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工业边缘计算研究现状与展望.docx
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工业边缘计算研究现状与展望.docx
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中国是一个制造业大国,智能制造作为中国制造 2025 的主攻方向,对中国从制造大国到制造强国
的转变有着重要的意义
[1]
.相比于传统制造业,智能制造需要实现制造过程的数字化、网络化和智能化,加
快信息技术与制造技术的融合发展,全面提升研发、生产、管理和服务的智能化.工业互联网作为智能制
造的基础设施,是连接机器、物料、人和信息系统的基础网络,建设低时延、高可靠、广覆盖的工业互联
网是实现智能制造的基本保障.数据是信息是载体,获取有价值的信息往往需要对大量数据进行计算分析.
数据的计算分析需要强大的计算资源来支持,从传统的互联网发展经验来看,这种计算资源由统一的服务
商作为一种服务提供是一种很好的解决方案,也就是云计算
[2]
.工业互联网中,制造商通过工业云平台收集
大量不同地域分布设备的生产数据,利用数据分析技术如深度学习进行数据挖掘,获取有价值的信息.工
业云平台技术继承自传统的云计算,云计算服务通常由传统的云计算服务提供商提供,针对工业需求的特
点提供一些软件及服务(SaaS)、平台及服务(PaaS)及基础设施及服务(IaaS)等工业云服务.工业云计算与
传统的云计算在技术上没有本质的区别,包括采用容器或者虚拟机作为虚拟化技术
[3-4]
,通过
KVM(Rernel-based virtual machine)、DockerSwarm 及 Kubernetes 等
[5-7]
技术对虚拟机或容器进行管理.
工业云计算中数据主要来源为工业现场,这需要分布在工业现场的计算设备支持,它们收集生产数
据并发送至云端.单纯的云计算由于时延不定、隐私泄露和通信成本高等问题,无法满足工业环境中的计
算需求,因此需要利用工业现场的计算设备辅助完成云端计算,这些位于工业现场的计算设备构成了工业
互联网中的边缘计算
[8]
.边缘计算是近几年提出的新兴概念,主要思想是将计算设备下沉的数据边缘侧以补
足远端云计算在通信能力方面的不足
[9]
.工业现场存在的大量计算设备原生的组成了边缘计算层,这些边缘
计算设备具有不同的性能、架构和任务等.如何利用这些边缘计算设备,与工业云平台协同完成相关的计
算任务,是工业边缘计算的主要研究目标.
本文从边缘计算的形式与定义、工业边缘计算的典型架构及应用、工业边缘计算平台与标准化进
程、边缘计算关键技术及工业应用的不足与挑战等几个方面对工业边缘计算的研究现状进行综述,以便于
为相关研究和工程技术人员提供一定参考,促进边缘计算在工业领域的落地.
1 什么是边缘计算
边缘计算概念的诞生是实际需求推动的,因为云计算无法满足计算需求,从而将计算下放到边缘
侧,来补充云计算的功能.边缘计算在提出之初并没有严格的定义,2016 年,文[9]将边缘计算定义为:在
数据源到云端之间任意位置的计算.这是一种比较宽泛的边缘计算定义,重点定义了边缘的位置,但是没
有给出具体的计算形式.边缘计算从提出到现在已经成为当今研究的热点,包括成为了重要的投资领域
[10]
,资本的裹挟给边缘计算的研究带来了一定负面影响,使得边缘计算概念被滥用,仿佛一夜之间所有不
在云端的计算都可以称之为边缘计算.尤其是在工业环境中,如工业现场的 PID(Proportional-integral-
derivative)控制器、显示程序、传感器采集程序,它们都是在数据产生的边缘侧进行计算,最终的结果也
都可以上传到云端,如果将这些形式的计算都算作边缘计算,那么边缘计算的历史当追溯到 1971 年 Intel
公司的第一片微处理器的诞生.因此明确边缘计算定义对边缘计算的研究有着积极的意义.
边缘计算是相对于云计算而提出的概念,可以理解为一种离数据源更近的云计算.云计算最重要的特
点是通过虚拟化技术将计算作为一种服务提供.边缘计算与云计算相比,在计算位置上与云计算不同,计
算形式类似.在计算位置方面,计算离云端越近,计算设备的性能越强,通信时延越高.计算形式方面,边
缘计算与云计算同样可以将计算作为一种服务供其他设备使用.不同的是,边缘设备既可以贡献资源,又
可以利用资源.因此,本文认为一种更狭义的边缘计算定义应该是,在数据产生的源头到云计算之间的任
意位置处,有边缘设备参与的一种计算形式,边缘设备指的是可以利用特定形式(包括但不限于容器、虚
拟机等计算虚拟化技术)来贡献自己或者使用其他设备计算资源的一类设备,计算资源可共享是边缘设备
的最重要的特性.在这种定义下,可以很容易地区分边缘计算和传统的嵌入式计算.以智能驾驶汽车为例,
如果其先进驾驶辅助系统(advanced driver assistance system,ADAS)
[11]
只是在本地做感知计算,然后将
结果上传到云端,那么这种形式的计算只能算作传统的嵌入式计算;如果 ADAS 可以通过 5G、WiFi、
D2D(device-to-device)等通信方式,将自己计算的一部分放到 MEC 服务器、微云或者其他边缘设备上进
行,那么这样的计算形式可以认定为边缘计算.
