边缘计算相关概念--学习笔记

一.边缘计算概念

边缘计算将数据的处理，应用程序的运行甚至一些功能服务的实现，由网络中心下放到网络边缘的节点上，在网络边缘侧的智能网关上就近采集并且处理数据，不需要将大量未处理的数据上传到远程的大数据平台。边缘计算理论上可以满足许多行业在敏捷性，实时性，数据优化，应用智能，以及安全与隐私保护 等方面的关键需求。

二.边缘计算的特点

边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络，计算，存储，应用核心 能力的分布式开放平台（架构），就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在 敏捷连接，实时业务，数据优化，应用智能 ，安全与隐私保护方面的关键需求。它可以作为连接物理和数字世界的桥梁，使智能资产，智能网关，智能系统和智能服务。

边缘计算的几个特点

1）联接性  

联接性是边缘计算的基础。所连接物理对象的多样性及应用场景的多样性，需要边缘计算具备丰富的连接功能，如各种网络接口，网络协议，网络拓扑，网络部署与配置，网络管理与维护。
2）数据第一入口

边缘计算作为物理世界到数字世界的桥梁，是数据的第一入口，拥有大量，实时，完整的数据，可基于数据 全生命周期进行管理与价值创造，将更好的支持预测性维护，资产效率与管理
等创新应用；同时作为数据第一入口，边缘计算也面临实时性，确定性，多样性等挑战。
3）约束性

边缘计算产品适配工业现场相对恶劣的工作条件，如防电磁，防尘，防爆，抗震动等。在工业互联场景下，对边缘设备的功耗，成本，空间也有较高的要求。边缘计算产品需要考虑通过硬件集成与优化 ，以适配各种条件 约束，支撑行业数字化多样性场景。
4）分布性

边缘计算实际部署 天然具备分布式特征。这要求边缘计算支持分布式计算与存储，实现分布式资源的动态调度 与统一管理，支撑分布式智能，具备分布式安全 等 能力。

三.边云协同

边缘计算与云计算各有所长，云计算擅长全局性，非实时，长周期的大数据处理与分析，能够在长周期维护，业务决策支撑等领域发挥优势；边缘计算更适合局部性，实时，短周期数据的处理与分析，能更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行。因此边缘计算和云计算不是替代关系，而是互补关系，边云协同将放大边缘计算 与云计算的应用价值。

边云协同的能力与内涵涉及Lass，Pass，SaaS各层面的全面协同，主要包括六种协同：

1资源协同 2数据协同 3智能协同 4 应用管理系统 5业务协同 6 服务协同

四.边缘计算的安全

边缘计算的CROSS（connectivity，realtime，data optimizationsmart security）价值推动计算模型从集中式的云计算走向更加分布式的边缘计算，为 传统的网络架构带来极大的改变，这些改变促进了技术和业务的发展，同时也将网络攻击威胁引入了网络边缘。边缘安全是边缘计算的重要保障。边缘安全涉及跨越云计算和边缘计算纵深的防护体系，增强边缘基础设施，网络，应用，数据识别和抵抗各种安全威胁的能力，为边缘计算的发展构件安全可信环境，加速并保障边缘计算产业发展。
边缘安全的价值体现在下面几个方面：
提供可信的基础设施

边缘安全包括了计算，网络，存储类的物力资源和虚拟资源。基础设施是包含路径，数据交互和处理模型的平台面。为边缘应用提供可信赖的安全服务：从运行维护角度，提供应用监控，应用审计，访问控制等安全服务；从数据安全角度，提供轻量级数据加密，数据存储安全，敏感数据处理与检测的安全服务，进一步保证应用业务的数据安全。

保障安全的接入和协议转换

边缘节点数量庞大，面向工业行业存在中心 云，边缘云，边缘网关，边缘控制器等多终端和边缘计算形态，复杂性异构突出。保证安全的接入和协议转换，有助于为数据提供存储安全，共享安全，计算安全，传播和管控以及隐私保护。

提供安全可信的网络及覆盖

安全可信的网络除了传统的运营商网络安全保障意外，目前面向特定行业的TSN，工业专网等，也需要定制化的网路安全维护。提供端到端全覆盖的包括威胁监测，态势感知，安全管理 编排，安全事件应急响应，柔性防护在内的全网安全运营防护体系。

五.边缘计算应用场合

1.智慧园区 

智慧园区建设是利用新一代信息与通信技术来感知，监测，分析，控制，整合园区各个关键环节的资源，在此基础上实现对各种需求做出智慧的响应，使园区的运行具备自我组织，自我运行，自我优化的能力。
智慧园区场景中，边缘计算的主要功能包括：
1），海量网络连接与管理，包括各种传感器，仪器仪表，控制器 等海量设备的网络接入与管理，接口包括RS485，PLC协议等，协议包括Modbus OPC等；确保连续稳定可靠，数据传输正确，基于软件定义网络SDN实现网络管理与自动化运维。
2） 实时数据采集与处理，如车牌识别，人脸识别 ，安防告警等 智慧园区应用 ，要求实时数据采集与本地处理快速响应。
3）本地业务自治 如楼宇智能自控，智能协同等应用要求在网络连接中断的情况下 ，能够实现本地业务自治，继续正常执行本地业务逻辑 ，在网络回复后完成数据与状态同步。

2安卓云与云游戏
目前备受关注的安卓云场景，将安卓的全栈能力云化，为终端提供统一的 服务，可以节省终端的成本，促进安卓生态的发展。云游戏场景中，边缘计算 主要功能包括：
1）安卓全栈能力云化，匹配游戏运行环境。
2）云端视频的 渲染，压缩传输，支持终端良好呈现。
3）端到端低延时响应，支持游戏操作体验。

3 视频监控
视频监控正在从看得见看得清向看得懂发展。行业积极构建基于边缘计算的视频分析能力，使得部分或者全部视频分析迁移 到边缘处，由此降低对云中心的计算 ，存储和网络带宽需求，提高视频图像分析的效率。视频监控场景中，边缘计算 主要功能 包括：
1）.边缘节点图形识别与视频分析；
2）边缘节点智能存储机制
3）边云协同 

4.工业物联网
工业物联网场景相对复杂，不同行业的数字化和智能化水平不同，对边缘计算的需求也存在较大 的差别。边缘计算可以支持解决如下普遍存在的问题：
1）现场协议众多，互联互通 困难，开放性差；
2）数据多源异构，缺少统一格式，不利于数据交换与互操作；
3）产品缺陷难以提前发现
4）预测下维护缺少有效数据支撑
5）工艺与生产关键数据安全保护措施不够
工业物联网场景中，边缘计算主要功能包括：
1）基于OPC UA  over TSN构建的统一 工业现场网络 ，实现数据的互联互通与互操作。
2）基于边缘计算虚拟化平台构建的vPLC（可编程逻辑控制器），支持 生产工艺与流程的柔性。
3）图像识别与视频分析，实现产品质量缺陷检测。
4）适配制造场景的边缘计算安全机制与方案 。