边缘计算参考架构3.0

合集下载

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。

边缘计算研究报告

華辰資本CELESTIAL CAPITAL专注中国产业结构升级与创新，聚焦新一代信息技术产业发展。

2018年，在中国经济周期、产业周期、资本周期与政治周期四重叠加的特殊时期，本着“深耕产业、协同发展、价值驱动、重度赋能”的愿景，华辰资本（“华辰”）应运而生，致力成为中国最专业的创新型投资机构。

华辰资本总部位于中国最具发展活力与科技创新的深圳，专注于包括云计算、大数据、人工智能、边缘计算、工业互联网、5G等新一代信息技术领域，通过扎实的体系化产业研究与理解能力，以产业研究、投资银行、战略咨询、产业基金等模式，为新一代信息技术企业提供企业融资、战略视野、市场协同，价值管理、供应链管理、资源整合等产业赋能。

新一代信息技术产业研究产业上游半导体器件1.半导体2.射频3.传感器通信器件4.无线模块5.光纤光缆6.光模块7.基站天线产业中游通信网络8.核心网网规网优及解决方案9.SDN/NFV解决方案10.网规网优产业下游通信应用11.5G通信12.卫星通信13.运营商14.室内分布技术应用15.云计算16.大数据17.人工智能18.边缘计算19.区块链20.AR/VR21.网络安全行业应用22.物联网23.智慧城市24.工业互联网25.车联网26.自动驾驶27.智能终端目录一、产业分析 (04)◼基本概况◼参考架构◼主要特点◼关键技术◼云计算VS. 边缘计算◼发展历程◼产业构成◼应用场景◼演进趋势二、市场分析 (16)◼市场规模◼竞争格局三、企业分析 (20)◼亚马逊AWS Greengrass◼华为OceanConnect◼网宿科技一、产业分析图1 边缘计算成为物理世界与数字世界间的重要桥梁资料来源：ECC 、AII 、Open Automation Software、华辰资本整理基本概况1.定义：边缘计算（Edge Computing）是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用等核心能力的分布式开放平台。

