怎样给自己的店子做网站,六安做网站,工长网站开发,网站设关键字来源#xff1a;边缘计算社区在2019年第三届边缘计算技术研讨会上华为高级产业发展经理、ECC需求与总体组副主席黄还青发表了《ECC及华为在边缘计算领域的思考与实践》主题演讲#xff0c;本文为黄还青演讲中对边缘计算理解及思考。首先我们认为边缘计算的兴起应该是在过去三… 来源边缘计算社区在2019年第三届边缘计算技术研讨会上华为高级产业发展经理、ECC需求与总体组副主席黄还青发表了《ECC及华为在边缘计算领域的思考与实践》主题演讲本文为黄还青演讲中对边缘计算理解及思考。 首先我们认为边缘计算的兴起应该是在过去三四年之所以兴起大背景是因为实体经济的数字化转型。这波实体经济数字化以万物感知、万物互联、万物智能为特征这三方面的特征仅仅依靠云计算是没办法特别好的解决比如实时性、带宽、安全、隐私等等一些问题在这样背景下边缘计算逐渐兴起。我们分享几个行业对于边缘计算的需求特征和大背景下浮现出来关于边缘计算的机会。先看一下工业1.工业4.0以及智能制造大背景下推动了工业界原来传统的架构重构云边缘设备三层扁平互联架构。在这个过程中边缘计算为什么有价值边缘计算核心是解决了传统五层架构里面网络孤岛、数据孤岛与业务孤岛的问题同时更好的支撑柔性制造并且带来从技术到商业各个方面价值创新的能力。2.OPC-UA overTSN向下渗透边缘计算碎片化的问题在工业界尤其明显。比如工业界目前一个比较好的解决方案能解决边缘计算碎片化的方案。OPC-UA over TSN 原来更多是在PLC之间及以上的层次。去年11月份在 OPC基金会下面成立FLC工作组工作组目的是 PLC以下的层次如何利用OPC UA over TSN 技术需求研究明白协议规范定义清楚。其实工业界大背景下施耐德这样的巨头已经围绕大的趋势展开一些探索我们看到施耐德已经明确了要基于云边缘控制产品三个层次去重构原有的架构特意强调边缘控制层的智能化是非常核心的点提到了边缘计算的主要形态包括本地设备和边缘云同时和华为开展持续深入的合作。智慧城市从08年IBM提出了智慧地球概念后智慧城市的建设在全球成为了个热点17年中国发布了数字中国战略引爆了新一轮智慧城市的建设边缘侧拥有最全的诉求所以新一轮智慧城市的建设需要边缘智能、边缘协同、边缘能力的支撑同时5G的发展会极大推动城市的万物互联这也将极大促进边缘计算产业发展。例如河长巡河场景下利用边缘计算实时采集河湖动态信息通过AI辅助进行监测数据处理污染预警溯源智慧路灯场景下借助边缘计算实时监控路灯运行状态辅助路灯开、关、亮度管理本地化运营团队进行针对性维护精准高效雪亮工程场景下边缘计算不仅能够进行边缘预处理剔除“垃圾”信息减少上传的视频数据还能够使边缘设备更加“聪明”。 运营商。全球主流运营商看重边缘计算产业机会点都在拓耕边缘计算领域从管道经营到算力经营完善2C业务体验强化2B市场能力。 中国联通致力于构建一个开放的开源的Edge-Cloud服务PaaS平台以灵活分配计算存储网络和加速器资源旨在加速边缘服务的孵化和推广。1、发布CUBE-Edge2.0白皮书2、中国联通将大力发展边缘DC启动全国范围内15个省市的规模试点3、主导的《IoT requirements for Edge computing》国际标准项目立项 中国移动将边缘计算上升为公司战略与5G并列。中移动将边缘计算上升为公司战略与5G并列推动中国移动未来从管道经营流量变现扩展到算力经营服务变现”1、成立中国移动边缘计算开放实验室2、发布中国移动边缘计算技术白皮书3、宣布Pioneer300计划。美国电信公司ATT将边缘计算定位其5G战略三大支柱之一ATT已经为移动和固定无线应用接入边缘计算可以使用LTE或5G连接进行部署。主导发起了Akraino开源通过开源加快边缘计算生态建设和商用部署。全球移动通信系统协会简称GSMA全球移动通信系统协会GSMA成立于1987年是全球移动通信领域的行业组织目前其成员已包括220个国家的近800家移动运营商以及230多家更为广泛的移动生态系统中的企业其中包括手机制造商、软件公司、设备供应商、互联网公司以及金融服务、医疗、媒体、交通和公共事业等领域的企业。