边缘计算与云计算协同白皮书(2018年)

IEEE与ECC(边缘计算联盟)达成战略合作 双方将在标准、技术、产业孵化等领域合作在本次大会上也发布了《边缘计算参考架构3.0》和《边缘计算与云计算协同白皮书》。《边缘计算白皮书》通过对边云协同主要场景、价值内涵、关键技术等维度的研究，以推动边云协同的产业共识，并为相关产业生态链构建和使用相关能力提供参考借鉴。目录6CONTENTS1边云协同放大边缘计算与云计算价值…16智慧家庭边云协同主场景…291.1边缘计算概念16.1智慧家庭网络子场景291.2边缘计算 CROSS价值26.2智慧家庭增值服务子场景.311.3边云协同放大边缘计算与云计算价值.36.3关键技术321.4白皮书目标……46.4案例…….332边云协同总体内涵与参考框架……67广域接入网络边云协同主场景…342.1边云协同总体能力与内涵67.1多业务接入子场景量ggB1日B342.2边云协同总体参考架构77.2增值网络业务子场景357.3关键技术363边云协同价值场景87.4案例373.1边缘计算分类I...I.I.3.2边云协同主要价值场景98边缘云的边云协同主场景…388.1边绿云联接子场景384物联网边云协同主场景…………108.2边绿云智能与增值子场景…394.1物联网联接子场景108.3关键技术404.2物联网增值服务子场景…128.4案例…,414.3物联网系统控制子场景134.4关键技术159MEC边云协同主场景424.5案例.179.1本地分流子场景.429.2网络能力开放子场景………2445工业边云协同主场景199.3关键技术455.1设备优化子场景199.4案例465.2工艺过程优化子场景215.3工厂全价值链优化子场景2310附录B日DBBB日BB日B量量485.4关键技术2410.1缩略语表485.5案例.2510.2参考文献01边云协同放大边绿计算与云计算价值1.1边绿计算概念边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网绉、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台,就近提倛边缘智能服务,满足行业数宇化在敏捷联接、实吋业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。它可以作为联接物堐和数字世界的桥梁,使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。物理世界边缘计算数字世界数据感知数据感知,80数据感知,数据数据归一化数据归一化数据归一化数据n0Gbps vidcoooMbps度分析与计算日控制控制亍业应用商业应用人工智能o4.bpsLatentCore cloud网络计算存储应用图1:边缘计算边绿计算是联接物理世界与数字世界的桥梁,具备下述基本特点与属性联接性约束性联接性是边绿计算的基础。所联接物理对象的多样迈绿计算产品需适配工业现场相对恶劣的工作条件与运性及应用场景的多样性,需要迦缘计算具夆丰富的联接功行环境,如防电磁、防尘、防爆、抗振动、抗电流电压波动能,如眢种网络接口、网络协议、网绉拓扑、网络部署与等。在工业互联场景下,对边缘计算设备的功耗、成本、空间配置、网络管理与维护。联接性需娑充分借鉴吸收网络也有较高的娑求。边缘计算产品需考虑通过软硬件集成与优领域先进硏究成果,如TsN、SDN、NF∨、 Network as a化,以适配各种条件约束,支撑行业数字化多杵性场景。Service、MLAN、NB-oT、5G等,同时还要考虑与现有各和工业总线的互联、互通、互操作。分布性边缘计算实际部署天然具备分布式特征。这要求边缘数据第一入口计算支持分布式计算与存储、实现分布式資源的动态调度边缘计算作为物理世界到数字世與的桥姴,是数据与统一管理、支撑分布式智能、具备分布式安全等能力。