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不久的未来,生产过程中的每一步都将在虚拟世界被设计、仿真以及优化,为真实的物理世界包括物料、产品、工厂等建立起一个高度仿真的数字化“双胞胎”。
前段时间和大家分享了工业互联网中通讯协议中几个常用的多源数据类型解析技术运用,看到后台大家很多留言及热烈讨论,实际上未来工厂不仅需要“大数据”,更需要“智能数据”。
近些年来,随着云计算,云应用,云服务相对成熟应用,紧接着又出现了“雾计算”,“霾计算”,“边缘计算”,“认知计算”等等。所以今天我们接着上次的话题,分享“边缘计算”在未来工业4.0中的运用机遇。
边缘计算——CPS的核心
该架构基于分层设计,包含应用域、数据域、网络域、设备域四个功能域。在应用域,将基于设备、网络、数据功能域提供开放接口,实现边缘行业应用,支撑边缘业务运营。在数据域,提供数据优化服务,包括数据的提取、聚合、互操作、语义化以及分析与呈现的全生命周期服务,并保障数据的安全与隐私性。在网络域,将为系统互联、数据聚合与承载提供联接服务。在设备域,将通过贴近或嵌入传感、仪表、机器人和机床等设备的现场节点,支撑现场设备实现实时的智能互联及智能应用。
据IDC(互联网数据中心)数据统计,到2020年将有超过500亿的终端与设备联网。未来超过50%的数据需要在网络边缘侧分析、处理与储存。
面对行业数字化转型的趋势,我们需要多方面物联海量的传感数据;将OT(Operation Technology)与ICT(Information and Communication Technology)融合,形成数据驱动的分布式智能控制;
而边缘计算正是充分利用物端的嵌入式计算能力,以分布式信息处理的方式实现物端的智能和自治,并与云计算结合,通过云端的交互协作,实现系统整体的智能化。在智能互联的网络边缘侧,面向分布式的感知、决策与控制的通信与计算将迎来革命性的发展机遇。
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、应用核心能力的开放平台,近提供边缘智能服务,满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。换言之,边缘计算接近于工业上的分布式自律的概念,在基于互联网的异构分布式计算环境下,集中与分散相结合,既有效利用互联网的资源,又保证了用户系统的自律性、安全性和健壮性。
边缘计算与工业控制系统有密切的关系,具备工业互联网接口的工业控制系统本质上是一种边缘计算设备,解决工业控制高实时性要求与互联网服务质量的不确定性的矛盾。过去,我们已经对云计算非常熟悉,而边缘计算更像是云计算的补充和发展,两者相互之间无法替代。
未来,在大部分的应用场景,边缘计算和云计算将同时出现,相互补充、相互促进,相得益彰,联手解决大数据时代的计算问题。

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近些年来,随着云计算,云应用,云服务相对成熟应用,紧接着又出现了“雾计算”,“霾计算”,“边缘计算”,“认知计算”等等。所以今天我们接着上次的话题,分享“边缘计算”在未来工业4.0中的运用机遇。
边缘计算——CPS的核心
该架构基于分层设计,包含应用域、数据域、网络域、设备域四个功能域。在应用域,将基于设备、网络、数据功能域提供开放接口,实现边缘行业应用,支撑边缘业务运营。在数据域,提供数据优化服务,包括数据的提取、聚合、互操作、语义化以及分析与呈现的全生命周期服务,并保障数据的安全与隐私性。在网络域,将为系统互联、数据聚合与承载提供联接服务。在设备域,将通过贴近或嵌入传感、仪表、机器人和机床等设备的现场节点,支撑现场设备实现实时的智能互联及智能应用。
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未来,在大部分的应用场景,边缘计算和云计算将同时出现,相互补充、相互促进,相得益彰,联手解决大数据时代的计算问题。
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