5G 新品（其中9款为国货）；（2）在10月20日的世界互联网大会上，雷军指出小米对待5G的态度是乐观且激进，明年将计划一口气推出10款5G手机新品；（3）11月20日，北京市、国家发改委、科技部、工信部共同主办的首届“世界5G大会”也将在北京经济技术开发区举办。
投资市场对5G也充满期待，主设备商、元器件厂商等股票纷纷水涨船高，PCB 等典型上游产业链环节还以出色的中期业绩为行业大逻辑站台。
我们认为，5G 是通信基础设施的新一代技术革新。
基础设施的投建本身存在周期性，因此在前周期通信、电子等上游产业链将充分受益。
但良性的基础设施建设是以最终收获回报为目的的，因此运营在5G 设施之上的应用场景能否充分发挥底层设施的优势、规模化地将设施转化为回报则是5G 成功与否的关键。
这意味着计算机板块在5G 中周期成为重点受益的领域。
因此，我们重点关注前周期阶段行业受益设施领域——边缘计算，并着重看好中周期阶段受益的应用领域——智能驾驶与工业互联网。
基础设施算力层和上层应用多场景受益虽然5G 主要带动通信领域基础设施（硬件）的投入，但在算力、存储等领域都是对计算机行业的重要推动因素。
在5G 相关的应用领域中，主要包括智能驾驶与智慧交通、工业互联网、智慧教育、智慧医疗以及VR/AR、云游戏等。
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。
边缘计算视觉基础设施白皮书(2022年)
边缘计算视觉基础设施白皮书2022年4月编写单位中国移动通信有限公司研究院华为技术有限公司凌云光技术股份有限公司中国信息通信研究院腾讯云计算(北京)有限责任公司浪潮通信技术有限公司中国电信上海研究院上海极清慧视科技有限公司南京大学软通智慧科技有限公司前言随着5G、大数据及产业互联网的发展，以边缘计算为代表的算力下沉成为新的发展趋势；未来越来越多的智能场景将发生在边缘端，而智能视觉作为边缘智能的重要场景之一，是边缘计算发展的重要使能器，两者的结合将更好地满足行业智能化发展的需求。
本白皮书聚焦于工业、安防、体验交互三大领域，从应用场景及业务需求、发展趋势和面临的挑战出发，提出未来构建边缘计算视觉基础设施的技术框架，并结合标准研究、产业实践进行论证。
参与本白皮书撰写的主要专家包括：中国移动通信有限公司研究院：喻炜、郭漫雪、王萍、苗丹、杨晓伟华为技术有限公司：黄还青、张亚兰凌云光技术股份有限公司：张见、熊伟、颜冬青中国信息通信研究院：王哲腾讯云计算(北京)有限责任公司：刘海涛浪潮通信技术有限公司：冯景、王晔彤中国电信上海研究院：史敏锐上海极清慧视科技有限公司：赵伟时南京大学：马展软通智慧科技有限公司、闫江目录1.边缘计算及视觉产业发展背景31.1边缘计算产业发展情况31.2视觉产业发展情况51.2.1工业领域机器视觉发展概况51.2.2安防监控领域视觉发展概况71.2.3体验交互领域视觉发展概况81.2.4其他领域视觉发展概况101.3边缘视觉产业发展现状112.边缘视觉典型应用场景及需求14 2.1概述142.2工业领域机器视觉应用场景及需求142.2.1工业领域边缘视觉发展概述142.2.2工业领域典型应用场景152.2.3工业领域的未来挑战202.3安防监控领域视觉典型应用场景及需求212.3.1安防监控领域边缘视觉发展概述212.3.2安防监控领域典型应用场景222.3.3安防监控领域的未来挑战292.4体验交互领域视觉典型应用场景及需求312.4.1体验交互领域边缘视觉发展概述312.4.2体验交互领域典型应用场景332.4.3体验交互领域的未来挑战363.边缘视觉基础设施技术总体架构37 3.1边缘视觉标准进展情况373.2边缘视觉基础设施技术架构384.边缘视觉技术的应用实践404.1工业高可靠性视觉质检404.1.1案例背景与需求404.1.2实施方案404.1.3实施效果414.2无人机8K+AI的精细化巡检424.2.1案例背景与需求424.2.2实施方案424.2.3实施效果434.3电力远程视频自动巡检434.3.1案例背景与需求434.3.2实施方案444.3.3实施效果454.4VR全景视角超高清采编播464.4.1实施背景与需求464.4.2实施方案464.4.3实施效果475.边缘视觉技术及应用发展展望495.1问题与挑战495.1.1边、端侧系统定制化严重495.1.2边侧系统封闭形成数据孤岛495.1.3数据安全防护面临挑战49 5.2发展倡议50缩略语列表52参考文献531.边缘计算及视觉产业发展背景1.1边缘计算产业发展情况2015年8月，ETSI第一次提出了MEC的验证框架（Proof of Concept Framework），经过多年的演进，相关标准体系也逐渐清晰。