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。

边缘计算技术的软硬件要求和配置推荐

边缘计算技术的软硬件要求和配置推荐边缘计算技术是一种将数据处理和存储能力向数据源的边缘推进的新型计算模式。

相较于传统的云计算模式，边缘计算能够更好地实现低延迟和高性能的数据处理需求。

在边缘计算领域，软硬件要求和配置决定了系统的性能和可靠性。

本文将重点介绍边缘计算技术的软硬件要求，并给出一些建议的配置推荐。

在软件方面，边缘计算平台需要具备高效的数据处理和分析能力，同时还需要具备实时响应和大规模并发处理的能力。

常见的边缘计算软件包括容器技术、分布式计算框架、数据处理和机器学习库等。

常见的软件要求如下：1. 容器技术：边缘计算平台常使用容器技术来运行和管理应用程序。

容器技术能够实现快速部署和扩展，同时提供隔离和安全性。

建议使用开源的Docker容器技术，可以满足大部分边缘计算场景的需求。

2. 分布式计算框架：边缘计算通常需要处理大规模的数据，因此需要使用分布式计算框架来实现数据的并行处理。

常见的分布式计算框架包括Apache Hadoop和Apache Spark等，它们能够提供高度可扩展的计算能力。

3. 数据处理和机器学习库：边缘计算平台需要具备强大的数据处理和分析能力。

常见的数据处理和机器学习库包括Apache Kafka、TensorFlow和PyTorch等。

这些库可以帮助开发者快速构建边缘计算应用，并提供高性能和高可靠性的数据处理和分析功能。

在硬件方面，边缘计算平台需要具备一定的计算能力和存储能力，以支持实时数据处理和存储需求。

常见的硬件要求如下：1. 高性能处理器：边缘计算平台需要使用高性能的处理器来实现快速数据处理和分析。

建议使用多核处理器和加速器，如英特尔的Xeon系列和NVIDIA的GPU 等。

这些处理器能够提供强大的计算能力，满足边缘计算平台的性能需求。

2. 高速网络：边缘计算平台需要具备高速的网络连接来实现实时数据传输和协同计算。

建议使用支持千兆以太网或更高速率的网络设备，以确保数据的及时传输和处理。

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。

工业互联网边缘计算数据管控标准【最新】

工业互联网边缘计算数据管控标准01 引言边缘计算利用日益提升的设备级计算、储存、网络资源，协同完成高可靠、低延迟的实时控制、数据处理、完全防护等任务。

边缘计算在工业互联网、自动驾驶、智慧城市等领域有着广泛的应用前景。

随着边缘计算的崛起，现有工业自动化体系结构发生根本的改变，由原来基于ISA-95的结构[1]逐渐向工业云+边缘计算系统的形态转变。

在新的体系下，工业软件从最上层的ERP、PLM、CRM等系统一直到边缘侧的工控软件都将发生模式上的根本转变。

在ISA-95的传统模式下[2]，信息交互往往只在相邻的层级之间进行。

例如ERP系统只与MES系统直接对接，而MES也只与下层的SCADA系统以及上层的ERP系统进行交互。

当最底层新增的传感数据需要与上层系统交互时，需要对数据链路上的每一个系统进行修改，造成系统开发与维护的效率低下。

在系统规模日益庞大、交互功能复杂的情况下，软件开发与测试的时间将成倍增长，逐步超过项目硬件成本支出。

在工业互联网+边缘计算的模式下，工业软件的开发模式将从传统的桌面应用向基于服务化的工业App过渡。

工业软件根据实时性、可靠性与数据量的需求分为云端或者边缘端应用两类。

CAD、CAE、ERP、MES、PLM、CRM等传统工业设计、运营管理类软件由于功能众多、体积庞大、数据复杂、实时性要求低、扩展性要求强，适合以工业云为载体进行服务化升级转型。

以ERP以及MES系统为例，此类系统由大量的软件模块组成，包括销售、需求计划、供应链管理、计划与执行、库存、财务会计、人力资源、仓库管理、采购、品质管理等。

由于工业系统具有很强的行业特性，不同行业、不同生产模式的企业对于此类系统的需求有着极大的差异，很难找到两个企业拥有完全相同的运营方式。

因此，如将每个模块单独封装成为工业App部署在云端，可以针对不同企业满足深度定制的需求，减少用户由于频繁升级造成的不便。

单独部署的模块也可以减少企业在此类软件上的投入，避免造成资源浪费。

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。

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。

边缘计算硬件架构介绍

边缘计算硬件架构介绍服务器和处理器平台的主要趋势部署在边缘的硬件历来是专门为特定工作负载构建的，通常是内容分发网络或物联网。

随着边缘计算的普及和新的用例的出现，通用基础设施也被部署来运行类似云的工作负载。

IDC预测到2023年，边缘网络将占所有已部署云基础设施的60%以上。

除了已经推动边缘增长的趋势之外，大流行对劳动力和运营实践的影响将继续加速边缘位置的基础设施、应用和数据资源的交付，这一影响将贯穿2021年和未来几年。

熟悉的数据中心公司和云提供商将添加边缘产品，但形态将越来越多样化。

例如，许多首批规模边缘部署系统都是使用微模块化边缘数据中心构建的，而这些系统正迅速被新的形态（如街边机柜和灯杆附件）所增强。

为了满足整体连续性需求，特别是在需要计算的网络中的不同点，边缘硬件将有所不同，从电信中心办公室的全尺寸机架到工厂生产线上或通过专用5G连接的仓库中的智能摄像头，或者加固的户外地点，如赛道、石油钻塔、工厂、办公室，甚至飞机和船舶都能成为微型数据中心。

