边缘计算边缘云工业园区
《云计算发展白皮书（2020年）》
《云计算发展⽩⽪书（2020年）》近⽇，中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）在“2020可信云⼤会”上发布《云计算发展⽩⽪书（2020年）》，⽩⽪书指出：未来，云计算仍将迎来下⼀个黄⾦⼗年，进⼊普惠发展期。
⼀是随着新基建的推进，云计算将加快应⽤落地进程，在互联⽹、政务、⾦融、交通、物流、教育等不同领域实现快速发展。
⼆是全球数字经济背景下，云计算成为企业数字化转型的必然选择，企业上云进程将进⼀步加速。
三是新冠肺炎疫情的出现，加速了远程办公、在线教育等 SaaS 服务落地，推动云计算产业快速发展。
”分布式云成云计算新形态，助⼒⾏业转型升级01云计算从中⼼向边缘延伸1.边缘产业逐步兴起边缘计算的兴起，使得如何为边缘侧赋能成为业界关注的热点。
边缘的具体形态分为边缘云和边缘终端。
边缘云是云计算向⽹络边缘侧进⾏拓展⽽产⽣的新形态，是未来产业关注重点，是连接云和边缘终端的重要桥梁。
边缘终端位于边缘云与数据源头路径之间，靠近⽤户或数据源头的任意具备⼀定硬件配置的设备，包括边缘⽹关、边缘服务器、智能盒⼦等终端设备。
围绕边缘云与边缘终端，在 CDN、视频渲染、游戏、⼯业制造、⾃动驾驶、农业、智慧园区、交通管理、安防监控等应⽤场景下，相关产业已初现端倪，蓄势待发。
2.边缘侧需求催⽣分布式云新形态为了满⾜视频直播、AR/VR、⼯业互联⽹等场景下，更⼴连接、更低时延、更好控制等需求，云计算在向⼀种更加全局化的分布式组合模式进阶。
分布式云或分布式云计算，是云计算从单⼀数据中⼼部署向不同物理位置多数据中⼼部署、从中⼼化架构向分布式架构扩展的新模式。
分布式云是未来计算形态的发展趋势，是整个计算产业未来决胜的关键⽅向之⼀，对于物联⽹、5G 等技术的⼴泛应⽤起到重要⽀撑作⽤。
包括电信运营商、互联⽹云服务商等在内的各类型⼚家纷纷进⾏相关尝试，利⽤⾃⾝优势资源，将云计算服务逐步向⽹络边缘侧进⾏分布式部署。
分布式云架构图分布式云⼀般根据部署位置的不同、基础设施规模的⼤⼩、服务能⼒的强弱等要素，分为三个业务形态：中⼼云、区域云和边缘云。
边缘计算在工业互联网中的关键作用
边缘计算在工业互联网中的关键作用工业互联网是指通过互联网技术实现工业设备、生产线和企业资源的全面互联互通，实现生产数据的实时采集、传输和分析，从而优化生产过程、提高生产效率、降低成本，实现智能化生产管理。
而边缘计算作为工业互联网的关键技术之一，发挥着重要的作用。
首先，边缘计算可以提高数据处理效率。
在工业生产现场，大量的传感器、执行器和设备不断产生海量的数据，如温度、压力、湿度等传感器数据。
传统的数据处理方式是将这些数据发送到云端进行处理，然后再返回结果。
但是，由于数据传输延迟和带宽限制，这种方式存在着数据处理效率低下的问题。
而边缘计算可以将数据处理放在距离数据源更近的边缘设备上进行，避免了数据传输延迟和带宽限制，提高了数据处理效率。
其次，边缘计算可以保障数据安全性。
工业生产过程中的数据涉及到生产工艺、产品质量、设备状态等重要信息，需要得到有效的保护。
将数据处理放在边缘设备上，可以避免将敏感数据传输到云端，在一定程度上保障数据的安全性。
同时，边缘设备可以在本地进行数据加密和存储，加强对数据的保护，降低数据泄露的风险。
此外，边缘计算可以实现实时监控和控制。
在工业生产现场，对生产过程的实时监控和控制是非常重要的。
边缘计算可以使边缘设备具有一定的智能化能力，能够快速响应生产现场的需求，实现对生产过程的实时监控和控制。
通过边缘计算技术，可以实现设备之间的协同工作，提高生产过程的智能化水平，提升生产效率和产品质量。
综上所述，边缘计算在工业互联网中发挥着重要的作用。
它可以提高数据处理效率，保障数据安全性，实现实时监控和控制，促进工业生产的智能化发展。
随着工业互联网的不断发展和普及，边缘计算技术将会发挥越来越重要的作用，助力工业企业实现数字化转型，迎接智能制造的新时代。
云计算、边缘计算、雾计算区别
自从“云计算”与其分支“边缘计算”和“雾计算”推出以来，这三者之间的差异甚至让许多专业人士都感到困惑。
但是当涉及到一般消费者、IT 开发人员、数据分析师和企业网络时，选择一个或多个这样的计算平台可以获得明显的优势。
这些计算将为不同的环境和场合提供不同的功能，即使它们彼此相辅相成。
以下是对这三个层次的计算类別的概述，以及每个计算层次的实际应用情况。
如上所述，术语“云”“边缘”和“雾”代表三层计算：▲云计算层:工业大数据、业务逻辑和分析数据库以及数据存储。
▲雾计算层:本地网络资产、微型数据中心。
▲边缘计算层:工业PC、特定于流程的应用以及自治设备上的实时数据处理。
将它们视为层,在视觉上是有帮助的，因为每一层都建立在前一层的基础功能之上，并且每一层都提供更接近数据源的智能分析。
那么来源来自哪里？在制造业中,它可能是一个带有网络连接的生产设备的车间和工厂。
在IT 环境中，可操作数据的来源可能包括企业路由器和员工终端。
雾计算的实际应用那么什么是雾计算呢？雾计算可以有效地分散计算和分析能力。
它位于本地设备和移动设备之间，换句话说,它们是具有有限的处理能力和存储设备，并提供了一种筛选来自物联网组件信息流的方法。
无人驾驶汽车在城市街区的导航，可以让人们得到雾计算的最初印象。
如果车辆、传感器和控制器是城市智能交通系统的“边缘层”，这意味着就要进行边缘计算——那么就需要构建和运营微型数据中心，那么很可能采用微型数据中心和网状路由器以及服务器作为“雾计算层”。
雾计算并不像边缘计算那样分散，但它确实进一步减少了通过网络或向上传输到云计算层的数据量。
它有助于边缘层中“节点”之间的通信和协作。
在上面的示例中，节点是无人驾驶汽车。