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。
边缘计算
思科在2016—2021 年的全球云指数中指出：接入互联网的设备数量将从2016 的171 亿增加到271 亿。
每天产生的数据量也在激增，全球的设备产生的数据量从2016 年的218 ZB 增长到2021 年的847 ZB。
传统的云计算模型是将所有数据通过网络上传至云计算中心，利用云计算中心的超强计算能力来集中解决应用的计算需求问题。
然而，云计算的集中处理模式在万物互联的背景下有3 点不足。
（1）万物互联实时性需求。
万物互联环境下，随着边缘设备数量的增加，这些设备产生的数据量也在激增，导致网络带宽逐渐成为了云计算的一个瓶颈。
例如波音787 每秒产生的数据量超过5 GB，但飞机与卫星之间的带宽不足以支持实时数据传输。
（2）数据安全与隐私。
随着智能家居的普及，许多家庭在屋内安装网络摄像头，直接将摄像头收集的视频数据上传至云计算中心会增加泄露用户隐私数据的风险。
（3）能耗较大。
随着在云服务器运行的用户应用程序越来越多，未来大规模数据中心对能耗的需求将难以满足。
现有的关于云计算中心的能耗研究主要集中在如何提高能耗使用效率方面。
然而，仅提高能耗使用效率，仍不能解决数据中心巨大的能耗问题，这在万物互联环境下将更加突出。
针对于此，万物互联应用需求的发展催生了边缘计算模型。
边缘计算模型是指在网络边缘执行计算的一种新型计算模型。
边缘计算模型中边缘设备具有执行计算和数据分析的处理能力，将原有云计算模型执行的部分或全部计算任务迁移到网络边缘设备上，降低云服务器的计算负载，减缓网络带宽的压力，提高万物互联时代数据的处理效率。
边缘计算并不是为了取代云，而是对云的补充，为移动计算、物联网等提供更好的计算平台。
边缘计算模型成为新兴万物互联应用的支撑平台，目前已是大势所趋。
本文中，我们从概念、关键技术、典型应用、现状趋势和挑战等方面对边缘计算模型展开介绍，旨在为边缘计算研究者提供参考。
01边缘计算概念对于边缘计算，不同组织给出了不同的定义。
边缘计算参考架构2021-2025
边缘计算参考架构4.0边缘计算在靠近数据源或用户的地方提供计算、存储等基础设施，并为边缘应用提供云服务和 IT 环境服务。
相比于集中部署的云计算服务，边缘计算解决了时延过长、汇聚流量过大等问题，为实时性和带宽密集型业务提供更好的支持。
随着 5G 和工业互联网的快速发展，新兴业务对边缘计算的需求十分迫切。
在众多垂直行业新兴业务中，对边缘计算的需求主要体现在时延、带宽和安全三个方面。
目前智能制造、智慧城市、直播游戏和车联网 4 个垂直领域对边缘计算的需求最为明确。
在智能制造领域，工厂利用边缘计算智能网关进行本地数据采集，并进行数据过滤、清洗等实时处理。
同时边缘计算还可以提供跨层协议转换的能力，实现碎片化工业网络的统一接入。
一些工厂还在尝试利用虚拟化技术软件实现工业控制器，对产线机械臂进行集中协同控制，这是一种类似于通信领域软件定义网络中实现转控分离的机制，通过软件定义机械的方式实现了机控分离。
在智慧城市领域，应用主要集中在智慧楼宇、物流和视频监控几个场景。
边缘计算可以实现对楼宇各项运行参数的现场采集分析，并提供预测性维护的能力；对冷链运输的车辆和货物进行监控和预警；利用本地部署的 GPU 服务器，实现毫秒级的人脸识别、物体识别等智能图像分析。
在直播游戏领域，边缘计算可以为 CDN 提供丰富的存储资源，并在更加靠近用户的位置提供音视频的渲染能力，让云桌面，云游戏等新型业务模式成为可能。
特别在 AR/VR 场景中，边缘计算的引入可以大幅降低 AR/VR 终端设备的复杂度，从而降低成本，促进整体产业的高速发展。
在车联网领域，业务对时延的需求非常苛刻，边缘计算可以为防碰撞、编队等自动/辅助驾驶业务提供毫秒级的时延保证，同时可以在基站本地提供算力，支撑高精度地图的相关数据处理和分析，更好地支持视线盲区的预警业务。