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,将更好的支撑预测性维融合性护、资产管埋与效率提升等创新应用;同时,作为数据第UT与ICT的融合是行业数字化转型的重要基础。边缘一入口,边缘汁算也面临数据实时性、确定性、完整性、计算作为“∂Cτ”融合与协同的关键承载,需要支持在联痄确性、多样性等挑战。接、数据、管理、控制、应用、安全等方面的协同。01|边缘计算与云计算协同白皮书(2018年)1.2边缘计算CR0SS价值联接的海量与异构( Connection)据;需要通过数据优化实现数据的聚合、数据的统一呈现网络是系统互联与数据采集传输的基石。伴贿联接与开放,以灵活高效地服务于边缘应用的智能。设音数量的剧增,网络灵活扩展、低成本运维和可靠性保障面临巨大挑战。同时,工业现场长期以来存在大量应用的智能性( Smart)异构的总线联接,多种制式的工业以太网并存,如何兼业务流程优化、运维自动化与业务创新驱动应用走向容多种联接并且确保联接的实时可靠是必须要解决的现眢能,边缘侧智能能够带来显著的效率与成本优势。以预实问题。测性维护为代表的智能化应用场景正推动行业向新的服务模式与商业模式转型。业务的实时性(Rea-time)工业系统检测、控制、执行,新兴的∨RAR等应用的安全与隐私保护( Security)实时性高,部分场景实时性要求在10ms以内甚至更低:如安全跨越云计算和边缘计算之间的纵深,需要实施端果数据分析和处理全部在云端实现,难以满足业务的实时到端防护。网络边缘侧由于更贴近万吻互联旳设夆,访问性要求,严重影响终端客户的业务体验。控制与威胁护的广度和难度因此大唱提升。边缘侧安全主要包含设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。此数据的优化( Optimization)外:关键数据的完整性、保密性,大量生产或人身隐私数当前工业现场与物联网末端存在大量的多样化异构数摭的保护也是安全领域需要重点关注的内容。<[3%35%820%边缘计算与云计算协同白皮书(2018年)|021.3边云协同放大边缘计算与云计算价值6%84%31%75%24%25%16%10%20182020现在明年两年内四年内最多四年内不知道或永远不会图2:企业生成数据在集中式DC或云端之外创建和图3:边绿计算何时会成为您企业规划的一部分?处理的比例边缘计算的RSS价值推动算模型从集中式的云计全局性、非实吋、长周期的大数据处凖与分,能够在长算走向更加分布式的边缘计算,边缘计算正在快速兴起,厝期维护、业’决策攴撑等领堿发挥优势;边缘计算更适未来几年将迎来爆炸式增长。用局部性、实时、短周期数据的处理与分析,能更好地支Gartner《Top1 C Strategic Technology Trends for撑本地业务的实时智能化决策与执行。2018: Cloud to the edge》认为到2022年,随着数宁业务因此,边缘计算与云计算之间不是替代关系,而是互的不断发展,75%的企业生成数据将会在传统的集中式数补协同关系。边缘计算与云计算需要通过紧密协同才更好据中心或云端之外的位置创建并得到处理(图2)。的满足各种需求场景的匹配,从而放大边缘计算和云计算的Gartner基础架构、运营管理与数据中心大会应用价值。边缘计算既靠近执行单元,更是云端所需高价值(2017年1月)发布的调硏数据显示,84%的企业将在四数据的采集和初步处理单元,可以更好地支撑云端应用;反年内将边缘计算纳入企业规划(图3)。之,云计算通过大数据分析优化输出的业务规则或模型可以另一方面,边缘汁算与云计算各有所长,云计算擅长下发到边缘侧:边绿计算基于新的业务规则或模型运行。03丨边缘计算与云计算协同白皮书(2018年)1.4白皮书目标当前产业界开始认识到边云协同的重要性;并开展了集,以及异构数据的协议转换与边缘处理,构建工业互积极有益的探索联网平台的数据基础。