那么，有哪些工业用途的应用呢？与业务相关的一个例子是自动库存系统，它位于供应链中的多个仓库和工厂之间。
在这里,雾计算层可以用于“检查和平衡”多个位置的材料、设备和供应水平，并自动触发重新订单。
雾计算代表了一个重要的中间步骤，它控制着运营数据通过组织的设备和局域网以及决策者（或最终是工业级云数据服务)的移动量和类型。
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）。
边缘计算的9个实际应用
边缘计算的9个实际应用边缘计算是一种分布式计算模型，其主要特点是将计算和数据处理从传统的云数据中心转移到网络设备的边缘，以减少延迟、提高带宽利用率和保护数据安全。
边缘计算在各个行业都有广泛的应用，以下是其中的9个实际应用：1.智能交通系统：边缘计算可以将传感器、摄像头等设备部署在道路交通设施附近，并利用边缘服务器进行实时数据处理和计算，从而实现交通信号优化、拥堵检测和车辆定位等功能，提高交通运输效率和安全性。
2.工业制造：边缘计算可以将传感器和执行器部署在工厂设备上，并利用边缘服务器进行实时数据分析和预测性维护，从而实现设备故障检测、生产优化和质量控制等功能，提高生产效率和产品质量。
3.智能城市：边缘计算可以将传感器和摄像头部署在城市基础设施上，并利用边缘服务器进行实时数据处理和计算，从而实现垃圾管理、能源利用和公共安全等功能，提高城市管理效率和居民生活质量。
4.医疗保健：边缘计算可以将传感器和监测设备部署在病人身上，并利用边缘服务器进行实时数据分析和诊断，从而实现健康监护、疾病预测和远程医疗等功能，提高医疗服务效率和患者生活质量。
5.个人物联网：边缘计算可以将智能设备和传感器部署在个人身边，并利用边缘服务器进行实时数据处理和计算，从而实现智能家居控制、身体健康监测和智能手环等功能，提高个人生活便利性和健康管理效果。
6.农业智能化：边缘计算可以将传感器和气象设备部署在田地和农场附近，并利用边缘服务器进行实时数据分析和预测，从而实现精准农业、温室管理和智能灌溉等功能，提高农作物产量和质量。
7.零售业：边缘计算可以将传感器和摄像头部署在商店附近，并利用边缘服务器进行实时数据处理和分析，从而实现顾客行为分析、库存管理和人脸识别等功能，提高销售效率和用户体验。
8.金融行业：边缘计算可以将传感器和监测设备部署在金融机构分支机构，并利用边缘服务器进行实时数据分析和风险控制，从而实现身份验证、欺诈检测和交易监控等功能，提高金融安全和服务效率。
边缘计算是什么意思
边缘计算是什么意思一、概念介绍因为刚接触这个概念时，很多人都会有一个感觉，觉得这个边缘计算和云计算有些类似。
所以，开始之前，先对二者的概念进行一个对比：云计算（cloud computing）是分布式计算的一种，指的是通过网络“云”将巨大的数据计算处理程序分解成无数个小程序，然后，通过多部服务器组成的系统进行处理和分析这些小程序得到结果并返回给用户。
云计算早期，简单地说，就是简单的分布式计算，解决任务分发，并进行计算结果的合并。
因而，云计算又称为网格计算。
通过这项技术，可以在很短的时间内（几秒种）完成对数以万计的数据的处理，从而达到强大的网络服务。
边缘计算指的是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。
所以，我们可以看出，边缘计算的概念是建立在云计算的基础上的。
边缘结点指的就是在数据产生源头和云中心之间任一具有计算资源和网络资源的结点。
比如，手机就是人与云中心之间的边缘结点，网关是智能家居和云中心之间的边缘结点。
在理想环境中，边缘计算指的就是在数据产生源附近分析、处理数据，没有数据的流转，进而减少网络流量和响应时间。
二、边缘计算在开始正式科普之前，请大家首先在大脑里勾画一张图，就是一张人类大脑神经网络图。
把云计算看作是大脑，那么边缘计算就像是大脑输出的神经触角，这些触角连接到各个终端运行各种动作。
如果云计算是把握整体，那么边缘计算就更专注于局部。
边缘计算的优势就显而易见：近水楼台先得月：边缘计算分布式以及靠近设备端的特性注定它实时处理的优势，所以它能够更好的支撑本地业务实时处理与执行。
简单效率高：家门口的事情就不麻烦远在天边的云计算了，边缘计算直接对终端设备的数据进行过滤和分析，节能省时效率还高。
中国边缘云典型应用场景
中国边缘云典型应用场景
边缘云计算在中国有许多典型的应用场景，这些场景涵盖了各个行业。
以下是一些中国边缘云计算的典型应用场景：
1.智能城市：在城市管理中，边缘云计算可用于实时数据处理和分析，以支持智能交通管理、环境监测、智能停车等。
通过在边缘设备上进行数据处理，可以减少数据传输延迟，提高城市服务的效率。
2.工业物联网（IIoT）：在制造业和工业领域，边缘云计算可用于实时监测和优化生产过程。
通过在工厂设备上部署边缘计算节点，可以实现实时的设备状态监控、预测性维护和生产优化。
3.零售业：在零售业中，边缘云计算可用于实时的库存管理、顾客行为分析和智能支付。
例如，智能零售柜台可以通过边缘计算分析购物者的行为，提供个性化的购物建议。
4.农业领域：农业物联网应用中，边缘云计算可以用于农业设备监控、精准农业和农田管理。
传感器和摄像头采集的数据可以在边缘设备上进行处理，提供实时的决策支持。
5.边缘AI：在各个行业中，边缘云计算也用于支持边缘人工智能应用。
例如，在视频监控系统中使用边缘计算进行实时的视频分析，以检测异常行为或事件。
6.5G网络优化：随着5G技术的普及，边缘云计算在5G网络中的应用逐渐增多。
边缘计算可以降低数据传输的延迟，提高网络性能，支持更多低时延的应用，如增强现实（AR）和虚拟现实（VR）。
这些场景只是边缘云计算在中国广泛应用的一小部分示例。
随着技术的不断发展，边缘计算将在更多领域发挥关键作用，推动各行各业的数字化转型。
边缘云_精品文档