除了上述垂直行业的应用场景之外，边缘计算还存在一种较为特殊的需求-本地专网。
很多企业用户都希望运营商在园区本地可以提供分流能力，将企业自营业务的流量直接分流至企业本地的数据中心进行相应的业务处理。
边缘计算及建设方案
边缘计算及建设方案目录1. 边缘计算概述 (3)1.1 定义与特点 (3)1.1.1 边缘计算定义 (5)1.1.2 与传统云计算的对比 (6)1.2 发展历程 (8)1.3 应用领域 (8)1.3.1 工业自动化 (10)1.3.2 智能交通 (12)1.3.3 医疗健康 (13)1.3.4 娱乐产业 (15)2. 边缘计算架构 (17)2.1 设备层 (18)2.1.1 传感器与执行器 (19)2.1.2 物联网设备 (20)2.2 网关层 (22)2.2.1 边缘网关功能 (23)2.2.2 数据预处理 (25)2.3 云服务层 (26)2.3.1 数据存储与分析 (28)2.3.2 机器学习与人工智能 (29)3. 边缘计算建设方案 (31)3.1 规划与设计 (33)3.1.1 需求分析 (34)3.1.2 架构设计 (36)3.1.3 技术选型 (38)3.2 实施步骤 (39)3.2.1 硬件部署 (41)3.2.2 软件集成 (43)3.2.3 测试与优化 (44)3.3 安全与隐私保护 (45)3.3.1 数据加密 (46)3.3.2 访问控制 (47)3.3.3 隐私政策制定 (48)4. 案例分析 (50)4.1 某智能制造边缘计算案例 (51)4.1.1 背景介绍 (53)4.1.2 方案实施 (54)4.1.3 成效评估 (55)4.2 某智能交通边缘计算案例 (57)4.2.1 背景介绍 (58)4.2.2 方案实施 (59)4.2.3 成效评估 (59)5. 未来展望 (61)5.1 技术发展趋势 (62)5.2 行业应用前景 (63)5.3 政策与标准制定 (65)1. 边缘计算概述边缘计算指的是将数据处理、分析和应用逻辑部署到靠近数据源的边缘节点，例如：用户设备、物联网传感器、网关路由器等。
与云计算相比，边缘计算的特点是处理靠近用户端，数据传输距离短，带宽占用低。
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。
边缘计算硬件架构介绍
边缘计算硬件架构介绍1.网络设备：边缘计算依赖于网络设备来连接终端设备和云服务器。
这些网络设备包括交换机、路由器和网关等，用于传输数据和通信。
2.边缘节点：边缘计算架构中的边缘节点是连接网络边缘的关键组件。
这些边缘节点可以是物理设备，如服务器、工业计算机或边缘网关，也可以是虚拟化的实体，如虚拟机或容器。
边缘节点负责处理和存储数据，并提供计算能力。
3.传感器和终端设备：边缘计算的核心目标是将计算能力带到终端设备附近，以便更快地处理和响应数据。
因此，边缘计算硬件架构需要与各种传感器和终端设备进行互动，包括工业传感器、智能手机、智能家居设备等。
这些设备可以通过各种通信协议，如Wi-Fi、蓝牙和物联网协议相连。
4.存储设备：边缘计算涉及大量的数据处理，因此需要具备足够的存储能力来存储和访问数据。
这可以通过在边缘节点上安装硬盘驱动器、固态硬盘或者云存储等方式来实现。
5.数据处理单元和加速器：边缘计算硬件架构通常需要强大的数据处理能力，以便能够在终端设备附近快速分析和处理数据。
这可以通过集成CPU、GPU、FPGA等处理单元来实现，并运行各种边缘应用程序。
6.安全和可靠性机制：边缘计算架构中的硬件需要提供安全性和可靠性机制，以保护数据和系统免受恶意活动和故障的影响。
这可以通过使用加密技术、身份验证和访问控制等手段来实现。
7.管理和监控工具：边缘计算的硬件架构需要配备相应的管理和监控工具，以便对边缘节点进行远程管理、配置和故障排除。
这可以通过远程管理软件、监控系统和自动化工具来实现。
边缘计算硬件架构的设计目标是提供低延迟、高性能和可靠性的计算和存储能力，以满足物联网、工业自动化和其他应用的需求。
通过将计算资源推向网络边缘，边缘计算可以更快地处理数据并提供实时响应，同时减少数据传输和云计算带来的网络拥塞和延迟。
这种分布式的计算模式有助于提高系统的可靠性和稳定性，并满足对隐私和数据安全的要求。
随着物联网和边缘计算应用的不断增长，边缘计算硬件架构将发挥越来越重要的作用。
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。