IT和运营技术（OT）越来越融合，这种趋势在边缘尤为明显。

2021年也将带来更多的变化：ARM服务器处理器、AI处理芯片、GPU、智能网卡（SmartNIC）和现场可编程门阵列（FPGA）板将越来越普遍。

在边缘执行的更广泛的工作负载将增加硬件的异构性，从而产生更广泛的CPU，以及新型硬件和网络加速器。

基于ARM的芯片在边缘的物联网设备中一直很常见，但是ARM新的Neoverse平台的目标产品包括服务器、存储处理器以及网络硬件。

AWS在其基于ARM的Graviton实例上投入了大量资金，这有助于验证ARM作为通用服务器处理器架构的价值。

AWS还发布了其Outposts 超融合系统的1U版本，其中包括Graviton2处理器。

微软正在开发自己的基于ARM的硬件，用于CDN和其它边缘场景，但尚未将其用到自己的数据中心之外的地方。

Apple最近发布的基于ARM的M1处理器可能会增加对该领域的关注，消费者可以看到功率和性能的提升（并为数百万软件开发人员提供架构的轻松本地访问），从而更好地全面了解ARM的平台能力。

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。

云计算关键热词解读

云计算关键热词解读目录一、云计算市场关键词 (3)二、云原生 (3)三、serverless (4)四、容器 PaaS 云 (5)五、混合云 2.0 (5)六、边缘计算 (6)七、产业互联网 (7)八、中台 (9)九、开源 (9)十、多云 (12)十一、展望 2019 (12)一、云计算市场关键词2018 年是云计算迅速落地的一年，云计算市场上热点相对 2017 年减少，但是云计算不缺乏变化，究竟哪些热点最有代表性，云技术社区组织了多名业内专家，酝酿了三周时间，经过大家碰撞，达成了共识，在讨论的过程中，大家对 2018年的云计算市场热点认识也更深刻，以下九个词语，应该最能代表 2018 年的云计算市场。

1.云原生：随着容器和微服务的崛起，云原生展现出强大的生命力，它是一种快速构建和运行应用程序的方法，因它充分利用了云计算交付模型的优势---弹性、可扩展，更天然的贴合云的特点。

2.Serverless：过去十年来，云计算涌现了很多新的技术，但 Serverless 的出现，则带来了跨越式的变革。

3.容器 PaaS 云：PaaS 平台面向应用及应用开发者，提供开发、运行、管理应用的平台，致力于提高软件开发团队的效率，降低软件开发成本，缩短软件开发周期。

4.混合云 2.0：简而言之，混合云 2.0 特征将是同质化的私有云和公有云的全栈混合。

5.边缘计算：正如物联网不是个新鲜的概念，边缘计算也不是个新词。

但是，2018 年可能会是边缘计算崛起的元年！边缘计算的出现，可谓是“IT 演义”中的分久必合，合久必分！6.产业互联网：产业互联并不孤立存在！产业互联网同供给侧改革目标一致，都在聚焦提升效率、降低成本，而产业互联不仅仅是 2B，归根结底也是2C，是消费互联。

产业互联是供给侧的互联融合，消费互联是需求侧的智慧连接，消费互联与产业互联彼此相互影响。

7.中台：同平台对比，中台更强调通过积累提供快速满足业务需求的能力，平台强调积累，中台更强调能力。

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。

从“云-端”到“云-边-端”——边缘计算在金融领域的应用与挑战

栏目编辑：梁丽雯E-mail:****************从“云-端”到“云-边-端”—— 边缘计算在金融领域的应用与挑战■ 中国人民银行芜湖市中心支行　李　豹摘要：传统云计算无法有效满足金融业对数据传输低延迟和高流量的要求，而边缘计算能减轻网络带宽和数据中心的压力。

文章详细论述金融领域中边缘计算的应用场景和构建流程，分析了发展中面临的挑战，并给出了合理化建议，如加强数据保护、提高标准协同、强化认证管理。

关键词：云计算；边缘计算；智能视频处理云计算解决了原有金融行业IT架构高成本、难扩展、不灵活的难题，越来越多金融机构把云计算作为数字化转型的优先选择和核心计算资源。

