云边协同的介绍

一、工业互联网

工业互联网平台实施架构贯穿设备、边缘、企业、产业四个层级，通过实现工业数据采集、开展边缘智能分析、构建企业平台和打造产业平台，形成交互协同的多层次、体系化建设方案。

• 设备层部署实施的核心目标是为工业互联网平台提供底层的数据基础支撑。部署实施的关键是面对当前工业生产现场设备种类繁多、通信协议“七国八制”的现状，如何实现海量工业数据的精准、实时采集和集成。

• 边缘层部署实施的核心目标是满足生产现场的实时优化和反馈控制应用需求。在部署实施中需要考虑两个问题：一是具有高实时性要求的智能应用如何在边缘层进行开发、部署和运维；二是如何通过数据智能分析来对现场生产进行高效精准的优化决策。

• 企业层部署实施的核心目标是打造企业工业互联网平台，并基于平台开展数据智能分析应用，驱动企业智能化发展。

• 产业层部署实施的核心目标是通过构建产业工业互联网平台，广泛汇聚产业资源，支撑开展资源配置优化和创新生态构建。

二、边缘云与云边协同

边缘计算作为基础能力底座，与人工智能、大数据、区块链、5G等各类新兴技术具有天然的亲和性，通过将各类技术“边缘计算化”，实现边缘计算服务能力升级，满足行业应用需求，推动边缘计算产业快速落地。

由中国信通院、中国科学院下属部门、领先云服务商、运营商、制造业企业等联合成立的工业互联网产业联盟、边缘计算产业联盟、云边协同产业方阵、算网融合产业及标准推进委员会等各类组织，积极推进产业深度协同，加速边缘计算在在各行业的创新与应用落地。

1.边缘计算1.0和2.0的定义

1.1 边缘计算1.0

边缘计算产业联盟（ECC）2017 年发布的《边缘计算参考架构 1.0》中给出了边缘计算 1.0 的定义。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，就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。边缘计算可以作为联接物理和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。

1.2 边缘计算2.0

边缘计算主要包括云边缘、边缘云和边缘网关三类落地形态；以“边云协同”和“边缘智能”为核心能力发展方向；软件平台需要考虑导入云理念、云架构、云技术，提供端到端实时、协同式智能、可信赖、可动态重置等能力；硬件平台需要考虑异构计算能力，如鲲鹏、ARM、X86、GPU、NPU、FPGA 等。

• **云边缘：**中心云服务在边缘侧的延伸，逻辑上仍是中心云服务的一部分。

• **边缘云：**是在边缘侧构建中小规模云服务或类云服务能力。

• **边缘网关：**以云化技术与能力重构原有嵌入式网关系统，并在边缘侧提供协议/接口转换、边缘计算等能力。

2.云边协同1.0和2.0的定义

2.1 云边协同1.0

关于边云协同的能力内涵，在《边缘计算与云计算协同白皮书 (2018年)》中总结了资源协同、数据协同、智能协同、服务协同、应用管理协同、业务管理协同等六大协同，涉及IaaS、PaaS和SaaS各个层面。

2.2 云边协同2.0

为了更好的理顺各个协同之间的层次关系，在《边缘计算与云计算协同白皮书2.0》中将六大协同合并到三大协同，具体来说：资源协同保持不变；将原版本的数据协同、智能协同、服务协同合并到新版本的服务协同中；将原版本中的应用管理协同、业务管理协同合并到新版本的应用协同中。

2.3 云边协同2.0中的三大协同

• 应用协同

应用协同是指用户通过边缘计算平台在云上的管理面将开发的应用通过网络远程部署到用户希望的边缘节点上运行，为终端设备提供服务，并且可以在云上进行边缘应用生命周期管理。应用协同是整个系统的核心，涉及云、边、管、端各个方面

• 服务协同

服务协同主要包括两个方面，一方面是来源于中心云的云服务和云生态伙伴所提供的服务能力，包括智能类、数据类、应用使能类能力。另一方面是通过云原生架构，提供一套标准的服务接入框架，为边缘服务的接入、发现、使用、运维提供一套完整流程。

• 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，同时可与云端协同，接受并执行云端统一的资源调度管理策略，包括边缘节点的设备管理、资源管理以及网络联接管理。

3.边缘计算与云计算

3.1 区别

• 边缘计算为分布式计算、云计算为集中式计算，两者各有所长

• 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

• 边缘计算更适用局部性、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

3.2 联系

• 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

• 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