边缘云边缘云：重新定义云计算的边界摘要：边缘云是近年来兴起的一项新技术，其以将计算和存储资源部署在接近数据源的位置，实现近实时的数据处理和快速响应为特点。
本文将详细介绍边缘云的定义、架构、优势以及未来发展趋势。
1. 引言云计算凭借其高效、灵活和经济的特点已经成为当代企业和个人的首选。
然而，随着物联网和人工智能技术的飞速发展，传统云模式面临着一些挑战。
在这种情况下，边缘云应运而生，为解决延迟、带宽和隐私等问题提供了新的解决方案。
2. 边缘云的定义边缘云是一种将云计算资源部署在离数据源近的网络边缘的计算模式。
与传统的云计算相比，边缘云更加贴近数据产生的地方，以实现低延迟、高带宽和高度可扩展的计算。
边缘云可以将计算、存储和网络资源推向网络边缘，解决了传统云计算中的数据回传和延迟问题。
3. 边缘云的架构边缘云通常采用分布式的架构，部署在离数据源近的位置，如边缘节点、智能终端设备等。
这些边缘节点可以独立运行，也可以通过网络连接到云服务提供商的数据中心。
边缘云可以通过将计算任务分发到边缘节点来实现更快的数据处理速度和更低的网络延迟。
4. 边缘云的优势边缘云具有多项优势，如低延迟、高带宽、节省带宽成本、数据安全等。
首先，边缘云可以将计算资源部署在离用户和数据源近的位置，实现近实时的数据处理和响应。
其次，边缘云可以有效利用边缘节点的计算能力，减少数据传输到远程云的需求，从而节省带宽成本。
同时，边缘云可以通过数据缓存和本地存储来增强数据安全性。
5. 边缘云的应用领域边缘云广泛应用于物联网、智能城市、自动驾驶和工业领域等。
在物联网中，边缘云可以实现设备间的实时协作和决策，提高物联网系统的可用性和响应速度。
在智能城市中，边缘云可以协调各种智能设备和传感器，实现智能交通、环境监测等功能。
在自动驾驶领域，边缘云可以提供实时的路况信息和智能交通规划。
在工业领域，边缘云可以实现工厂设备的实时监测和故障预测。
6. 边缘云的未来发展趋势随着物联网和人工智能技术的发展，边缘云将继续发展壮大。
云计算中的边缘计算与工业互联网
云计算中的边缘计算与工业互联网云计算和边缘计算是当今数字经济中的两大热门技术。
而在工业领域，尤其是工业互联网的发展中，边缘计算正日益成为重要的一环。
本文将探讨云计算中的边缘计算与工业互联网的关系以及其在工业领域中的应用。
一、云计算和边缘计算概述云计算是一种基于网络的计算模式，通过将计算和存储任务转移到数据中心的服务器上来实现资源的共享和可扩展性。
它提供了高效、灵活、可靠的计算资源，并可按需使用。
云计算的核心概念包括虚拟化、弹性资源分配和按需付费。
边缘计算是一种将计算和存储任务从云端向网络边缘靠近的计算模式。
它的目的是减少数据传输延迟和带宽需求，提高数据处理的实时性和可靠性。
边缘计算强调将计算资源放置在靠近数据源的边缘设备上，例如物联网设备、工业传感器等。
二、边缘计算在工业互联网中的作用工业互联网是将工业设备、传感器和其他工业系统连接到互联网，实现数据交换和远程控制的概念。
边缘计算在工业互联网中发挥着至关重要的作用，主要体现在以下几个方面：1. 数据处理和实时性：工业互联网中的设备和传感器产生大量的数据，边缘计算将数据处理任务从云端转移到边缘设备上，可以实现实时性和低延迟的数据处理。
这对于需要即时响应和高速数据分析的工业应用尤为重要。
2. 网络带宽和稳定性：将大量的数据传输到云端需要消耗大量的带宽，并且在网络中可能存在不稳定的因素。
而边缘计算通过在边缘设备上进行数据处理和存储，可以减少对云端的数据传输，降低网络负载，提高整个系统的稳定性。
3. 故障容错和本地决策：在工业环境中，有些任务需要迅速决策和响应，而云计算的延迟可能无法满足实时性要求。
边缘计算将决策任务放置在边缘设备上，可以在无需云端干预的情况下进行本地决策和故障容错，提高系统的鲁棒性。
4. 数据隐私和安全性：工业互联网中的数据可能包含商业机密和个人隐私信息，将数据保存在云端可能会引发安全性问题。
边缘计算可以将数据在本地设备上进行加密和处理，减少了数据在网络传输过程中的风险，提高了数据的隐私保护和安全性。
边缘计算技术与云计算的异同点分析
边缘计算技术与云计算的异同点分析云计算和边缘计算是两个涉及分布式计算的重要技术。
随着物联网的快速发展，我们需要更高效且响应更迅速的计算模式来处理庞大的数据和实时应用需求。
在这篇文章中，我们将探讨边缘计算技术与云计算的异同点，并讨论它们各自的优缺点。
1. 定义和架构:云计算是一种通过网络提供计算资源和服务的模式，它通过大规模的数据中心进行集中管理和运维。
用户可以根据需求，按需获取计算、存储和网络资源。
云计算架构具有高度的可伸缩性和弹性，适用于处理大量数据和复杂的应用场景。
边缘计算是一种将计算和存储资源靠近数据源和终端设备的模式。
边缘节点位于数据源附近，通过对数据进行处理和分析，以减少数据传输量和延迟。
边缘计算架构具有分布式、高可靠和低延迟的特点，适用于需要高实时性响应的应用场景。
2. 数据处理和存储:在云计算中，大部分数据的处理和存储都是在云端的数据中心中进行的。
数据从终端设备传输到数据中心，通过处理和分析得到结果，然后再返回给用户。
云计算提供了高度的计算能力和存储容量，适用于处理大规模数据集和复杂的算法。
而在边缘计算中，数据的处理和存储主要发生在边缘节点上。
边缘节点的计算资源和存储容量较小，但足够处理和存储终端设备产生的实时数据。
这种分布式的处理方式减少了数据传输的延迟和网络带宽的需求，适用于对实时性要求较高的应用场景。
3. 网络依赖和延迟:云计算依赖于高速稳定的网络连接，因为数据需要从终端设备传输到云端数据中心进行处理和存储。
网络延迟和不稳定性可能会影响应用的响应时间和用户体验。
边缘计算在边缘节点上进行数据处理和存储，减少了对云端网络的依赖。
数据可以在边缘与终端设备之间进行快速的传输和处理，大大缩短了响应时间和延迟。