一是通过各类通信手段接入不同中国工业互联网产业联盟A在其2C17年发布的《工业设备、系统和产品,采集海量数据;二是依托协议转换互联网平台白皮书(2017)》中关于工业互联网平台功能架技术实现多源异构数据的归一化和边缘集成;三是利用构图的描述中,已经初步呈现了边云办同的理念。边绦计算设备实现底层数据的汇聚处理,并实现数据向第一层是边缭,通过大范围、深层次的数据采云端平台的集成。”消费者供应链协作企业开发者业务运行应用创新应用层设计AP生产APP管理AP服务APP设备状态分析供应链分析能耗分析优化应用开发工业微服务组件库(开发工且、微服务框架)(工业知识组件、算法组件、原理模型组件)工业数据建模和分析(机理建模、机器学习、可视化)平台层工业PaaS)工业大数据系统(工业数据清洗、管理、分析、可视化等)通用PaaS平台资源部署和管理工业安全防护设备管理资源管理运维管理故障恢复laaS层云基础设施(服务器、存储、网络、虚拟化)边缘层设备接入协议解析边缘数据处理图4:A业互联网平台功能架构图边缘计算与云计算协同白皮书(2018年)|04华为技术有限公司在其2018全联智能边缘华为云接(HC2018)大会发布的智能边缘平台lEF( ntelligent Edge Fabric)明确提出ML模型预测ML/DL模型训练了边缘与云协同的一体化服务概念。数据协同视觉检测智能边缘平台EF满足客户对边缘计算大数据接入D|S语音分析任务协同资源的远程管控、数据处理、分析决数据预处理流计算 Cloud Stream策、智能化的诉求,为用户提供完整流计算管理协同的边缘和云协同的一体化服务。时序数据库 Cloud Table华为公有云与智能边缘云生态一时序数据库敛,在华为云和边绿均保持一样的使无服务器函数函数 Function Graph用体验。基于同一个云平台,应用和服务构建一次,运行无处不在。智能图5:华为边缘与云协同的一体化服务边绿平台把华为云A能力、大数据能力等延但到边缘,并与云上服务完成Cloud LevelMindSphere .数据协同、任务协同、管协同、安人·全协同A…:::::西门子2018年发布了 ndustrial:::.:: Industrial Edge aManagementEge的概念,通过云端部署 IndustrialFactory LevelEdge Management实现边缘计算与云Data to cloudEdge App to Devie算的协同。本白皮书将通过对边云协同主要 Field Level场景、价值内涵、关键技术等维度的Edge Device研究,以推动边云协同的产业共识,并为相关产业生态链构建和使用相关能力提供參考借鉴。图6:西门子 ndustrial Edge05|边缘计算与云计算协同白皮书(2018年)07边云协同总体内涵与参考框架2.1边云协同总体能力与内涵边缘计算不是单一的部件,也不是单一的层次,而是边缘与云之间可控有序流动,形成完整的数据流转路径,涉及到 EC-laas、 EC Faas、 EC Saas的端到端开放平台。高效低成本对数据进行生命周期管理与价值挖掘。典型的边缘计算节点一般涉及网络、虚拟化资源、RT0S、智能协同:边缘节点按照A模型执行推理,实现分布式智数据面、控制面、管理面、行业应用等,其中网络、虚拟能;云端开展A的集中式模型陈练,并将模型下发迒缘节点。化资源、RT0S等属于EC-laaS能力,数据面、控制面、管应用管凖协同:边缘节点提供应用部署与运行环境,并理面等属于EC-PaS能力,行业应用属于EC-SaS范畴对本节点多个应用的生命周期进行管理调度;云端主要提供边云协同的能力与闪涵,涉及laaS、PaaS、SaaS各应用开发、测试环境,以及应用的生命周期管理能力。层面的全面协同。EC-aaS与云端aaS应可实现对网络、业务管理协同:边缘节点提供模块化、微服务化的应虚拟化资源、安全等的资源协同;EC-PaaS与云端PaaS应用/数字孪生/网络等应用实例;云端主要提供按照客户需求可实现数据协同、智能协同、应用管理协同、业务管理协实现应用/数字孪生/网络等的ⅶ务编排能力。同;EC-saaS与云端SaaS应可实现服务协同。