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边缘计算是干什么的?

2019-09-17 00:33IT经理网 / Cashcow

无论IT端还是OT端的主流厂商都将目光聚焦在了“边缘计算”这个焦点上,显然,这并非是为了概念,对于OT厂商而言,传统的控制系统任务聚焦在控制的实时性、稳定性,而随着数据的需求变大,如图1所示,包括了机器、产线、过程、基础设施中的物流、质量、能源、运营维护等数据的集成,以获得全局优化,这也的确需要更为开放、大容量支撑的数据处理架构来提供新的业务发展,因此,开始向着IT方向延伸,并推出其解决这些问题的边缘计算方案。而IT端则借助于在通信网络、软件技术等,希望将其资源与工业场景融合,以实现市场的分摊,并寻找新的业务增长。

❖图1-工厂数据的集成层次

本文试图通过一些更为简单的描述来阐述“边缘计算”,避免过于专业的词汇、复杂的模型。

简要理解边缘计算的维度

1控制与计算的不同视角看边缘计算
用一个简单的例子来说明控制与计算的不同,1台AGV小车沿着路径运动,它运动的精度和速度由一个控制器来实现即可,这里的控制器采集物理的速度、位置信号,并对运动的速度、位置进行动态的调整,但是,100台AGV小车在工厂里分布,然后如何最短路径、且不与其它AGV碰撞,那么这个规划算法就是一个“计算”的场景,在这个场景中,这个规划算法核心在于为每个AGV制定调度策略,并给予指令,它的问题是在全局的层面,而不是单机层面,但也需要一定的实时性采集每个车辆的参数来运行。
类似的场景非常多,例如火车的调度、飞机的班次都属于这类问题,另一类也包括优化问题,最优、最经济、利益最大化的策略问题,但是,共同是基于全局的策略、规划、优化、调度问题。

2在物理与数字的边界上工作的层
当然,也可以从另一视角,即,在整个智能制造中的层次架构来看,通过数字建模将整个制造的物理系统在数字世界对应的模型,然后,通过边缘层进行实时的数据采集,将生产的现状反馈给信息系统,在测试验证、运行、维护的各个阶段,都可以在虚拟系统中对制造的工艺、参数、策略进行优化,进而下载到物理系统,并且可以根据物理系统的变化在虚拟系统中进行调整,这是一个不断交互的层面,因此,边缘计算可以被理解为在数字与物理世界间的协作层。

3靠近地面的云
云计算也很火热啊!它和边缘有什么区别呢?简单的说,边缘就是靠近地面(现场)的云,这个理解起来有几个维度:
–时间维度:它的时间周期处于云的长时间周期(s,Day,Week,Month)和控制的短周期(mS-μS)之间,比如在100mS级别的任务,就像机器人协同的周期可以定义在mS级即可。

–职能维度:它比较了解现场,一方面,作为接近OT端的存在,它需要了解各种现场总线,解决数据的连接问题,而另一方面它需要有IT经验,包括实时数据、历史数据存储、Web技术发布等,因此,边缘计算是一个衔接现场控制与云端服务之间的架构层。

编辑:陈红

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