边缘计算--工业互联网关键部件

什么是工业边缘计算

边缘计算通常是应用在工业物联网领域，指靠近实际工作环境或产生数据源头的一侧，利用就近的计算资源、网络资源、存储资源等为工业生产数据信息化提供就近服务的平台。其应用程序在边缘侧发起，也在边缘一侧响应，有更快的网络服务响应，满足行业在实时监控、智能调度、数据安全与隐私保护等方面的基本需求。

边缘计算与云计算有什么不同

边缘计算在技术实现上与云计算有很大的相似性，但在应用层面却有很大的不同，不是我们通常理解的企业内网与公网的区别。传统的云计算服务商大多从计算资源，大数据，虚拟化等角度考虑云计算的架构及实现。甚至一些从事工业ERP、PLM、MES系统的公司简单以为把他们的系统搬到云上，以云架构的方式实现工业系统，就解决了工业上云的问题，其实这样很难取得大的成功。工业上的边缘计算与云计算主要的区别在以下几点：

1、工业智能化制造，工业机器人等作业调度程序等对数据的实时性要求比较高，云端网络不能满足需求。

2、工厂现在沿用的很多设备，如注塑机，冲压机等，都还是比较老旧的设备，信息化功能不多，有些只能通过加传感器的方式采集信息，有些可以读取设备的PLC获取信息。但是这些采集设备出于成本考虑，计算及存储能力都有限，一旦云网络出现故障，数据可靠性将得不到保障，因为采集设备可能不够资源来实现数据缓存与重传。

3、 工厂生产过程中会产生大量的数据，这些数据有时是冗余的，有时又是关键的。如果所有的数据都在放上云端，那么流量及空间的费用就会比较高，有时企业甚至是不想承担的（需求并没有那么迫切）。

所以，工业物联网要能成功的落地，架构、设计、实现切实可行的边缘计算方案将是成功的关键。

边缘计算的架构

边缘计算在系统架构上要考虑三方面的内容：

1、系统的伸缩性，工厂的生产数据会越来越多，产线会动态扩展，产品设计也会随时变更，所以不可能停下设备来等待边缘计算的部署和升级。这一方面利于大数据分布式平台hadoop等可以很好的满足需求。

2、边缘计算与云计算的融合，工业的数据如果不上云和本地系统就没什么区别，所以和云的融合是边缘计算的一个基本任务。由于工厂数据量大，可以分开数据类型，一类数据用于实际的生产和本地化处理，一类数据用于上云及云上应用，是一种合理的应用。

3、跨边缘计算的分布式部署，有许多大的公司可能在各地都有工厂，所以分布式边缘计算将是必然的。这个就有点像云计算中的跨数据中心的分布式部署有点类似，但一方面hadoop不适合跨数据中心部署（对时延要求比较高），google的跨数据中心数据库spanner还在理论阶段，是一个比较大的挑战。

总结

综上所述，工业的边缘计算的架设是建设工业物联网系统的关键步骤，不管以后的消费者直接下单到工厂定制生产的系统的建设，还是工厂的维护自己的大数据分析等，都应该把边缘计算当作关键的部件来考虑。