如何设计一个可靠的边缘计算系统架构
如何设计一个可靠的边缘计算系统架构边缘计算是一种将计算资源和数据处理能力迁移到离用户设备更近的边缘位置的计算模式。
它的目的是提供快速、可靠且低延迟的服务，以满足日益增长的物联网设备和移动设备的需求。
设计一个可靠的边缘计算系统架构需要考虑以下几个方面：1. 网络结构设计边缘计算需要建立起一个覆盖范围广泛的网络，以连接各个边缘计算节点和用户设备。
在设计网络结构时，可以采用分布式架构，将边缘计算节点分布在各个地理位置，以提供更好的服务覆盖范围和低延迟。
同时，可以采用网络虚拟化技术，将物理网络资源划分为多个虚拟网络，以提高网络的灵活性和可靠性。
2. 节点部署策略边缘计算系统的可靠性与节点的部署策略密切相关。
在设计节点部署策略时，需要考虑节点之间的距离、节点的负载均衡、节点与用户设备之间的网络质量等因素。
可以采用基于机器学习的算法，根据节点之间的通信状况和用户设备的连接情况，动态地调整节点的部署位置，以提高系统的可靠性和性能。
3. 数据备份和恢复机制边缘计算系统涉及大量的数据处理和传输，因此需要设计一个可靠的数据备份和恢复机制，以保证数据的完整性和可用性。
可以采用分布式文件系统，将数据分散存储在多个节点上，以提高数据的冗余度和可靠性。
同时，可以设计数据备份和恢复算法，定期将数据备份到其他节点或云端存储中，以防止数据丢失和系统故障。
4. 安全策略和机制边缘计算系统中存在大量的用户数据和隐私信息，因此需要设计一个安全的策略和机制来保护用户数据的安全和隐私。
可以采用数据加密技术，对用户数据进行加密存储和传输，以防止数据泄漏和篡改。
同时，可以设计访问控制机制，限制非法用户的访问和操作，以保证系统的安全性和可靠性。
5. 故障处理和容错机制边缘计算系统可能会面临各种故障和异常情况，例如节点故障、网络拥塞等。
因此，设计一个可靠的边缘计算系统需要考虑故障处理和容错机制。
可以采用备份节点的策略，当某个节点故障时，备份节点可以接管其工作，保证系统的正常运行。
工业互联网体系《架构2.0》正式发布
工业互联网体系《架构2.0》正式发布作者：杨蓉来源：《计算机与网络》2020年第09期近两年，我国工业互联网发展已由概念普及与技术验证步入规模化推广阶段，重点行业的应用实践与创新探索持续深化，5G、人工智能等新技术也加速融入并不断拓宽工业互联网的内涵与赋能潜力。
随着工业互联网的深入发展，产业界急需一套具有实践借鉴意义的方法论，指导其开展工业互联网的技术创新、应用推广与生态建设。
为此，工业互联网产业联盟在工业和信息化部的指导下，联合广大成员单位，历经3年时间，在2016年发布的工业互联网体系架构（版本1.0）基础上，研究制定了《工业互联网体系架构（版本2.0）》（以下简称《架构2.0》）。
《架构2.0》于2019年10月份在联盟内发布后，获得业界的广泛采纳和应用，有力推动了工业互联网的产业实践和创新发展。
在进一步总结实践经验的基础上，工业互联网产业联盟现正式对外发布《架构2.0》。
《架构2.0》在继承版本1.0核心理念、要素和功能體系的基础上，从业务、功能和实施等三个角度重新定义了工业互联网的参考架构，有以下三个特点：一是构建了由业务需求到功能定义再到实施架构的层层深入的完整体系其核心是从工业互联网在促进产业发展中的作用与路径出发，指引企业明确自己的数字化转型商业目标与业务需求，进而确定其工业互联网的核心功能与实施框架。
二是突出数据智能优化闭环的核心驱动作用进一步明确了工业互联网在实现物理空间与数字空间虚实交互与分析优化中的核心作用，定义了其功能层级与关键要素，以此指导企业在设备、产线、企业和产业等不同层级、不同领域构建精准决策与智能优化能力，推动产业智能化发展。
三是指导行业应用实践与系统建设在充分考虑企业现有基础与转型需求基础上，结合国内外企业大量已开展实践的相关经验，提出网络、标识、平台和安全的实施部署方式，指导企业开展工业互联网关键系统建设和技术选型。
当前《架构2.0》在工业互联网应用探索中已开始发挥重要引领作用，为政府、企业、科研机构和投资者等各方提供指引和参考。
边缘计算技术的开源框架与工具介绍
边缘计算技术的开源框架与工具介绍随着云计算和大数据应用的快速发展，边缘计算技术作为一个新兴的计算模式逐渐崭露头角。