这种本地化的计算方式使得边缘计算更适合实时性要求高的应用，如智能交通和工业自动化。
4. 应用场景:云计算广泛应用于大规模数据分析、人工智能、在线媒体和电子商务等领域。
通过云计算，用户可以快速、灵活地部署和扩展应用，满足不断增长的计算需求。
云计算与边缘计算协同九大应用场景
云计算与边缘计算协同九大应用场景随着物联网和移动互联网的快速发展，云计算和边缘计算作为两种不同的计算模式，正在成为新一代信息技术的重要支撑。
云计算以其高效、灵活和可扩展性的特点，可以为用户提供强大的计算和存储能力，而边缘计算则通过将计算和存储功能下沉至网络边缘，实现了低延迟和高可靠性的计算。
在当前信息化进程高速发展的大背景下，云计算和边缘计算有着各自独特的应用场景，二者之间可以协同工作，共同实现更加广泛和深入的应用。
以下是云计算与边缘计算协同的九个主要应用场景：1.物联网（IoT）：物联网是连接和交互的设备和对象网，其中的设备可以通过云计算平台来进行集中管理和控制，边缘计算则可以提供物联网设备之间的本地通信和任务协同。
2.智能城市：云计算可以为智能城市提供大数据分析和智能决策支持，而边缘计算则可以为智能城市的传感器和执行器之间提供实时的低延迟通信和协同能力。
3.工业自动化：云计算可以为工业自动化系统提供集中化的数据存储和处理能力，边缘计算则可以实现工业控制设备之间的实时通信和协同。
4.虚拟现实（VR）和增强现实（AR）：云计算可以为虚拟现实和增强现实应用提供强大的计算和图形处理能力，而边缘计算可以实现VR/AR设备和服务器之间的实时低延迟通信。
5.无人驾驶和智能交通：云计算可以为无人驾驶和智能交通系统提供大规模、高性能的图像和语义数据分析能力，边缘计算则可以为车辆和交通设备之间提供实时的通信协同。
6.医疗健康：云计算可以为医疗健康系统提供大规模的医学数据存储和处理能力，边缘计算则可以实现医疗设备之间的实时监测和协同。
7.大规模传感器网络：云计算可以为大规模传感器网络提供强大的数据存储和处理能力，边缘计算则可以在网络边缘实现传感器之间的实时数据交换和汇聚。
8.智能农业：云计算可以为智能农业系统提供大规模的农业数据存储和处理能力，边缘计算则可以实现农业设备和传感器之间的实时通信和协同。
9.高性能计算：云计算可以为高性能计算应用提供强大的计算和存储能力，边缘计算则可以通过将计算任务下沉至网络边缘，实现低延迟和高吞吐量的计算。
工业互联网技术的云计算与边缘计算
工业互联网技术的云计算与边缘计算随着科技的不断发展，人们的生活和工作方式也愈加智能化、数字化，而工业互联网则作为工业领域数字化转型的重要手段，发挥着越来越重要的作用。
而在工业互联网技术领域，云计算和边缘计算已经成为了两个热门的话题，它们在工业互联网中有着不可替代的作用。
云计算是指通过互联网，将数据存储在由大型数据中心或云服务提供商维护的远程服务器中，通过云服务提供商的服务接口，进行设备接入、数据采集、数据存储、数据计算和决策支持等工业互联网应用。
而边缘计算，则是指通过部署计算、存储和网络资源在距离终端设备较近的地方（如工厂车间、生产线、机房等位置），使数据在本地处理和分析，降低数据延迟和网络拥塞，提高数据传输的效率和安全性。
云计算与边缘计算在工业互联网技术领域有着不同的应用场景和优劣势。
其中，云计算主要适用于环境较为稳定、运营成本相对低廉、网络拥塞较少的场景，如数据中心、能源、物流等行业。
而边缘计算则主要适用于数据实时性较高、网络传输延迟大、数据隐私性要求高、环境复杂不稳定等场景，如工业控制、智能制造、物联网等行业。
同时，在工业互联网技术领域，云计算与边缘计算也存在着不可替代的互补性。
一方面，云计算可以为边缘计算提供强大的算力和数据处理能力，实现对数据的综合分析和决策支持。
另一方面，边缘计算可以解决数据安全性、传输延迟等问题，将数据先行进行处理和分析，再将结果传送到云端进行进一步分析和应用。
除此之外，云计算与边缘计算的融合也能够为工业互联网的应用带来更多的创新和可能性。
例如，在智能制造领域，云计算可以为工厂提供生产计划的优化服务，边缘计算则可以对生产过程的实时监测、控制和质量评估，提供更加精细的数据支持。
在物流行业，云计算可以通过大数据分析技术，更好的规划物流运输路线和资源调配，而边缘计算则可以实现对物流过程中的环境因素、物流设备的实时监测和状态维护。
综上所述，云计算和边缘计算已成为了工业互联网技术领域内的重要研究方向和应用手段。
高教社2024工业互联网边缘计算教学课件任务2.3
22T/16TOPS
8GB
4GB
8GB
8GB
16GB可扩展
扩展硬盘
ubuntu18.04
Ubuntu18.04
6-core NMDIA Carmel
ARM20v8.264-bit CPU 6MB 12 +4MB
L3
2x4K@60(HEVC)12x1 080p@60
(HEVC)32x1080p @ 30(HEVC)
2.3.1 边缘计算硬件设备分类
1．智能传感器 实时或定时采集数据，区别于普通传感器，设备获得环境子系统的状态信息后，就地实现对数据的归类、分析、封装， 减少数据上传后再计算分析的时间和资源消耗，提高系统监测效率。如图所示智能传感器示意图，形式多样，种类繁 多。
2.3.1 边缘计算硬件设备分类
2．可编程逻辑控制器（PLC） PLC本质上就是一台具备编程、运算、控制、输出等能力的智能电脑，只是根据工业生产、行业应用的需求进行了适 应性融合设计。PLC可在边缘端低延时、高效率地管理、控制设备运行。如图所示PLC示意图，技术成熟，应用广泛。
2x4K @ 30 (HEVC)6x 1080p@60 (HEVC)
海思Hi3559A
16路1080P 30FPS (2 路 3840*216060 FPS
1路1080P 30FPS
五颗星
四颗星
四颗星
四颗星
