2018年边缘计算参考架构3.0_42页_6mb

边缘计算参考架构3.0总结

核心内容

边缘计算参考架构3.0是为应对行业智能2.0的挑战而提出的系统性解决方案，旨在通过模型驱动的架构设计，实现物理世界与数字世界的协同、跨行业生态协作、系统资源的高效利用以及系统的全生命周期管理。该架构强调边缘计算与云计算的协同作用，为行业提供灵活、实时、安全的智能服务。

主要观点

• 行业智能2.0：随着工业设备和系统的数字化与网络化，行业智能从商业流程走向生产流程，要求系统具备更高的敏捷性、协作性、资源共享能力和不确定性管理能力。
• 边缘计算的价值：边缘计算作为数据的第一入口，支持实时处理、智能分析、优化决策和安全隐私保护，为行业提供本地化的智能化服务。
• 模型驱动架构：参考架构基于模型驱动工程方法，实现物理与数字世界的协作，减少系统异构性，简化跨平台移植。
• 边云协同：边缘计算与云计算是互补关系，边缘侧负责实时数据处理和局部智能，而云端负责全局大数据分析与建模，共同提升系统智能化水平。
• 多视图设计：参考架构通过商业视图、使用视图、功能视图和部署视图，系统性地展示了边缘计算的架构、功能与实现方式。

关键信息

边缘计算能力需求

1. 建立物理与数字世界的联接与互动：通过数字孪生技术，实现对物理资产的实时映射。
2. 模型驱动的智能分布式架构与平台：实现物的自主化与协作化。
3. 提供端到端服务框架：支持开发、部署和运营的全生命周期管理。
4. 与云计算协同：满足实时性、数据处理和安全隐私保护需求。

边缘计算参考架构3.0

• 三层架构：云、边缘、现场层。
• 边缘层：包括边缘节点和边缘管理器，支持多种功能模块如边缘网关、控制器、云、传感器等。
• 功能视图：分为控制、分析、优化三个领域，涵盖数据采集、处理、建模、预测性维护、能效优化、实时决策等功能。
• 部署视图：涉及系统组件的技术实现、接口协议、行为定义及生命周期管理，强调资源的合理分配与协同。

商业实践

• 梯联网：通过边缘计算实现电梯的预测性维护，提升维护效率和可视化。
• 工业机器人：基于边缘计算实现智能制造，优化数据采集、处理与云端协同。
• 能效管理：通过边缘计算实现设备的实时监测与预测性维护，优化能源使用。
• 轨道交通预测性维护：利用边缘计算进行数据采集、处理与云端分析，实现高精度故障识别。
• 智慧交通：支持车联网、车间协同驾驶、交通管理系统，提升交通效率与安全性。
• 电信级工业现场边缘计算：提供高可靠性、低延迟、实时性保障，支持工业视觉、远程部署、协议转换与确定性网络。

产业化进展

• ECC产业联盟：由华为、英特尔、ARM等企业联合发起，推动边缘计算的标准化与商业化。
• 标准组织合作：与IEEE、IEC等国际标准组织合作，推动边缘计算成为物联网架构的重要组成部分。
• 行业实践落地：已在制造、能源、交通等多个行业落地，推动边缘计算的广泛应用。

附录说明

• 术语表：提供了包括云计算、边缘计算、智能资产、智能网关、智能系统、智能服务等关键术语的定义。
• 参考文献：包括多篇关于边缘计算、网络功能虚拟化、时序数据库等领域的技术文档与白皮书。

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此总结涵盖文档的核心内容、主要观点及关键信息，结构清晰，便于快速理解边缘计算参考架构3.0的整体框架与实际应用价值。