边缘计算指的是将计算资源和数据处理能力下沉至网络边缘，靠近数据源和终端设备，从而提供更低延迟、更高性能的计算服务。
为了支持这一技术的快速发展，很多开源框架和工具应运而生。
本文将介绍几个常用的边缘计算开源框架和工具。
1. Kubernetes（K8s）Kubernetes是一个广泛使用的开源容器编排工具，也可以用于部署和管理边缘计算环境。
它提供了高度可扩展的架构，可以管理多个边缘节点，并通过弹性伸缩的方式进行资源调度和管理。
Kubernetes还支持边缘端的设备管理，能够自动发现和管理边缘设备，以提供更加可靠的计算服务。
2. Apache OpenWhiskApache OpenWhisk是一个开源的无服务器计算平台，也可以用于边缘计算场景。
它允许开发者以函数的方式上传代码，并将其部署到边缘节点上。
OpenWhisk 支持事件驱动的计算模型，能够根据实时数据的变化触发函数执行，以满足边缘计算场景中对实时性的要求。
3. Eclipse ioFogEclipse ioFog是一个专注于边缘计算的开源平台，它提供了一套完整的边缘计算解决方案。
ioFog可以管理边缘设备、节点和网关，并提供了一套易于使用的API和命令行工具，方便开发者进行应用程序的部署和管理。
它还支持容器化的应用程序部署，并提供了边缘节点之间的通信和数据传输能力。
4. TensorFlow LiteTensorFlow Lite是谷歌开源的边缘计算和嵌入式设备上机器学习模型推理的框架。
它具有轻量级和高效的特点，可以在资源受限的边缘设备上运行。
TensorFlow Lite支持多种硬件加速和优化技术，能够提供快速和高性能的机器学习模型推理服务。
5. EdgeX FoundryEdgeX Foundry是一个开源的边缘计算框架，旨在为物联网设备提供统一的开放标准和框架。
(完整word版)边缘计算参考架构2.0
边沿计算参照架构边沿计算家产结盟工业互联网家产结盟联合公布2017 年 11 月目录目录 (2)一、迎接行业智能时代 (3)（一）行业智能时代已来 (3)（二）行业智能 2.0 面对的挑战 (4)（三）边沿计算使能行业智能5（四）边沿计算家产化目行进展 (6)二、边沿计算 (6)（一）边沿计算观点 (7)（二）基本特色和属性 (7)（三）边沿计算CROSS价值 (7)（四）边沿计算与云计算共同 (8)三、边沿计算参照架构 (8)（一）模型驱动的参照架构 (8)（二）多视图体现 (9)（三）观点视图 (10)1、边沿计算节点、开发框架与产品实现 (10)2、边沿计算领域模型 (11)（四）功能设计视图 (12)1、ECN (12)2、业务Fabric (16)3、联接计算Fabric (16)4、开发服务框架（智能服务） (18)5、部署营运服务框架（智能服务） (19)6、管理服务 (20)7、数据全生命周期服务 (20)8、安全服务 (21)（五）部署视图 (23)四、 ECC家产发展与商业实践 (24)（一） ECC家产发展整体概略 (24)1、ECC家产组织合作 (24)2、ECC标准组织合作 (24)（二）边沿计算的商业实践 (25)1、从理论到实践 (25)2、从水平到垂直 (25)3、从需求到实践，从实践到需求 (29)一、迎接行业智能时代（一）行业智能时代已来全世界已经掀起行业数字化转型的浪潮，数字化是基础，网络化是支撑，智能化是目标。
经过对人、物、环境、过程等对象进行数字化产生数据，经过网络化实现数据的价值流动，以数据为生产因素，经过智能化为各行业创建经济和社会价值。
智能化是以数据的智能分析为基础，进而实现智能决议和智能操作，并经过闭环实现业务流程的连续智能优化。
以大数据、机器学习、深度学习为代表的智能技术已经在语音辨别、图像辨别、用户画像等方面获取应用，在算法、模型、架构等方面获得了较大的进展。
信息技术 云计算 边缘云计算通用技术要求
中国开源云联盟标准1 范围本标准规定了边缘云计算系统的通用技术要求。
本标准适用于指导边缘云计算系统的设计、开发、测评和部署。
2 规范性引用文件下列文件对于本文件的应用是必不可少的。
凡是注日期的引用文件，仅注日期的版本适用于本文件。
凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T 32399-2015 信息技术云计算参考架构GB/T 32400-2015 信息技术云计算概览与词汇3 术语GB/T 32399-2015与GB/T 32400-2015中所有术语适用于本文件。