GSMA认为边缘计算是运营商未来重要发展方向1、Edge Cloud如何帮助运营商Cloud VR/AR等新型业务降低部署成本加快部署速度2、边缘计算如何推动当前智慧城市智能制造中图像处理能力GSMA动态1、GSMA在MWC2019发布了边缘计算白皮书Distributed Edge Cloud: Definitions,Dynamics AndDrivers2、GSMA计划通过推动边缘计算典型PoC来加速边缘计算在运营商的应用。GSMA定义的2大边缘计算形态 运营商边缘计算核心技术1、多形态I硬件边缘云一体机形态异构数据处理云化网关等2、轻量级云原生PaaS微服务Serveless等3、安全物理安全平台安全应用安全等。 边缘计算技术方向往那些方向走边缘计算需要与云计算协同才能最大化增强实现彼此的应用价值这个得到产业界的广泛认同但是边云协同的价值和内涵到底是什么涉及到那些方面的协同这些问题在产业界一直缺乏共识。去年ECC产业联盟试图从主要场景出发初步梳理了边云协同的全视图我们认为边云协同大体上会涉及三层六类协同也就是从IaaS 到 PaaS 到SaaS三个层次边缘侧三个层次和云侧三个层次一定有相互协同工作落实到具体场景中不见得所有业务场景都会包括我们这个六类应该是目前阶段理解边云协同的全视图。服务协同云端提供SaaS分布策略那些SaaS部署在云端。那些部署在边缘应用相互协同。业务管理协同边缘提供模块化、微服务化应用云端提供边缘应用的业务编排管理。应用管理协同边缘节点提供应用的部署与运行环境并进行管理、调度云端提供应用开发测试环境及生命周期管理智能协同边缘节点按照AI模型执行推理云端开展AI集中模型训练下发模型到边缘。数据协同边缘节点负责终端数据的采集进行初步处理并将结果上传云端云端提供海量数据存储、分析、价值挖掘。资源协同边缘节点提供基础设施资源并具备本地调度和管理能力同时接受并执行云端资源调度管理策略含设备、资源、网络连接 边缘计算正从1.0走向2.0如果说1.0更偏向概念定义主要目的是推动产业共识2.0则更加关心技术和能力构建从而促进边缘计算的实践落地。边缘计算2.0核心观点包括落地形态我们认为主要是边缘云和云化网关两种形态当然细分来说还有很多。边缘云主要提供近现场的综合计算能力支撑智慧园区、平安城市、智能制造等场景将中心云的能力拉近到边缘是下一步云计算创新突破的增长点。云化网关是企业/行业数据的汇聚节点是网关设备基于云计算技术的演进主要通过多样连接、实时处理、云化管理和人工智能等关键能力边云协同使能行业数字化。软件平台一定是引入云架构、云技术实现端到端实时、协同式智能、可信赖、可动态重置的能力。硬件平台以异构计算为主需要考虑ARMX86GPUNPUFPGA异构计算能力的支持。核心特征边云协同和边缘智能。从趋势看边缘计算发展分为三阶段。第一阶段这个阶段时期大致是2015年-2017年概念孵化产业共识产业共识边缘计算及其价值成为产业共识概念泛化雾计算、边缘计算、节点计算、移动边缘计算、开放边缘计算边界不清OT认为20年前的工业现场PLC即是、海康威视认为智能摄像头即是、思科认为云之下终端之上。第二阶段当前就是在第二阶段2018年到2020年主要是进一步聚焦及落地探索价值落地场景从泛化概念逐步聚焦到云边缘、物联网边缘价值场景。业务本质云计算在数据中心之外汇聚节点的延伸和演进。“边云协同、边缘智能”为核心能力。第三阶段是2020年以后开始规模发展带来更丰富的应用场景增值业务如预测性维护到控制系统如vPLC以及更广泛的行业覆盖从制造/运营商/能源到泛工业如交通、企业、智慧家居等边缘计算已经形成产业共识正从泛化概念走向进一步聚焦及落地探索未来3~5年是产业发展关键期。延展阅读一文轻松读懂边缘计算边缘计算Edge computing是相对云计算而言的它是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络中。边缘计算又被叫做分布式云计算、雾计算或第四代数据中心。大概很多人都有这样的经历不小心手被火烧或被开水烫了人会立即移开自己的手这个反应是人的自组织条件反射反应。我们假设一下如果我们的手被火烧或被开水烫由我们大脑根据汇集的信息做反应决定再采取行动的话那会是一个什么样的场景假设我们把人的条件反射标记为边缘计算把人的大脑的反应标记为云计算的话那么我们就可以浅显而又深刻地了解边缘计算和云计算的区别。一.什么是边缘计算边缘计算Edge computing是相对云计算而言的它是指收集并分析数据的行为发生在靠近数据生成的本地设备和网络中而不是必须将数据传输到计算资源集中化的云端进行处理。边缘计算又被叫做分布式云计算、雾计算或第四代数据中心。