邊緣計算

在工業(yè)領(lǐng)域，邊緣應(yīng)用場景包括能源分析、物流規(guī)劃、工藝優(yōu)化分析等。就生產(chǎn)任務(wù)分配而言，需根據(jù)生產(chǎn)訂單為生產(chǎn)進(jìn)行的設(shè)備排產(chǎn)排程，這是APS或者廣義MES的基本任務(wù)單元，需要大量計算。這些計算是靠具體MES廠商的軟件平臺，還是“邊緣計算”平臺—基于Web技術(shù)構(gòu)建的分析平臺，在未來并不會存在太多差別。從某種意義上說MES系統(tǒng)本身是一種傳統(tǒng)的架構(gòu)，而其既可以在軟件系統(tǒng)，也可以存在于云、霧或者邊緣側(cè)。在這樣的應(yīng)用場景，總體而言，在整個智能制造、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用中，各自分工如下。自動化廠商提供“采集”，包括數(shù)據(jù)源的作用，這是利用自動化已經(jīng)在分布式I/O采集、總線互聯(lián)、以及控制機器所產(chǎn)生的機器生產(chǎn)、狀態(tài)、質(zhì)量等原生“信息”。ICT廠商則提供“傳輸”，實現(xiàn)工業(yè)連接。因為在如何提供數(shù)據(jù)的傳輸、存儲、計算方面，ICT廠商有其傳統(tǒng)優(yōu)勢，包括成本方面，已經(jīng)云平臺的優(yōu)勢。傳統(tǒng)工業(yè)企業(yè)的業(yè)務(wù)經(jīng)驗和知識，則為分析軟件（獨立的或者企業(yè)內(nèi)部）廠商提供“分析”的依據(jù)。這些業(yè)務(wù)過程的理解，仍然是不能缺少。產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同，仍然是解決“質(zhì)量、成本、交付”的問題。

邊緣計算的關(guān)鍵意義

根據(jù)IDC預(yù)測，物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將從2013年的0.1ZB增長到2020年的4.4ZB。人類也真正進(jìn)入海量數(shù)據(jù)的時代。

可以預(yù)見的是，隨著數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加快，青海邊緣計算設(shè)備，傳統(tǒng)制造業(yè)生產(chǎn)的各個環(huán)節(jié)出現(xiàn)的智能設(shè)備也會越來越多。相較于個人手中的智能設(shè)備，生產(chǎn)線上的智能設(shè)備數(shù)據(jù)更有挖掘的價值。

從企業(yè)管理者的角度來看，網(wǎng)關(guān)邊緣計算設(shè)備，選擇產(chǎn)業(yè)升級的目的有兩個：一是提高生產(chǎn)效率，以降低成本，提供更好的客戶體驗；二是對價值鏈進(jìn)行“洗牌”，以發(fā)現(xiàn)新的商業(yè)模式，提供新的產(chǎn)品和服務(wù)。

從戰(zhàn)略的角度來看，新基建邊緣計算設(shè)備，產(chǎn)業(yè)升級的目的一是對于企業(yè)數(shù)字化業(yè)務(wù)的優(yōu)化，二是對于企業(yè)數(shù)字化業(yè)務(wù)的創(chuàng)新、轉(zhuǎn)變。

如何理解邊緣計算

邊緣計算中的邊緣指的是網(wǎng)絡(luò)邊緣上的計算和存儲資源，這里的網(wǎng)絡(luò)邊緣與數(shù)據(jù)中心相對，無論是從地理距離還是網(wǎng)絡(luò)距離上來看都更貼近用戶。邊緣計算則是利用這些資源在網(wǎng)絡(luò)邊緣為用戶提供服務(wù)的技術(shù)，使應(yīng)用可以在數(shù)據(jù)源附近處理數(shù)據(jù)。如果從仿生的角度來理解邊緣計算，我們可以做這樣的類比：云計算相當(dāng)于人的大腦，邊緣計算相當(dāng)于人的神經(jīng)末端。當(dāng)?shù)绞謺r總是下意識的收手，然后大腦才會意識到到了手，移動邊緣計算設(shè)備，因為將手收回的過程是由神經(jīng)末端直接處理的非條件反射。這種非條件反射加快人的反應(yīng)速度，避免受到更大的傷害，同時讓大腦專注于處理智慧。未來是萬物聯(lián)網(wǎng)的時代，思科預(yù)計 2020 年將有 500 億的設(shè)備接入互聯(lián)網(wǎng)，我們不可能讓云計算成為每個設(shè)備的“大腦”，而邊緣計算就是讓設(shè)備擁有自己的“大腦”。

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