3.1 云平台 cloud platform由云服务商提供的云基础设施及其之上的服务软件集合。
3.2 中心云 central cloud构建于传统数据中心的云，与边缘云计算相对。
3.3 边缘云计算 edge cloud computing简称边缘云，构筑在边缘基础设施之上的云计算模式，并能够支持与中心云计算协作，在靠近事物、数据源头的网络边缘侧，提供可弹性扩展的云服务能力，具有低延时、大带宽、多连接等服务特点。
3.4 边缘基础设施 edge cloud infrastructure网络边缘侧部署边缘云的基础设施，包括但不限于：分布式IDC、运营商通信网络边缘基础设施、边缘侧客户节点（如边缘网关、家庭网关等）等边缘设备及对应的网络环境。
3.5 边缘云节点 edge cloud node基于边缘云基础设施，部署了边缘云计算平台，具有进行计算、存储、网络、加速等数据处理能力的节点资源。
3.6 迁移 move将业务或资源从此处转移到彼处，包括但不限于业务中断情况下的冷迁移、实时热备迁移等。
4 缩略语4G/5G 第四代/第五代移动通信系统（the 4th/5th generation mobile networks）AI 人工智能（Artificial Intelligence）API 应用程序接口（Application Programming Interface）AR 增强现实（Augmented Reality）CDN 内容分发网络（Content Delivery Network）CPU 中央处理器（Central Processing Unit）FPGA 现场可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Array)GPU 图形处理器（Graphics Processing Unit）IaaS 基础设施即服务（Infrastructure as a Service）IDC 互联网数据中心（Internet Data Center）IoT 物联网（Internet of Things）MEC 多接入边缘计算（Multi-access Edge Computing）VR 虚拟现实（Virtual Reality）5 功能架构边缘云计算的技术架构如图1所示：边缘云计算与传统云计算在架构、接口、管理等关键能力上实现统一，并整合边缘设备，将云计算的能力延伸到边缘。
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边缘计算参考架构2.0边缘计算产业联盟工业互联网产业联盟联合发布2017年11月目录目录 (2)一、迎接行业智能时代 (3)（一）行业智能时代已来 (3)（二）行业智能2.0面临的挑战 (5)（三）边缘计算使能行业智能2.0 (7)（四）边缘计算产业化当前进展 (9)二、边缘计算 (10)（一）边缘计算概念 (10)（二）基本特点和属性 (10)（三）边缘计算CROSS价值 (11)（四）边缘计算与云计算协同 (12)三、边缘计算参考架构 (13)（一）模型驱动的参考架构 (13)（二）多视图呈现 (15)（三）概念视图 (15)1、边缘计算节点、开发框架与产品实现 (15)2、边缘计算领域模型 (17)（四）功能设计视图 (19)1、ECN (19)2、业务Fabric (25)3、联接计算Fabric (26)4、开发服务框架（智能服务） (28)5、部署运营服务框架（智能服务） (30)6、管理服务 (31)7、数据全生命周期服务 (32)8、安全服务 (34)（五）部署视图 (36)四、ECC产业发展与商业实践 (38)（一）ECC产业发展总体概况 (38)1、ECC产业组织合作 (38)2、ECC标准组织合作 (39)（二）边缘计算的商业实践 (39)1、从理论到实践 (39)2、从水平到垂直 (40)3、从需求到实践，从实践到需求 (45)一、迎接行业智能时代（一）行业智能时代已来全球已经掀起行业数字化转型的浪潮，数字化是基础，网络化是支撑，智能化是目标。
通过对人、物、环境、过程等对象进行数字化产生数据，通过网络化实现数据的价值流动，以数据为生产要素，通过智能化为各行业创造经济和社会价值。