Sophon SES 比特大陆 比特大陆 BM1684 17.6TOPS 4GB 4GB 32G可扩展 debian9
2.3.3 常见的边缘计算设备
（4）晶晨半导体-Amlogic Amlogic是全球无晶圆半导体系统设计的领导者，为智能机顶盒、智能电视、智能家居等多个产品领域，提供多媒体 SoC芯片和系统级解决方案。 如表所示是搭载了其A331D芯片的智能盒子NeuBoard的相关参数，具有功耗低、性价比高的优点。
云计算与边缘计算协同九大应用场景案例分析
云计算与边缘计算协同九大应用场景案例分析云计算和边缘计算是两种不同的计算方式，但它们可以相互协同，共同发挥作用。
云计算提供了大规模数据存储和处理的能力，而边缘计算则将计算资源移近到数据产生的源头。
下面是2024年云计算与边缘计算协同的九大应用场景案例分析。
1.物联网（IoT）：云计算和边缘计算可以相互配合，实现对大规模物联网设备的数据存储和分析。
云计算负责大规模数据存储和处理，而边缘计算将部分计算任务放在物联网设备附近，降低了数据传输和处理延迟。
2.智能交通：云计算与边缘计算协同可以优化交通系统的运行。
边缘计算可以实时处理交通设备（如摄像头、交通信号灯）采集到的数据，实现智能路况监控等功能。
云计算则可以将大规模交通数据进行分析，提供交通决策支持。
3.工业自动化：云计算和边缘计算可以共同实现工业自动化的需求。
边缘计算可以将计算任务部署在生产线上的设备上，实时处理传感器数据，实现智能监测和控制。
云计算则可以进行数据分析，提供生产线优化和故障预测等服务。
4.城市管理：云计算和边缘计算结合可以优化城市管理。
边缘计算可以实时处理城市监控设备（如摄像头、垃圾桶等）采集到的数据，实现城市智能管理。
云计算则可以进行大数据分析，提供城市规划、交通优化等决策支持。
5.医疗健康：云计算和边缘计算可以共同应用于医疗健康领域。
边缘计算可以实时处理医疗设备采集到的数据，提供实时监测和警报功能。
云计算则可以对大规模医疗数据进行分析，提供疾病预测和诊断支持。
6.无人机：云计算和边缘计算可以联合应用于无人机领域。
边缘计算可以处理无人机采集到的图像、音频等数据，实现实时的图像识别和音频处理。
云计算则可以对无人机飞行数据进行分析，提供无人机路径规划和任务调度等功能。
7.农业：云计算和边缘计算可以结合应用于农业领域。
边缘计算可以实时处理农业传感器采集到的数据，实现农田灌溉、施肥等智能控制。
云计算则可以对大规模农业数据进行分析，提供农作物种植的决策支持。
mec边缘云的概念
mec边缘云的概念Mec边缘云的概念一、背景介绍随着5G技术的发展，大量的数据需要在网络中传输和处理。
传统的云计算架构存在延迟高、带宽瓶颈等问题，无法满足实时应用和大规模数据处理的需求。
因此，边缘计算技术逐渐兴起，而Mec边缘云作为其重要组成部分之一，也逐渐受到人们的关注。
二、Mec边缘云定义Mec（Mobile Edge Computing）边缘云是指将计算、存储、网络等资源分布在网络边缘，使得离用户更近的地方具备更强的计算和存储能力，并提供更低延迟和更高带宽的服务。
简单来说，就是将云计算资源移动到离用户最近的地方。
三、Mec边缘云特点1. 低延迟：由于将计算资源靠近用户，可以减少数据传输距离和时间，从而降低延迟。
2. 大带宽：通过与5G网络结合使用，可以提供更高速率和更大带宽。
3. 分布式：采用分布式架构，使得不同节点之间可以协同工作，提高整体性能。
4. 灵活性：可以根据不同应用场景的需求进行灵活配置和部署，提供个性化服务。
四、Mec边缘云架构Mec边缘云通常由三个层次构成：设备层、边缘层和云层。
1. 设备层：包括手机、智能家居等终端设备。
2. 边缘层：由边缘节点组成，主要负责数据处理和存储等任务。
3. 云层：类似于传统的云计算中心，主要负责资源管理和调度等任务。
五、Mec边缘云应用场景1. 智能交通：通过在路侧安装设备，实现车联网、智能导航等功能。
2. 工业制造：通过在生产线上部署边缘设备，实现工业自动化控制和数据分析等功能。
3. 医疗健康：通过将医疗设备与Mec边缘云相结合，实现远程医疗、健康监测等功能。
4. 智慧城市：通过将各种城市设施与Mec边缘云相连接，实现智慧交通、智慧环保等功能。
六、Mec边缘云的优势1. 降低网络延迟和提高响应速度，提升用户体验。
2. 提高网络带宽，支持更多数据传输。
3. 分布式架构，提高可靠性和可扩展性。
4. 支持个性化服务，满足不同应用场景需求。
七、Mec边缘云的未来发展随着5G技术的普及和应用场景的不断扩大，Mec边缘云将会得到更广泛的应用。
工业互联网技术的云计算与边缘计算
工业互联网技术的云计算与边缘计算随着信息技术的发展，工业互联网已成为新时期的制造业发展方向之一。
在这个背景下，云计算和边缘计算技术不断涌现，成为了工业互联网建设的重要支撑。
那么，工业互联网技术的云计算与边缘计算是如何实现的呢？它们有什么区别和联系？本文将从技术实现和应用场景两个方面来探讨这个问题。
一、云计算技术在工业互联网中的应用云计算作为一种信息技术，通过将计算、存储、网络、应用等资源通过互联网连接起来，从而实现对资源的高效利用和共享。
在工业互联网中，云计算主要应用于以下场景：1.大型数据集中存储：在工业生产中，涉及到海量数据的存储和管理，这些数据包括传感器数据、设备数据、生产线数据等等。
云计算可以提供大规模分布式存储系统，将数据集中管理，使得企业可以方便地进行数据分析、挖掘和管理。
2.虚拟化技术支持：云计算可以实现对工业生产环境的虚拟化支持。
通过将物理设备、网络等资源进行虚拟化，在不影响工业生产的前提下，提高资源利用率，实现实时、动态地资源分配。
3.远程监控与维护：云计算可以提供实时在线监控、故障诊断和维护支持。
生产线上的设备、机器人等可以通过云平台进行实时监控，对于发生的故障可以及时诊断和处理，减少了停机时间和损失。