边缘计算首先通过在WAN网络上虚拟化网络服务而出现。最初是由一个平台来驱动的适应了云计算用户的习惯这也便是思科(Cisco)于2011年曾提出的雾计算概念的由来。随着新的边缘计算能力的出现边缘计算不再需要构建集中的数据中心创建了具有潜在数千个可应用的大规模分布式节点的能力。二. 为什么需要边缘计算Gartner预计到2020年全世界有多达250亿的智能设备会连接互联网如此多的设备会产生50万亿GB的数据这相当2015年全球数据量的5倍多。如果将这些设备产生的数据全部传输到云端对网络带宽、网络流量成本控制、云端存储能力都是一个巨大的挑战。同时一些应用需要及时响应如工厂的机械设备的故障预测时延即意味着损失。另外一些边缘设备还涉及个人隐私和安全。为了应对物联网场景中海量数据传输、存储和云计算能力的挑战领先的云计算厂商纷纷推出边缘计算的产品。将部分数据分析功能放到了应用场景的附近(终端或网关)来实现这种就近提供的智能服务可以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。边缘计算的由来边缘计算是近几年才兴起的一个概念它的出现是源于云计算在实际运用中的不足事例1:制造业打造智能工厂时会有大量的智能化终端和设备通过工业网络接入企业需要计算和处理的日常业务数据越来越庞大。同时工业上有大量需要实时处理的场景需要在毫秒级别进行实时响应。由于网络的限制云计算架构难以实现实时响应。延时即事故 事例2:无人汽车需要在高速移动状态对周围环境做出反应所以响应时间是个极其重要的指标。假设汽车行驶速度为65英里每小时紧急制动响应时间即便只慢了几毫秒汽车紧急制动距离就会多出几英尺这或许就是发生事故和没有发生事故的区别。延时即生命 事例3:通过大量传感器对油田生产数据实现自动化采集但如果每个传感器都向云端发送联接海量的数据给网络带来巨大压力。海量即拥堵事例4:假如你家的空调是智能化控制的而且依托于云计算。但你家没有停电却断网了那怎么办无法进行云端控制尽管你汗如雨下空调也是摆设这岂不是是十分尴尬边缘计算解决了这没有网络情况下的控制。无网无服务1、云计算和边缘计算的区别2、边缘计算的几个特质✓分布式和低延时计算边缘计算聚焦实时、短周期数据的分析能够更好地支撑本地业务的实时智能化处理与执行✓效率更高由于边缘计算距离用户更近在边缘节点处实现了对数据的过滤和分析因此效率更高✓更加智能化AI边缘计算的组合出击让边缘计算不止于计算更多了一份智能化✓更加节能云计算和边缘计算结合成本只有单独使用云计算的39%✓缓解流量压力在进行云端传输时通过边缘节点进行一部分简单数据处理进而能够设备响应时间减少从设备到云端的数据流量三. 技术进步为布署边缘计算提供了可能在物联网场景下每个智能设备都会产生大量的数据传输如此海量的数据从本地到云端则需要消耗大量的网络带宽。为了加快服务和计算处理数据的时间将计算从云端移向采集数据的边缘节点则是必然之选。如上表所示在30年前计算通常发生在资源集中的大型机上。而20年前随着PC的发展C/S架构变得流行任务处理变成分布式模型客户端处理业务逻辑数据库存储和交换数据。又经过10年的发展为了提升用户体验、提供更敏捷的软件升级和改进B/S架构占据主流业务处理和存储又集中到了云端完成。现今随着连入云端的智能设备越来越多、数据量越来越大而且智能设备芯片的运算能力越来越强这为使用边缘节点完成对初始数据的处理和分析便提供了必要的条件。四. 怎么布署边缘计算在物联网场景下每个智能设备都会产生大量的数据传输如此海量的数据从本地到云端则需要消耗大量的网络带宽。为了加快服务和计算处理数据的时间将计算从云端移向采集数据的边缘节点则是必然之选。其实在大数据场景下将计算部署到靠近数据的节点早有先例。Hadoop中的MapReduce就是通过将mapper和reducer部署到数据存储的节点从而高效的处理HDFS中存放的海量数据。边缘计算环境是构成物联网生态系统的诸多元素的一个子集它剔除了管理、安全和分析功能。边缘计算是联接物理世界和虚拟世界的一道“桥梁”。1、设备域边缘计算在这一层可以对感知的信息直接进行计算处理。比如在制造领域可以对设备进行适时监控能够实现预防性维护在视频采集、音频采集中直接部署智能鉴别的能力;又或者像手机一样能够由语音输入直接转换成文字输出。2、网络域通过部署计算能力实现各网络协议的自动转换对数据格式进行标准化处理。