服务协同:边缘节点按照云端策略实现部分 ECSaas服资源协同:边绿节点提供计算、存储、网络、虛拟化务:通过ε~SaaS与云端SaaS的协同实现面向客户的按需等基础设施资源、具有本地资源调度管理能力,同时可与SaaS服务;云端主婓提倛SaaS服务在云端和边缘节点的服云端协同,接受并执行云端资源调度管埋策略:包括边缘务分布策略:以及云端承担的SaαS服竻能力。节点的设备管理、资源管理以及网络联接管理数据协同:边缘节点主要负责现场/终端数据的采集并非所有的场景下都涉及到上述边云协同能力。结合按照规则或数猖模型对数据进行初步处俚与分析,并将处貝体的使用场景,迈云协同的能力与内涵会有所不同,同理结果以及相关欻据上传给云端;云端提供海量数据的存时即使是同一种协同能力,在与不同场景结合时其能力与储、分炘与价值挖掘。边缘与云的数据协同,支持数据在内涵也会不尽相同EndpointsEdge Computing nodesPublic/ Private CloudsSaaSaas预测生护能效优先0服协同预性维护能效优化庋量提升VFWVLB质量提升WVLBECPaasPaas应用实例务管弹协问业务编抖Data Ingestion应用部罟软硬件环境应用管理协同应用开发、泱试应用生命周斯管理分布式智能/推理8智能协同集中式训练Device Control数据采集与分析②数据协同数据分析EClaas基础设施资源及调度管理能力资源协同边绿节点基础设施/设备/南问终端的生命周期管理边缘T基础设施云心T基砒设施图7:边云协同总体能力与内涵边缘计算与云计算协同白皮书(2018年)|062.2边云协同总体参考架构为了支撑上述边云协同能力与内涵,需要相应的参考及推理等方面能力架构与关键技术。参考架构需要考虑下述因素:管理与安全能力:管理包括边缐节点设备自身运行的管》连接能力:有线连接与无线连接,实时连接与非实时理、基础设资源管理、边缘应用、业务的生命周期管连接,各种行业连接协议等理,以及边绿节点南向所连接的终端管理等;安全需要》信息特征:持续性信息与间歇性信息,时效性信息与考虑多层次安全,包括芯片级、操作系统级、平台级、非时效性信息,结构性信息与丰结构性信息等应用级等》瓷源约束性:不同位置、不同场景的边缘计算对資源》应用与服务能力:需要考虑两类场景,一类场景是具备约束性要求不同,带来边云协同需求与能力的区别部分特征的应用与服务部署在边缘侧,部分部署在云资源、应用与业务的管理与编排:需要支撑通过边云端,边缘协同云共同为客户提供一站式应用与服务,如协同,实现资源、应用与业务的灵活调度、编排及可实时控制类应用部署在边缘侧,非实时控制类应用部署管理在云侧;一类场景是同一应用与服务,部分模块与能力部署在边缘侧,部分模垬与能力部署在云侧,边缘协同根据上述考量,边云协同的总体参老架构应该包括下云共同为客户提供某一整体的应用与服务述模块与能力B.云端:A.边缘侧:》平台能力:包括边缘接入、数据处与分析、边缘》基础设施能力:需要包含计算、存储、网络、各类加速管理与业务编排。数据处理与分析需要考虑时序数据器(如A加速器),以及虚拟化能力;同时考虑嵌入式库、数据整形、筛选、大数据分析、流分析、函数、人功能对时延笭方面的特殊要求,需要直接与硬件通信工智能集中训练与推理等方面能力;边缘管理与业务编而非通过虚拟化资源排需娑考虑边缘节点设备、基础设施资源、南向终端、》边缘平台能力:需要包含数据协议模块、数据处理与分应用、业务等生命周期管理,以及各类增值应用、网络析模埉,数据协议模块要求可扩展以支撑各类复杂的行应用的业务编排业通信协议;数据处理与分析模块需夏考虑时序数据》边绿开发测试云:在部分场景中,会涉及通过提供边云库、数掴预处理、流分析、数计算、分布式人工智能协同的开发测试能力以促进生态系统发展的需求边缘节点云端ECSaasECSaaS达绿数据协议数据分析与处理嵌入式功能边云协同边接入数据处理边绿管理&测试云与分析业务编排虚拟化计算存储网络A加速器laas图8:边云协同总体参考架构07|边缘计算与云计算协同白皮书(2018年)