但随着5G技术的普及应用及万物互联趋势的不断深化，人工智能在智能风控、刷脸支付等领域广泛使用，金融机构云服务器需要接入更多的设备和处理更多的数据，传统云计算模式已经不能有效满足上述低延迟和高流量的计算要求。

为此，有必要在用户端边缘一侧设立分布式设备，提供部分计算和存储功能，并减轻云计算服务器的负载，这一架构被称为边缘计算。

边缘计算并不是云计算的替代架构，而是互补关系，两者需要紧密协同才能实现更大的价值。

实际上，由于在网络边缘处理数据，边缘计算应用更适合实时性要求较高的场景。

一、概述边缘计算发展迅猛，图1为百度学术搜索“边缘计算”文章数量，可知2017年以来，“边缘计算”研究呈现快速增长的特点。

边缘计算备受重视，主要由于其具备以下优势。

一是降低时延。

用户数据无需每次从端到云再到端进行传输，交互对象主要是边缘端，这样可以减少传输响应时间，时延接近实时水平。

二是降低带宽。

主要负载传输由用户端到云中心变成用户端到边缘端，数据传输带宽降低，同时也节约了成本。

三是安全性强。

用户数据不需要全部上传到云端进行传输，减少了数据泄露的风险。

边缘端分散和灵作者简介：李　豹（1978-），男，安徽无为人，工学硕士，工程师，供职于中国人民银行芜湖市中心支行，研究方向：云计算、人工智能等。

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。

边缘计算参考架构3.0

边缘计算参考架构3.0一、导读边缘计算产业联盟（ECC）与工业互联网产业联盟（AII）在2018年11月联合发布了边缘计算参考架构3.0。

本文将以这个参考模型为基础，来介绍边缘计算的目标架构。

该参考架构基于模型驱动的工程方法（Model-Driven Engineering，MDE）进行设计，如图1-1所示，可将物理和数字世界的知识模型化，从而实现以下目标：●物理世界和数字世界的协作；●跨产业的生态协作；●减少系统异构性，简化跨平台移植流程；●有效支撑系统的全生命周期活动。

▲图1-1 边缘计算参考架构3.0参考架构3.0的主要内容包括：整个系统分为云、边缘和现场三层，边缘计算位于云和现场层之间，边缘层向下支持各种现场设备的接入，向上可以与云端对接。

边缘层包括边缘节点和边缘管理器两个主要部分。

边缘节点是硬件实体，是承载边缘计算业务的核心。

边缘节点根据业务侧重点和硬件特点的不同，包括以网络协议处理和转换为重点的边缘网关、以支持实时闭环控制业务为重点的边缘控制器、以大规模数据处理为重点的边缘云、以低功耗信息采集和处理为重点的边缘传感器等。

边缘管理器的呈现核心是软件，主要功能是对边缘节点进行统一管理。

边缘节点一般具有计算、网络和存储资源，边缘计算系统对资源的使用有两种方式：●第一，直接将计算、网络和存储资源进行封装，提供调用接口，边缘管理器以代码下载、网络策略配置和数据库操作等方式使用边缘节点资源；●第二，进一步将边缘节点的资源按功能领域封装成功能模块，边缘管理器通过模型驱动的业务编排的方式组合和调用功能模块，实现边缘计算业务的一体化开发和敏捷部署。

边缘计算须提供统一的管理服务、数据全生命周期服务和安全服务，以处理各种异构的基础设施、设备形态等，最终达到提升管理与运维运营效率，降低运维成本的目的。

二、部署场景边缘计算按距离由近及远可分为现场层、边缘层和云计算层，如图1-2所示。

▲图1-2 边缘计算按距离分类1、现场层现场层包括传感器、执行器、设备、控制系统和资产等现场节点。

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。