二、边缘计算技术在工业互联网中的应用边缘计算是一种分布式计算模式，将计算、存储、网络等资源移动到离设备近的边缘节点上进行处理，从而实现低延迟、高安全的数据处理和服务提供。
在工业互联网中，边缘计算主要应用于以下场景：1.实时数据处理：工业生产中需要进行实时数据处理和决策。
边缘计算可以将数据处理和分析移动到本地进行，减少了在云端处理的延迟时间，从而实现对生产流程的更精准控制。
2.智能化运维：边缘计算可以支持智能化运维，通过对设备进行实时监测和分析，可以预防和避免故障的发生，提高设备的可靠性和稳定性。
3.边缘协同决策：边缘计算可以通过将生产设备与操作者的数据进行协同处理，从而实现更加智能化、具有响应能力和灵活性的决策系统。
边缘计算与工业物联网
边缘计算与工业物联网随着信息技术的发展，边缘计算和工业物联网成为对工业领域有着重大影响的新兴技术。
边缘计算是一种将计算资源靠近数据源的计算模式，而工业物联网则是将传感器、设备和网络技术相结合，实现工业系统的自动化和智能化。
本文将详细介绍边缘计算与工业物联网的概念、特点以及在工业领域的应用。
一、边缘计算的概念和特点边缘计算是一种分布式计算模式，它将计算资源放置在数据源附近，以便更快速地对数据进行处理和分析。
与传统的云计算相比，边缘计算能够更好地满足对实时性、可靠性和安全性要求较高的应用场景。
边缘计算的特点主要包括以下几个方面：1. 低延迟：边缘计算将计算任务放置在距离数据源较近的位置，减少了数据传输的时间延迟，能够更快速地进行实时的数据处理和决策。
2. 高可靠性：由于边缘计算将计算资源分布在多个边缘设备上，即使某个设备发生故障，仍然可以通过其他设备进行计算，提高了系统的可靠性。
3. 数据隐私和安全：边缘计算能够在本地对数据进行处理和存储，减少了数据传输过程中的风险，保护了数据的隐私和安全。
4. 灵活性和扩展性：边缘计算采用分布式架构，能够根据需求动态地增加或减少计算资源，适应不同规模和负载的应用需求。
二、工业物联网的概念和特点工业物联网是将传感器、设备和网络技术相结合，实现工业系统的自动化和智能化。
通过在工业设备和生产过程中部署传感器和智能设备，收集和分析实时数据，工业物联网可以提供更高效、更可靠的生产方式。
工业物联网的特点如下：1. 设备连接性：工业物联网可以将工业设备和传感器与互联网连接起来，实现设备之间的互联互通，实时获取和传输数据。
2. 数据采集和分析：通过传感器采集设备和环境数据，并利用云平台进行数据分析，实现对制造过程的监测、优化和预测。
3. 远程监控和控制：工业物联网可以实现对远程设备进行监控和控制，提高生产过程的灵活性和效率。
4. 智能决策和自主运行：通过人工智能和机器学习等技术，工业物联网可以实现智能决策和自主运行，减少人为干预，提高生产的自动化程度。
高教社2024工业互联网边缘计算教学课件任务5.1
5.1.1 项目测试背景
比如，随着人工智能的发展，机器视觉被越来越多地应用到工业场景中，既包括在产品质量检测方面的应用，也包括 在园区人员管理方面的应用，边缘计算的加入可以将机器视觉中训练后的模型由云中心层下沉到边缘云层，模型的训 练通常在云中心层完成，由此可以部署基于边缘云层和视觉检测模块的“边-端”架构或者基于云中心层、边缘云层和 视觉检测模块的“云-边-端”架构。 再如，工业现场终端设备产生海量数据实时处理需求，工业网关也在传统路由转发功能的基础上延伸出了对工业数据 进行初步处理和存储的功能，此类工业网关又称为工业智能网关或者边缘网关，边缘网关处理后的数据会进一步上传 工业互联网边缘计算中的边缘云层或者云中心层进行深度分析，由此可以部署加入了边缘网关层和数据采集设备的 “边-端”架构或者“云-边-端”架构。 多种项目架构与应用场景的结合可以基于边缘计算的优势赋能工业生产。但是工业生产的特殊性决定了相比消费互联 网而言，工业互联网在实时性、稳定性、可靠性、安全性等方面有更高的技术要求。因此需要选择合理方法进行项目 测试，验证部署的边缘计算系统能够满足工业互联网在实时性、稳定性、可靠性、安全性等方面的技术要求，保证边 缘计算在工业互联网中的应用价值，让边缘计算与工业互联网能够深度融合、赋能工业生产。
——工业互联网边缘计算——
模块5 项目测试
——工业互联网边缘计算——
模块5 项目测试
目录
CONTENTS
任务5.1 项目测试的整体设计 任务5.2 传输网络测试 任务5.3 边缘与云中心服务器测试 任务5.4 边缘网关测试 任务5.5 应用集成测试 任务5.6 边缘计算网络安全技术与安全测试
任务5.1 项 目 测 试 的 整 体 设 计
5.1.3 项目测试的具体流程
高教社2024工业互联网边缘计算教学课件任务4.3
——工业互联网边缘计算——
模块4 基于5G边缘计算网络传输
导入
运营技术OT是使用硬件和软件来控制工业设备的实践方法。是通过 软、硬件结合的方式来进行实时操作，通过直接控制工业设备和企 业的一些事件来检测整个过程中是否发生了任何变化，提高了工业 设备的可用性和可靠性。OT系统通过持续监控网络中的软、硬件来 确保工业运营的安全，还有助于支持基础设施，如制造、国防公用 事业等。OT 网络在工业层面工作，面向企业网络的软、硬件，以 处理任何组织的运营数据。如图所示为工业企业OT网络架构，OT 网络中的设备和应用一般分为5层，即设备层、边缘控制器层、边 缘网关层、边缘云层和工业互联网云平台层。 传统的工业互联网OT网络是有线网络。设备和边缘控制器之间一般 采用简单的、实时的现场总线构建网络。边缘控制器和边缘网关之 间一般采用工业以太网构建车间级网络。5G边缘计算在OT网络中 的部署一般采用5G混合专网模式，为工业互联网应用提供了移动和 低延迟通信能力。5G边缘计算在OT网络中，主要有“低延迟无线 通信”和“无线通信 + 边缘计算”两种部署方式。
