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一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与分析

发布时间:2021-11-25 10:19:43 所属栏目:云计算 来源:互联网
导读:随着物联网和5G网络的发展, 边缘计算逐渐成为许多大佬的关注点。边缘计算作为新的计算范式,在靠近设备端的运算上,展现出了实时处理与高效节能的优势。那么,业界如何定义边缘计算呢?它目前的市场状况与未来的发展前景又如何呢? 2018 年 5 月 18-19 日,由

 
该架构具体包括:深度学习、预置模型、云端训练、边缘集成、边缘部署。同时,它也面向一些典型的应用场景(如视频应用)提供各种工具链,以更好地支持应用开发。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
针对机器学习,我们的平台提供了一整套的工具链,来实现核心构建、建模、以及模型库的发布。
 
前面提到过,工业项目一般周期都特别长。我们当年做过的一个空气压缩机的降能耗项目,就持续了半年多。
 
其中涉及到了如下关键因素:
 
IT人员跨界到工业领域,需要很长的时间去熟悉各种环境。因此,工业项目往往需要外部和内部专家的合作,充分发挥IT人员擅长做数据,和OT人员提供支持的优势,并能持续交互与合作。 我们需要花大量的时间,对工业现场所产生的数据进行清洗和打标签。由于过程比较复杂,因此往往需要半年才能做出像样的模型和框架。当然,后期的迭代数据会比较快。可见,IT技术在工业领域不但需要有较长的沉淀周期,而且也顶多也只是一个赋能的工具。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
由于在许多场景中资源是有限的,因此我们需要在边缘侧有一个轻量化的架构。如上图所示,我们在边缘侧提供了EdgeCore,这一无服务器架构。
 
我们将网关等组件统一抽象为边缘计算节点,通过协议来形成本地的逻辑组,从而实现设备的统一、交互、协助、以及去中心化。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
在边缘侧,其实每个行业的场景都是不一样的。例如:水库机组的不同水泵之间,就需要有一些内在逻辑,以实现在云端连接出现故障时,不同主机仍可进行交互。
 
如上图,SmartMesh提供一个服务总线,我们通过抽象每个节点,并在此基础上去定义逻辑。而在其他场景下,我们只需修改上面的逻辑,并保持下方不变,便可很容易地实现适配。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
当然,在物联网边缘应用的场景开发中,我们碰到过许多问题。例如:华为在交付它所提供的网关时,从网络接口的配置,到场景的切换与测试,都不但耗时,而且可能发生各种特殊环境的问题。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
如今,我们实现了在云端提供一个集成式的开发环境,从而仿真出网关类的硬件,以及不同的设备库、各种OS库,甚至是网关的内存资源都能被仿真出来。如此,用户只需简单拖拽,便可构建、加载出一个运营环境。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
过去,我们往往需要人工巡检包括胸牌、警示牌的安全相关状况。如今有了机器学习、大数据、深度学习等方式,我们就可以构建出模型库与合规库。通过现场的照片采集和云端的数据分析,我们就能很方便地得到相应的安全报告了。
 
另外,过去人工检测芯片电路板,一般每块板需要大约5分钟。如今摄像头通过机器学习和机器识别的方式,大幅提高了准确度和效率。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
同理,我们基于机器学习,对空压机的各种多功率参数进行了控制与优化,使之能耗减少了2%—4%。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
在3C领域,通过取代人工识别,我们也能将人员的工作量降低48%。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
面向未来,我们需要把来自垂直方向的需求进行水平化,通过统一术语和架构,最终促进产业的协作与发展。
 
边缘计算参考架构2.0实践与思考
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
上图是我们提出的边缘计算参考架构。最上面是智能服务,它处于云端和边缘层,其本质上是为开发和部署提供全流程的服务。
 
而它的最底端是一些边缘传感、边缘网关和边缘服务器等物理设备,它们负责将采集到的信息数字化。
 
可见,负责架构上方的IT人员和负责下方OT人员需要通过交互,来实现业务,并一层层地映射到具体的行业之中。因此,大家需要使用统一的语言模块化描述具体的需求。
 
与此同时,上面的数字世界跟下面的物理世界在交互时,需要有一个中间层,以负责定义各种业务规则,实现上下映射,并层层进行屏蔽。也就是说:对于业务层来说,它不必了解过多操作和物理层面的资源信息。
 
因此,我们把边缘侧整体抽象成了一个边缘云,然后通过接口跟上方进行交互,进而层层解耦,直至下方那些纯工业人员所关注的物理层。
 
过去因为考虑到切换的成本太高,大家都害怕被某个“阵营”所绑架,因此在合作时都很谨慎。
 
而如今,通过该框架,大家能够实现协作与融合。不同的用户能够通过生态的协作方式,能够打通每个层次,最终提供出覆盖数据全生命周期、全流程服务的解决方案。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
下面我们来看看架构中的几个关键点:
 
从概念视图来讲,我们将网关和系统通过数字化、网络化、智能化,定义成不同的逻辑节点,然后向下提供实时计算、轻量计算、智能网关和智能分布式等OS。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
从功能视图来讲,我们可以通过虚拟化,来实现软件定义的功能,而且还能细分为缺省功能、数据分析、实时数据以及行业定制化等方面。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
从功能视图来讲,我们基于该模型框架实现了开发接口的标准化和操作运行的自动化,从而让IT人员和OT人员能够建立协作关系。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
由于边缘云是一个分布式的调度系统,因此它能够通过业务策略来予以定义。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
对于整个应用而言,该框架提供了从开发层到部署层的支撑,并且通过业务编排来实现业务的快速部署。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
因此,我们所提供的框架,能够定义出数据处理的核心服务和整体调度。而用户只需在其中进行业务逻辑的实现便可,从而实现了平台与用户的分工合作。
 
一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考
 
从部署视图来讲,既有分散式的,如摩拜单车,它们每辆车上都被嵌入一个小模块,其基站起到了网关的作用;又有集中式的,如在分布式电网里,有着大量的计算节点,并在边缘侧形成边缘云。
 
而且它们的流量模型也略有不同:分散式主要采取的是南北向的流量模型,所有数据直接与云进行交互。
 
而在集中式的场景下,由于本地侧装备希望有更多的自主化,因此大量的流量是东西向交互的,只有少量的流量经过长周期地清洗、聚合后再被上传。

(编辑:惠州站长网)

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