要解决物理网中数据异构的问题就需要在网络域中部署边缘计算以实现数据格式的标准化和数据传递的标准化(例如将所有的感知数据都换算成MQTT类型数据并通过HTTP方式传递)。同时网络域的边缘计算还能对“融合网络”进行智能化管理实现网络的冗余保证网络的安全并可进一步参与网络的优化工作。3、数据域边缘计算使得数据管理更智能、存储方式更灵活。首先边缘计算可以对数据的完整性和一致性进行分析并进行数据清洗工作消灭系统中的“脏”数据。其次边缘计算可以对计算和存储能力、以及系统负载进行动态地部署。最后边缘计算还能和云端计算保持高效协同、合理分担运算任务。4、应用域边缘计算提供属地化的业务逻辑和应用智能。它使得应用具有灵便、快速反应的能力并在离线的情况下(和云端失去联系时)仍能够独立地提供本地化的应用服务。五. 边缘计算典型应用场景边缘网络基本上由终端设备例如移动手机、智能物品等等、边缘设备例如边界路由器、机顶盒、网桥、基站、无线接入点等等、边缘服务器等构成。这些组件可以具有必要的性能支持边缘计算。作为一种本地化的计算模式边缘计算提供了对于计算服务需求更快的响应速度通常情况下不将大量的原始数据发送云网络。然而总体来说边缘计算不需要会主动协助 IaaS,、PaaS、 SaaS和其他云服务更多地专注于终端设备端。边缘计算的概念是因工业制造之因而起。在工业领域云端固然必不可少但是仍需要边缘与云端的协同工作。单点故障在工业级应用场景中是绝对不能被接受的因此除了中心云的统一控制外工业现场的系统也必须具备一定的活力能够自主判断并解决问题。边缘计算可以更便捷的处理工厂设备产生的海量数据及时检测异常情况更好的实现预测性监控提升工厂运行效率的同时也能预防设备故障问题。除工业制造之外边缘计算在物联网时代不断增长的数据催生了对边缘计算的需求下图是边缘计算的典型应用场景1、工业制造边缘计算可以更便捷的处理工厂设备产生的海量数据及时检测异常情况更好的实现预测性监控提升工厂运行效率的同时也能预防设备故障问题。2、安全监控、ARVR边缘计算提供快速、高效、精准的实时响应将驱动安防行业人工智能应用迈入全新层次。3、智能交通智能交通信号灯可以根据路上车流的情况动态的调整信号灯的颜色提高交通流畅度减少拥堵还可以应用于紧急情况例如信号灯可以为紧急情况开辟出一条绿色通道。4、自动驾驶自动驾驶在躲避障碍物的过程若按照先上传云端、分析处理、再返回设备的模式将造成信号传输的延迟紧急情况下极易发生交通事故。5、智慧家居家中有非常多的智能家居的设备智能家居不同产品之间互动场景的定义需要边缘计算。另外对于智慧家居来说接入网络的安全性和私密性也为人们所看重边缘云可以在物联网网关和数据中心之间建立加密通道进一步提高系统的安全性和隐私性。6、智慧城市边缘计算就好比城市神经末梢将人工智能与分布在城市中的传感器结合可以高效处理城市运营问题如在道路两侧路灯杆上安装传感器收集城市路面信息检测空气质量、光照强度、噪音水平等环境数据。7、智慧路灯嵌入到路灯内部的传感器、执行器、计算和存储单元可以组合起来构成边缘计算的节点传感器采集的数据发送到位于网络边缘的计算和存储节点经过计算将结果返回给执行器执行器对路灯进行控制而不是将数据发送到位于网络边缘的云计算中心。这样既可以提高系统的实时性又可以减轻云端的压力。8、风力发电在风力发电机机组上布置边缘节点实时收集数据信息。数据信息上传至工业网关如风速、启动等做优化将模型转化为算法或者规则即时控制机组。9、医疗保健医疗设备上存储的数据可用于更新患者的数字医疗记录。边缘计算将连接起来这些医疗设备在紧急情况下为医院和医生提供可靠和最新的患者信息。10、无人机边缘计算使无人机能够检查数据并实时响应数据广泛应用于各种领域如当无人机识别到车祸时无人机可以向附近的行人提供有价值的信息。六. 结语据IDC预测未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理和储存。边缘计算将延伸至交通运输系统、智能驾驶、实时触觉控制、增强现实等诸多领域成为运营商数字化转型的关键使能技术。未来智能实验室是人工智能学家与科学院相关机构联合成立的人工智能互联网和脑科学交叉研究机构。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市云脑研究计划构建互联网城市云脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