智能化是以数据的智能分析为基础，从而实现智能决策和智能操作，并通过闭环实现业务流程的持续智能优化。
以大数据、机器学习、深度学习为代表的智能技术已经在语音识别、图像识别、用户画像等方面得到应用，在算法、模型、架构等方面取得了较大的进展。
智能技术已经率先在制造、电力、交通、医疗、农业等行业开始应用，对智能技术提出了新的需求与挑战。
行业智能时代已经来临。
行业智能分为1.0和2.0两个发展阶段：1）行业智能1.0行业智能1.0是面向市场线索、营销、采购、物流、售后等商业过程，将用户、应用和商业流程的行为和状态数字化，基于多维度数据分析和场景感知，建立行业的信息图谱，为行业用户提供个性化的资源配置和服务。
行业智能1.0的快速发展得到了ICT创新技术的支撑，包括：●泛在网络联接使能数据的快速流动；●云计算按需提供低成本的基础设施服务应对业务负载变化；●大数据挖掘、分析和管理海量数据，提升企业的商业决策能力；●算法+数据+算力，释放了行业智能的潜在价值。
2）行业智能2.0面向产品规划、设计、制造、运营等生产过程，产品、生产装备、工艺流程等已经逐步数字化和网络化，行业智能2.0已经具备了基础条件。
这里所指的产品、装备具有广义的概念，既包括制造业所生产的产品和制造产线等，也包括能源、交通、农业、公共事业等行业提供服务时所依赖的资产，如电表、交通工具、农业机械、环境监测仪器等。
行业智能2.0需要达成如下目标：●提升生产与服务过程敏捷性和协作性●提升资源共享和减少能耗●降低生产运行和运营不确定性●与行业智能1.0协作，建立生产、销售和服务的端到端行业智能。
行业智能2.0时代需要行业发生四个关键转变：●物理世界与数字世界从割裂转变为协作融合；●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；●流程从割裂转变基于数据的全流程协同；●从企业单边创新转变为基于产业生态的多边开放创新。
（二）行业智能2.0面临的挑战从DIKW模型视角看，行业智能2.0面临了四大挑战：●OT和ICT跨界协作挑战OT（Operation Technology）与ICT（Information and Communication Technology）关注重点不同，OT关注物理和商业约束、人身安全，ICT关注商业约束、信息安全；OT与ICT在行业语言、知识背景、文化背景存在较大差异，相互理解困难；OT技术体系碎片化、专用化与标准化、开放性的ICT技术体系集成协作存在挑战困难；OT与ICT的融合协作也将带来安全方面的挑战。
OT与ICT的跨界协作需要建立物理世界和数字世界的联接与融合。
●信息难以有效流动与集成目前业界有超过6种以上的工业实时以太网技术，超过40种工业总线，缺少统一的信息与服务定义模型。
烟囱化的系统导致数据孤岛，使信息难以有效流动与交互。
信息有效流动与集成是支持数据创新、服务创新的基础，需要建立数据全生命周期管理。
●知识模型化是巨大挑战知识模型（Knowledge Model）主要解决知识的表示、组织与交互关系，知识的有序化以及知识处理模型，是将知识进行形式化和结构化的抽象。
知识模型不是知识，是知识的抽象，以便于计算机理解与处理。
知识模型输入存在信息不完整、不准确和不充分的挑战；知识模型处理的算法与建模还需持续改进与优化；知识模型输出的应用场景有限需要持续积累。
知识模型化是高效、低成本实现行业智能的关键要素。
产业链变长，增加了端到端协作集成挑战需要物理世界和数字世界的产业链的协作，需要产品全生命周期的数据集成，需要价值链上的各产业角色建立起协作生态。
这种多链条的协作与整合对数据端到端流动和全生命周期管理提出了更高的要求。
（三）边缘计算使能行业智能2.0面向行业智能2.0的挑战，边缘计算需要提供四个关键能力：1）建立物理世界和数字世界的联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。
在过去十年里，网络、计算和存储领域作为ICT产业的三大支柱，在技术可行性和经济可行性发生了指数性提升。
网络领域变化：带宽提升千倍，而成本下降40倍；计算领域变化：计算芯片的成本下降60倍；存储领域变化：单硬盘容量增长万倍，而成本下降17倍。
正是联接成本的下降、计算力的提升、海量的数据，使得数字孪生可以在行业智能2.0时代发挥重要作用。