——工业互联网边缘计算——
模块4 基于5G边缘计算网络传输
目录
CONTENTS
任务4.1 分析5G传输网络的构成 任务4.2 面向行业应用的区域化5G专网解析 任务4.3 5G边缘计算在OT网络的部署 任务4.4 5G边缘计算网络架构与规划 任务4.5 5G边缘计算端侧传输部署 任务4.6 5G混合专网部署
4.3.2 “无线通信+边缘计算”模式部署
如图所示为传统三层OT有线网络和5G“无线通信+边缘计算”组网模式的对比示意图，在传统的三层OT有线网络中， 设备通过工厂有线网络，把现场网、车间网、厂间网，连接到边缘云，一些远程控制应用也可以实现跨厂区的作业。 5G“无线通信+边缘计算”模式组网是由5G基站，CSG（Cell Site Gateway，基站侧网关），5G MEC系统（能提 供边缘计算应用）组成，通过防火墙和企业OT网络连接；5G MEC中的UPF和无线基站一起提供5G通信连接，MEP 支持边缘计算应用；设备可以通过5G模组或5G CPE来上5G网络。
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边缘计算边缘云工业园区解决方案xxxxxxx2xx年x月x 日目录1背景 (3)2业务需求及网络演进趋势 (3)2.1业务应用需求 (3)2.2网络云化演进 (5)3工业互联网场景 (6)4设计方案 (7)4.1整体设计 (7)4.2网络设计 (8)4.2.1无线连接 (9)4.2.2有线连接 (10)4.3业务管理设计 (11)4.3.1虚拟机管理 (11)4.3.2容器管理 (12)4.3.3边缘裸机管理 (13)4.4边缘云管理设计 (15)5边缘计算产品Animbus Edge先进性 (16)5.1多功能 (16)5.2高可用 (16)5.3高性能 (16)6成本优势（设备、人员） (17)6.1计算资源 (17)6.2网络带宽 (17)6.3人工成本 (17)6.4接入成本 (18)7工业边缘云演进的优势 (19)8客户案例....................................................................................................错误!未定义书签。
8.1行业现状........................................................................................错误!未定义书签。
8.2案例需求........................................................................................错误!未定义书签。
8.3解决方案总体概述........................................................................错误!未定义书签。
8.3.1技术创新点........................................................................错误!未定义书签。
8.3.2技术优势............................................................................错误!未定义书签。
8.4功能与架构....................................................................................错误!未定义书签。
8.5数据通信与全生命周期................................................................错误!未定义书签。
8.6安全措施与服务............................................................................错误!未定义书签。
1背景随着信息技术深入生活，数字化重塑将渗透至所有行业。
短短十几年，通讯行业也经历了数次飞跃和变革。
从拨号上网到光纤入户，从 GSM/TD-SCDMA/ imax 百家争鸣到LTE一统江湖，信息管道发生了翻天覆地的变化，IT云化技术正在重塑CT和OT行业。
为了应对行业数字化转型及产业结构升级所带来的种种挑战，整个无线网络和有线网络的架构都在向CU分离及固移融合的趋势演进。
在可预见的未来，基础设施层面的融合势在必行。
结合日渐成熟的 SDN/NFV、大数据、人工智能等技术，5G 网络将成为各行业数字化转型的关键基础设施。
5G万物互联下的新型业务呈现更低时延、更大带宽、更加智能的特点，传统竖井式网络架构在资源共享、敏捷创新、弹性扩展和简易运维等方面存在明显不足。
为了有效满足未来 eMBB、mMTC、uRLLC 等业务需求，夯实行业竞争力，全球运营商纷纷开展网络重构和转型，构建以DC为核心的全云化网络。
多接入边缘计算技术是ICT融合的产物，亦是支撑运营商进行5G 网络转型的关键技术，以迎合未来高清视频、VR/AR、工业互联网、车联网等业务发展需求。
此外，数以万计的边缘DC是运营商相对于OTT的绝佳优势资源，使得边缘计算具有广阔的应用空间。
2业务需求及网络演进趋势纵观IT网络发展史，从有线网络到移动网络，从语音业务到视频业务，每一次行业变革背后都有业务需求驱动。
此外，一个行业的变革也可能受到其他行业技术发展所影响，如同摄影行业中胶卷被数字影像重塑。
而边缘计算则同时受到这两个因素推动：业务应用需求与云化演进。
2.1业务应用需求随着4G与光纤通讯的商用化普及，人类已开始习惯于宽带服务与丰富应用带来的信息便利，并渴望更逼真丰富的交互体验。