2 边缘计算的典型形式与工业架构
边缘计算由多方不同的代表提出并主导发展,典型边缘计算形式有移动边缘计算(mobile edge
computing,MEC,也称“多接入边缘计算”,multi-access edge computing)
[12-13]
、微云计算(cloudlet)
[14]
和
雾计算(fogcomputing)
[15]
.
2.1 移动边缘计算
移动边缘计算的主导者是电信运营商,其动机在于电信运营商的基站是移动互联网用户接入网络的
第一跳位置,在基站侧部署计算设备有利于为用户提供更为便捷的计算服务,并可以拓展其业务维度,获
得更多收益.同时,5G 技术的发展使得电信运营商的基站部署密度更高,而 5G 技术带来的高通信速度加
重了核心网的通信压力,因此必须将部分核心网的功能下放到边缘侧,这也成为 5G 的标准之一,进一步
地促进了移动边缘计算的发展
[16]
.移动边缘计算中主要的边缘计算设备是位于通信基站侧的边缘服务器,
边缘服务器通过核心网与云端相连,用户通过移动网络接入,后期拓展为多接入方式.与其他形式的边缘
计算相比,移动边缘计算典型的特点是用户多通过移动网络接入,因此移动边缘计算的研究通常要考虑时
频等移动通信资源的管理
[17]
.
2.2 微云计算
微云计算的主导者为云计算服务提供商,云计算服务提供商的服务器分布在全球范围内的几个地
方,不同地理位置的用户可以就近地利用云服务.用户离云服务器的地理位置越近越能享受更便捷的计算
服务.而当云计算服务商进一步提高服务器的地理覆盖范围,在城市范围内提供更广泛的服务器分布时,
这些服务器就形成了一个个小的微云(边缘云).用户利用近端的微云计算可以获取更好的计算服务,云计算
服务商也可以降低通信成本,阿里云
[18]
、亚马逊云
[19]
等都提供了类似的服务.微云计算与云计算亲缘关系
最近,所有者都是云计算服务提供商,因此微云计算研究通常需要考虑计算资源定价策略等问题
[20]
.
2.3 雾计算
雾计算
[15]
的主导者是以思科为代表的通信设备制造商,核心思想是利用如交换机、路由器等广泛分
布的通信设备的闲置资源为用户提供更好的计算服务.雾计算的最主要特点是其计算设备的所有者是多个
不同的主体,不同于移动边缘计算中计算设备属于通信运营商、微云计算中计算设备属于云计算服务提供
商,雾计算中的设备没有统一的主体,计算设备的所有者拥有该设备计算和通信资源,他们通常既是资源
的提供者又是资源的使用者.使用雾计算中其他计算资源需要付费,贡献自己的计算资源又可以获得收
益,因此,资源的贡献激励研究往往是雾计算所关注的.
2.4 工业边缘计算的系统架构
工业场景中的边缘计算可以采用上述形式的边缘计算,但又不尽相同.移动边缘计算、微云计算和雾
计算都是为了补充云计算的不足,计算是从云端下放到边缘侧,原始的边缘侧并没有计算.而工业边缘计
算却并非是这种自云至边的发展形式,云计算的概念虽然提出很久,但是真正形成规模应用却是近几年的
事情,而在工业领域的应用更是远滞后于其他领域,工业云平台的建设与边缘计算是同步进行的.这导致
了工业场景中,边缘侧的计算设备是先于云计算存在的.在云计算概念没有提出前,工业现场就已经存在
了大量的计算设备,并运行相关的计算任务.工业互联网的发展促进了设备联网的需求,由于工业现场总
线无法直接上传数据至互联网中,因此网关开始在工业现场大量部署.工业现场的这些新旧计算设备构成
了工业互联网中的边缘计算层,它具有不同的架构、资源水平、任务需求等,异构性是它们最显著的特
点.因此,从边缘计算的起源来看,雾计算是与工业边缘计算最为接近的一种边缘计算形式.但是在大的工
业互联网背景下,移动边缘计算、微云计算等形式的边缘计算也都可以算作工业场景下边缘计算的组成部
分.因此考虑到所有边缘计算的形式,工业边缘计算的整体架构图可以如图 1 所示.
图 1 工业边缘计算系统架构图 Fig.1 Industrial edge computing system architecture
图选项
该架构图可以分为云端、不同形式的边缘端和终端设备等三个部分.其中,云平台位于核心网远端,
计算设备由云计算服务商提供,用户根据自己的需求选择云计算商不同层次的服务(如 IaaS、PaaS 和
SaaS 等)并部署自己的计算任务.当云计算服务商在用户所在的城域网范围内部署了微云,用户可以利用
更快速便捷的微云计算.对于通过移动网络接入的工业设备,移动运营商部署的 MEC 服务器也可以提供就
近的计算服务.在工业现场,用户可以利用厂房园区内的工作站进行边缘计算,也可以在现场部署边缘网
关和边缘服务器,现场原有的计算设备包括各种工业控制器、网络设备等也可以成为边缘计算设备,这种
形式的边缘计算与雾计算接近.以工业环境中最典型的智能装备维护为例,用户要实现收集工业现场的生
产数据,并在云端进行数据分析故障诊断与参数优化等功能,首先需要利用云服务商提供的云计算或者微
云部署云平台,对于现场数据采集、清洗和上传等功能,可以利用本地的边缘服务器、边缘网关进行.当
智能装备工作在野外如石油装备等,则可以借助 MEC 的服务器.
3 边缘计算的工业应用现状
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