2）模型驱动的智能分布式架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。
智能分布式架构需要把智能分布到如下要素中：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。
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。
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。
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。
3）提供开发与部署运营的服务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）边缘计算与云计算的协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。
（四）边缘计算产业化当前进展2015年边缘计算进入到Gartner的Hype Cycle（技术成熟曲线）。
边缘计算已经掀起产业化的热潮，各类产业组织、商业组织在积极发起和推进边缘计算的研究、标准、产业化活动。
具有代表性的活动包括：●学术研究2016年10月，由IEEE和ACM正式成立了IEEE/ACM Symposium on Edge Computing，组成了由学术界、产业界、政府（美国国家基金会）共同认可的学术论坛，对边缘计算的应用价值，研究方向开展了研究与讨论。
●标准化2017年IEC发布了VEI （Vertical Edge Intelligence ）白皮书，介绍了边缘计算对于制造业等垂直行业的重要价值。
ISO/IEC JTC1 SC41成立了边缘计算研究小组，以推动边缘计算标准化工作。
●产业联盟2016年11月华为技术有限公司、中国科学院沈阳自动化研究所、中国信息通信研究院、英特尔公司、ARM和软通动力信息技术（集团）有限公司联合倡议发起边缘计算产业联盟(Edge Computing Consortium，缩写为ECC)。
全球性产业组织工业互联网联盟IIC 在2017年成立Edge Computing TG，也将定义边缘计算参考架构。
二、边缘计算（一）边缘计算概念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、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。
它可以作为联接物理和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。
（二）基本特点和属性●联接性联接性是边缘计算的基础。
所联接物理对象的多样性及应用场景的多样性，需要边缘计算具备丰富的联接功能，如各种网络接口、网络协议、网络拓扑、网络部署与配置、网络管理与维护。
联接性需要充分借鉴吸收网络领域先进研究成果，如TSN、SDN、NFV、Network as a Service、WLAN、NB-IoT、5G等，同时还要考虑与现有各种工业总线的互联互通。
●数据第一入口边缘计算作为物理世界到数字世界的桥梁，是数据的第一入口，拥有大量、实时、完整的数据，可基于数据全生命周期进行管理与价值创造，将更好的支撑预测性维护、资产效率与管理等创新应用；同时，作为数据第一入口，边缘计算也面临数据实时性、确定性、多样性等挑战。
●约束性边缘计算产品需适配工业现场相对恶劣的工作条件与运行环境，如防电磁、防尘、防爆、抗振动、抗电流/电压波动等。
在工业互联场景下，对边缘计算设备的功耗、成本、空间也有较高的要求。
边缘计算产品需要考虑通过软硬件集成与优化，以适配各种条件约束，支撑行业数字化多样性场景。
●分布性边缘计算实际部署天然具备分布式特征。
这要求边缘计算支持分布式计算与存储、实现分布式资源的动态调度与统一管理、支撑分布式智能、具备分布式安全等能力。
●融合性OT与ICT的融合是行业数字化转型的重要基础。
边缘计算作为“OICT”融合与协同的关键承载，需要支持在联接、数据、管理、控制、应用、安全等方面的协同。
（三）边缘计算CROSS价值●联接的海量与异构（Connection）网络是系统互联与数据聚合传输的基石。
伴随联接设备数量的剧增，网络运维管理、灵活扩展和可靠性保障面临巨大挑战。