同时，伴随物联网的快速发展，原本独立分割的行业设备将逐步互联，提升综合效率。
因此，未来信息社会注定将呈现十分多样化的需求。
3GPP顺应时代潮流，通过5G移动网络研究率先定义了三大应用场景，即eMBB（增强移动宽带）、MTC（海量机器类通信）和uRLLC （超可靠低时延通信）。
首先，5G eMBB实现10Gbps的传输速率，为用户提供超高清视频、VR/AR等身临其境的业务体验。
其次，mMTC以每平方公里百万设备连接技术，支撑智慧城市、智能楼宇为代表的海量设备接入与互联。
最后，uRLLC凭借超低时延、高可靠性的技术优势，深入到车联网、工业互联网等垂直行业应用，并大大提升行业运营效率。
与此同时，固定网络业务发展也呈现相同趋势，以8K视频、3D 视频、工业控制、政企私有云等业务方向为突破，朝着大带宽、低时延和海量连接演进。
综合无线与固网发展趋势，未来业务需求将给运营商带来巨大挑战：⏹以 8K 视频、3D 视频、VR/AR为代表的增强宽带业务将对网络带宽产生数百Gbps的超高需求，从而对回传网络造成巨大传输压力。
单方面投资扩容汇聚与城域网络将大幅提高单位媒体流传输成本，无法实现投资收益。
⏹以 V2X、工业互联网为典型代表的超可靠低时延业务需要端到端1ms级超低时延支撑。
仅仅依赖无线与固网物理层与传输层技术进步，无法满足苛刻的时延需求。
需要根据垂直行业特点，引入网络与行业应用部署创新。
⏹以智慧城市、智能楼宇为典型代表的海量连接业务将产生海量数据，导致运营管理的巨大挑战。
各种实践表明，仅仅由云端集中统一监控无法支撑如此复杂的物联系统，必须引入本地化的智能控制与管理技术。
如何保证投资收益前提下，更好地支撑上述业务场景将成为一项巨大挑战。
如下图所示，有效利用边缘业务平台提供的存储、计算、网络、加速等资源，将部分关键业务应用下沉到接入网络边缘，减少网络传输和多级转发带来的带宽与时延损耗，并借助统一边缘计算平台本地化管理与运维，降低CAPEX/OPEX 的同时，满足未来5G与固定宽带业务发展的性能需求。
2.2网络云化演进为了应对未来业务高带宽、低时延、本地管理的发展需求，3GPP 4G CUPS与5G New Core将控制面和转发面分离，使网络架构扁平化。
转发面网关可下沉到无线侧，分布式按需部署，由控制平面集中调度。
网关锚点与边缘计算技术结合，实现端到端低时延、高带宽、均负载海量业务，从而根本上解决传统移动网络竖井化单一业务流向造成的传输与核心网负荷过重、延迟瓶颈问题。
无独有偶，固定网络为了应对政企、家庭按需灵活的网络服务，诸如 HGU、OLT和BRAS等关键网元采用控制面与转发面分离理念演进。
控制面集中化部署，转发面则进行模型简化与标准化，由SDN 控制器通过NETCONF/Yang 等统一管理控制，实现业务灵活高效编排。
由 AT&T 和 Linux 基金会主导的 CORD 项目就是这方面的典型尝试。
如何在 CORD 项目已有成果的基础之上，进一步完善和优化系统架构，结合有线与无线的边缘通信云和边缘业务云需求，提出更加切合实际的、高效、快捷、集约的网络演进方案，已成为固网演进的一大课题。
伴随控制面与转发面分离的网络架构演进需求，传统专有封闭的设备体系也正在逐步瓦解，转向基于通用硬件+SDN/NFV的云化开放体系。
基于虚拟机以及容器技术承载电信网络功能，使用MANO与云管协同统一编排业务与资源，并通过构建 DevOps一体化能力，大幅缩短新业务面市周期，从而实现IT与CT技术深度融合，提高业务竞争力。
因此，从中心机房到边缘机房，借助云化技术重构基础设施将是必然选择。
ICT 融合产物，基于边缘计算平台不仅可以支撑 Central Unit、UPF、 vSGW-U/vPGW-U、vCPE、vBRAS、vOLT 等网络功能虚拟化部署；同时，Animbus云计算平台可以将平台存储、计算、网络与安全能力开放给第三方应用开发商和内容提供商，并提供 OTT 应用统一边缘部署与管理；进一步，通过边缘计算平台可以将电信网络能力信息抽象成各种服务（例如，无线信息服务、位置服务、带宽管理服务，TCP 优化等）开放给第三方应用和垂直行业，帮助其改善业务性能，提高同业竞争力。
因此，借助云化技术构建的边缘计算业务平台，不仅实现了灵活的网络功能部署与固移融合基础设施支撑，同时平台本身的托管与基础服务能力也可以帮助第三方应用提高用户体验，从而实现应用与网络价值最大化双赢。
3工业互联网场景当前，智能制造、电力、公共事业等行业实现数字化、网络化和智能化面临的关键挑战包括：OT 和 ICT 跨界协作、物理世界和数字世界的联接与融合、多种异构技术并存带来的信息有效流动与集成、知识模型化面临的工业 Know-How 与数据驱动的融合，以及产业链变长所面临的端到端协作集成。
基于边缘计算模型驱动和智能分布化架构，在工业现场可以构建智能的Edge-Cloud 边缘云，实现统一的网络连接、统一的智能分布式架构、统一的信息模型、统一的数据服务、统一的控制模型、统一的业务编排。
工业边缘云是指在工厂内部，融合本地网络、计算、存储、应用核心能力，就近提供生产管理服务的本地云平台，遵循"工厂管理下沉，感知端数上移"的模式，将 OT、IT、CT 进行有条件融合，实现终端及设备的海量、异构与实时连接，网络自动部署与运维，并保证联接的安全。
工业边缘云硬件基础设施采用通用的X86架构服务器，比商业服务器具备更强的工业特性，并提供更好的稳定性和安全性。
基于Openstack 或者Kubernets技术，在硬件基础设施上建立VM或者Container虚拟化平台，将计算、存储、网络等资源池化，供垂直行业应用开发者设计各种不同的应用。
边缘云的功能架构如下图所示，该开放架构提供了开发服务框架和部署运营服务框架，能够实现开发与部署的智能协同，从而实现软件开发接口一致和部署运营自动化。