边云协同架构设计
文章目录
- 一. "边云协同"是什么？
- 二. "边云协同"主要包括6种协同
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- 2.1 资源协同
- 2.2 数据协同
- 2.3 智能协同
- 2.4 应用管理协同
- 2.5 业务管理协同
- 2.6 服务协同
- 三. "边云协同"的优势
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一. "边云协同"是什么？
边云协同是边缘计算多数部署和应用场景需要边缘侧与中心云的协同。包括资源协同、应用协同、数据协同、智能协同等多种协同。边云协同架构是一种新兴的计算模式，旨在充分利用云计算和边缘计算的优势，以满足现代应用的需求。
“边云协同”：“边”指的是边缘计算，“云”指的是云计算。
“云计算”：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”（EC-Edge Computing）：更适用局部性、实时、短周期数据的处理与分析，能够更好地支撑本地业务的实时智能化决策与执行。
所以边缘计算与云计算之间不是替代关系，而是互补协同关系，边云协同将放大边缘计算与云计算的应用价值。
边缘计算既靠近执行单元，更是云端所需高价值数据的采集和初步处理单元，可以更好地支撑云端应用；反之，云计算通过大数据分析优化输出的业务规则或模型可以下发到边缘侧，边缘计算基于新的业务规则或模型运行。边缘计算不是单一的部件，也不是单一的层次，而是涉及EC-SaaS、EC-PaaS、EC-IaaS的端到端开放平台。
二. "边云协同"主要包括6种协同
包含资源协同、数据协同、智能协同、应用管理协同、业务管理协同和服务协同。
2.1 资源协同
边缘节点提供计算、存储、网络、虚拟化等基础设施资源，具有本地资源调度管理能力；
同时可以与云端协同，接受并执行云端资源调度管理策略，包括边缘节点的设备管理、资源管理以及网络连接管理。
2.2 数据协同
边缘节点主要负责现场/终端数据的采集，按照规则或数据模型对数据进行初步处理与分析，并将处理结果以及相关数据上传给云端；
云端提供海量数据的存储、分析与价值挖掘。边缘与云的数据协同，支持数据在边缘与云之间可控有序流动，形成完整的数据流转路径，高效低成本对数据进行生命周期管理与价值挖掘。
2.3 智能协同
边缘节点按照AI模型执行推理，实现分布式智能；
云端开展AI的集中式模型训练，并将模型下发边缘节点。
2.4 应用管理协同
边缘节点提供应用部署与运行环境，并对本节点多个应用的生命周期进行管理调度；
云端主要提供应用开发、测试环境，以及应用的生命周期管理能力。
2.5 业务管理协同
边缘节点提供模块化、微服务化的应用/数字孪生/网络等应用实例；
云端主要提供按照客户需求实现应用/数字孪生/网络等的业务编排能力。
2.6 服务协同
边缘节点按照云端策略实现部分EC-SaaS服务，通过EC-SaaS与云端SaaS的协同实现面向客户的按需SaaS服务；
云端主要提供SaaS服务在云端和边缘节点的服务分布策略，以及云端承担的SaaS服务能力。
三. "边云协同"的优势
在传统的云计算和边缘计算当中，往往需要将数据从边缘设备传输到云端进行处理，再将结果返回边缘设备。这种模式存在着延迟高、带宽消耗大等问题。
而云边协同架构的深度集成能够将数据处理从云端向边缘推进，从而实现低延迟的数据处理和响应。这对于对实时性要求较高的应用，如工业自动化、智能交通等领域，具有重要意义。
还可以在更高层次上实现资源的共享与优化。云端和边缘节点可以根据任务的需求和节点的负载情况，动态地分配计算和存储资源，从而提高整体的资源利用率和性能表现。
“边云协同”在万物互联的时代蓬勃发展，通过高效的“边云协同”，企业能够更好地了解工业现场情况，确保设备高效稳定地工作。同时通过对设备数据的处理与分析，帮助企业更好地洞察数据，做出决策以及改进产品，增强工业4.0时代的竞争力。
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