一文揭秘边缘计算参考架构2.0的实践与思考

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 51CTO 主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开。在“IOT开发技术解析”分论坛上，来自华为、及边缘计算产业联盟的技术架构主席史扬，给大家带来了《边缘计算参考架构2.0实践与思考》。

本文将按照如下三个部分展开：

为什么需要边缘计算(WHY) 华为如何在边缘计算领域持续发力(HOW) 边缘计算参考架构2.0实践与思考

为什么需要边缘计算

行业数字化的转型是当下比较时髦的概念。其本质是：以数字化产生数据，网络化实现价值的流动，通过智能化来创造经济和社会价值。

行业数字化的迭代发展是从互联网公司开始，逐步进入互联网金融公司(FinTech)，而近两年则进入了实体行业的智能制造等场景中。

纵观任何一个企业，其运营无非涉及到：人、财、物，应用和环境，而说到底都是源于数据。我们通过对数据的感知、到对数据含义的认知、从而达到对数据进行预测。

例如：我们通过关联分析，来对互联网用户做“画像”，进而预测他的购物习惯。凭借着越来越廉价的云计算服务、ERP和CRM等软件的协助，我们能够从历史看未来，不断优化用户体验，进而做出各种决策。

如今，传统行业需要通过物联网，来获知其核心资产(如发电机)的运行状况和资产利用率，进而打通从云端到边缘计算。

因此，数字化转型的核心问题是：缔造“数据+模型=服务”的模式，实现如下四个转变：

物理世界与数字世界从割裂转变为协作融合。 运营决策从模糊的经验化转变为基于数字化、模型化的科学化。 流程从割裂转变为基于数据的全流程协同。 行业单边创新转变为基于产业生态的多边创新。

如今我们的数字化转型技术正变得越来越成熟，门槛也越来越低。例如：在汉诺威工业展上受到追捧的数字孪生，就是通过模型化的方式，使用ICT的技术，在数字世界里构建一个虚拟世界。可见，数字技术其实是可以将物理世界的潜能释放出来的。

当然，物理世界与云数字世界的联接也存在各种问题，包括：十毫秒的时延约束，无人驾驶场景中的数据猛增和带宽消耗，人员与企业的数据安全与隐私，以及边缘侧物理设备与云端的联接的不可靠性等。

因此，我们需要通过智能分布化，，来实现物的自主化，从而进一步实现：物与物之间的协助、物与本地系统的协作、物与人的协作(即人机交互)、以及物和云的交互协作。那么在整个过程中，我们都需要通过一种数据和支持的共享，来实现全面的协作化。

不过，我们所用到的边缘计算、云服务、乃至Docker和K8等技术，其实归根到底都属于分布式系统。

而对于分布式系统架构来说，除了我们所熟悉的，具有可扩展性和性能优势之外，也带来了如上图所示的各种挑战。

其中包括：部署、学习曲线陡峭、理解整体架构逻辑、以及各种开发成本、维护成本和运营成本等方面。

同时，那些在工业上被广泛使用到的各种传统软件，如ERP、MES、CAD等，由于具有较强的行业定制化的特点(MES尤为典型)，导致了它们既不赚钱，又难以适应灵活的需求变化。

因此，我们需要将原有的工业服务平台从层次化变为扁平化，把它们的业务逻辑打碎成多个模块。我们通过内部封装，以一种组态编排的方式来解决工业现场的多样化问题。

在业界上，我们通过K8之类的技术来构建出一种“高内聚、松耦合”的分布式服务架构，并且使用微服务来为架构提供包括：服务发现、控制总线、业务编排、架构运维在内的一系列基础服务。

伴随着微服务化，工业界本身的控制架构也产生了分布式化。例如：在工业现场的PLC控制装备上，实现了可交互的分布式控制逻辑。

（编辑：好传媒网）

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