一、边缘计算是什么？
以前听到最多的概念就是云计算，其实在云计算之外还有本地计算，而边缘计算恰恰介于云计算和本地计算之间，解决了两种计算解决不了的问题，包括：
降低延迟：边缘计算能够实时或近实时地处理数据，大大减少了数据传输到云端再返回的时间，特别适合对实时性要求高的应用场景。
减轻网络负担：通过将数据处理任务在边缘完成，减少了需要上传到云端的数据量，从而减轻了网络带宽的压力。
节约带宽成本：由于减少了数据传输量，长期来看可以显著降低带宽使用的成本。
提高数据隐私和安全性：敏感数据在本地或边缘设备进行处理，减少了数据泄露的风险，增强了数据保护。
支持离线操作：边缘计算允许在设备离线时也能进行一定程度的数据处理和计算。
二、边缘计算的分类
根据算力边缘计算可以分三个级别，分别是:
1.小边缘:靠近设备
2.中边缘:服务一条产线、一个厂区、一栋楼
3.大边缘:服务一个园区或者更大的区域
根据使用的处理器，边缘计算还分为两个方向，分别是:
1.边缘CPU:CPU通常用于一般目的的计算任务，例如数据处理、网络管理、轻量级的AI推断等。它们的设计侧重于通用计算能力和低功耗。
2.边缘GPU:GPU则专注于高度并行的计算任务，如图形处理、深度学习训练和推断、大模型等。GPU因其在并行计算方面的优势而被广泛用于需要大量计算资源的应用。
三、用于计算的数据来自于哪里？
机器设备物联之后的重点是智能化，智能化需要更多的数据和更多的算力。
数据为王，计算为后!
机器设备智能化需要更多的数据，数据从哪里来：
1.来自OT的数据，包括机器运行的状态和故障信息，以及从机器相关的传感器采集相关数据
2.来自IT领域的数据，从各业务系统采集而来。
围绕上述数据便可以进行融合、分析，并构建智能化的应用，例如机器本身的智能化应用、机器运营过程的质量管理、机器相关的预测性维护
而所有的数据都由连接而来，所以连接是第一步，也是最关键的一步。
四、哪些情况需要使用边缘计算？
连接后有了数据，就需要有更强的计算能力进行分析？这部分数据是上云还是执行边缘计算呢？
数据量越大、对实时性要求更高的应用，越需要边缘计算，例如质量分析、工艺优化、预测性维护等。
而连接相对容易做成标准化，计算有着较强的行业属性，则可以上云。例如工业现场，监测、运维等数据轻量化的应用。
工业物联网系统中，边缘计算的用途主要是面向对机器设备和现场的数据进行存储、分析和应用，需要的算力不高，通常是在网络通信终端中集成边缘计算的能力（网关），或者通过工业电脑实现（IPC），也就是我们说的小边缘和中边缘。
五、工业物联网系统的边缘计算需要实现哪些功能呢？
工业物联网架构可以概括为“端管边运用”。
为了实现上述目标，工业物联网中的边缘计算需要实现以下核心功能：
1.南向数采（端）：体现的是对机器设备、传感器的数据采集能力，重点是对各种类型设备协议的支持，协议的广度是竞争力之一；
2.北向通信（管）：在南向数采的基础上，将数据进一步的发送到云或者上位机，边缘计算能支持将不同数据源的数据发送到不同的目标地址；
3.计算引擎（边）：围绕着数据，除了通信还有数据存储、数据计算、数据可视化相关的需求，存储要求能适配不同的数据库，计算则围绕着数据构建各类分析算法例如傅里叶变换，可视化则可以提升操作效率和加速故障诊断（工业中常见的可视化工具例如组态）；
4.开发引擎（用）：不同应用场景的设备、应用千差万别，提供一个开放的计算平台，方便客户通过高级语言、对象语言、图形化编程工具开发个性化应用非常重要，同时容器类型工具的支持则可以加速应用的跨平台移植；
5.安全引擎：随着物联网的快速发展，物联网安全变得至关重要。
安全不是单一的几个功能，是一套运营体系：
一是公司从运营体系层面能通过ISO 27001、IEC 62443-4-1等方面提升安全水平；
二是围绕硬件安全、系统安全、网络安全、运维安全提供全方位的安全保障；
三是定期进行渗透测试。
鲁邦通正是围绕这些方面构建了一整套的安全体系。
六、工业边缘计算的服务模式
工业边缘计算，围绕产品交付角度，有如下几种服务模式：
单纯网关硬件：提供基础的连接和通信功能，但不包含操作系统和中间件。
网关+OS：在网关基础上集成操作系统，提供更强的数据处理和管理能力。
网关+OS+中间件（工具）：进一步集成中间件和工具，方便客户开发和部署应用。
网关+OS+中间件（工具）+应用：提供一站式的解决方案，包括硬件、软件、中间件和应用，满足客户的全面需求。
这些服务模式为用户提供了灵活的选择，可以根据实际需求和预算选择合适的服务级别。
七、边缘计算应用场景
工业边缘计算广泛应用于不同行业，应用比较广泛的行业包括：
工业制造：在生产线上部署边缘计算节点，实现对生产过程的实时监控和智能调整，提高产品质量和生产效率。
智能楼宇：通过边缘计算对楼宇内的各种传感器数据进行处理，优化能源使用和管理，提升居住和工作环境的舒适度。
电力与新能源：在电力和新能源系统中应用边缘计算，实现对电网、供能状态的实时监控和预测，提高电力系统的稳定性和安全性。
连接与数据的获取是智能化的基石，而强大的计算能力则是将数据转化为洞察与行动力的关键。
八、边缘计算如何与云计算协同？
在机器设备智能化的征途中，边缘计算还会与云计算相结合，形成云边协同。
边缘计算与云计算协同工作的方式主要有以下几点：
分工合作：边缘计算负责处理设备的实时数据和初步分析，将关键信息或需要进一步处理的数据上传至云端。云端则利用更强大的计算能力和丰富的数据资源，进行更深入的数据挖掘和分析。
云边协同：通过云边协同模式，既保证了数据处理的实时性和高效性，又充分发挥了云计算在数据处理、存储和分析方面的优势。
智能优化：在云端训练AI算法和模型后，将其部署到边缘设备进行推理，实现设备的自主决策和智能控制，进一步提升设备的智能化水平和运行效率。
例如，在智能制造领域，通过在生产线上的机器设备中部署边缘计算节点和AI算法，可以实现对生产过程的实时监控和智能调整，提高产品质量和生产效率。
综上所述，连接、计算与数据是机器设备智能化的三大核心要素。
连接是数据获取的基础，数据是智能化的燃料，而计算则是将数据转化为洞察和行动力的关键。
在未来的发展中，随着物联网、人工智能等技术的不断进步和应用场景的不断拓展，边缘计算将在机器设备智能化中扮演越来越重要的角色，推动数字经济与实体经济的深度融合和创新发展。
【关于鲁邦通】
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