2018年边缘计算与云计算协同白皮书.pdf

边缘计算与云计算协同白皮书 (2018年 )边缘计算产业联盟 (ECC) 与工业互联网产业联盟 (AII) 联合发布2018 年 11 月1 边云协同放大边缘计算与云计算价值 . 11.1 边缘计算概念 . 11.2 边缘计算CROSS价值 . 21.3 边云协同放大边缘计算与云计算价值 . 31.4 白皮书目标 . 42 边云协同总体内涵与参考框架 . 62.1 边云协同总体能力与内涵 . 62.2 边云协同总体参考架构 . 73 边云协同价值场景 . 83.1 边缘计算分类 . 83.2 边云协同主要价值场景 . 94 物联网边云协同主场景 . 104.1 物联网联接子场景 .104.2 物联网增值服务子场景 .124.3 物联网系统控制子场景 .134.4 关键技术 .154.5 案例 .175 工业边云协同主场景 . 195.1 设备优化子场景 .195.2 工艺过程优化子场景 .215.3 工厂全价值链优化子场景 .235.4 关键技术 .245.5 案例 .256 智慧家庭边云协同主场景 .296.1 智慧家庭网络子场景 .296.2 智慧家庭增值服务子场景 .316.3 关键技术 .326.4 案例 .337 广域接入网络边云协同主场景 .347.1 多业务接入子场景 .347.2 增值网络业务子场景 .357.3 关键技术 .367.4 案例 .378 边缘云的边云协同主场景 .388.1 边缘云联接子场景 .388.2 边缘云智能与增值子场景 .398.3 关键技术 .408.4 案例 .419 MEC边云协同主场景 .429.1 本地分流子场景 .429.2 网络能力开放子场景 .449.3 关键技术 .459.4 案例 .4610 附录 .4810.1 缩略语表 .4810.2 参考文献 .5101 | 边缘计算与云计算协同白皮书(2018 年)01边云协同放大边缘计算与云计算价值1.1 边缘计算概念边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，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。它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。图 1：边缘计算边缘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：联接性联接性是边缘计算的基础。所联接物理对象的多样性及应用场景的多样性，需要边缘计算具备丰富的联接功能，如各种网络接口、网络协议、网络拓扑、网络部署与配置、网络管理与维护。联接性需要充分借鉴吸收网络领域先进研究成果，如TSN、SDN、NFV、Network as a Service、WLAN、NB-IoT、5G等，同时还要考虑与现有各种工业总线的互联、互通、互操作。数据第一入口边缘计算作为物理世界到数字世界的桥梁，是数据的第一入口，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护、资产管理与效率提升等创新应用；同时，作为数据第一入口，边缘计算也面临数据实时性、确定性、完整性、准确性、多样性等挑战。约束性边缘计算产品需适配工业现场相对恶劣的工作条件与运行环境，如防电磁、防尘、防爆、抗振动、抗电流/电压波动等。在工业互联场景下，对边缘计算设备的功耗、成本、空间也有较高的要求。边缘计算产品需要考虑通过软硬件集成与优化，以适配各种条件约束，支撑行业数字化多样性场景。分布性边缘计算实际部署天然具备分布式特征。这要求边缘计算支持分布式计算与存储、实现分布式资源的动态调度与统一管理、支撑分布式智能、具备分布式安全等能力。融合性OT与ICT的融合是行业数字化转型的重要基础。边缘计算作为“OICT”融合与协同的关键承载，需要支持在联接、数据、管理、控制、应用、安全等方面的协同。物理世界 边缘计算 数字世界深度分析与计算行业应用商业应用人工智能数据控制数据感知，数据归一化数据感知，数据归一化数据感知，数据归一化数据控制网络 计算 存储 应用边缘计算与云计算协同白皮书(2018 年) | 021.2 边缘计算CROSS价值联接的海量与异构 (Connection)网络是系统互联与数据采集传输的基石。伴随联接设备数量的剧增，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异构的总线联接，多种制式的工业以太网并存，如何兼容多种联接并且确保联接的实时可靠是必须要解决的现实问题。业务的实时性 (Real-time)工业系统检测、控制、执行，新兴的VR/AR等应用的实时性高，部分场景实时性要求在10ms以内甚至更低，如果数据分析和处理全部在云端实现，难以满足业务的实时性要求，严重影响终端客户的业务体验。数据的优化 (Optimization)当前工业现场与物联网末端存在大量的多样化异构数据，需要通过数据优化实现数据的聚合、数据的统一呈现与开放，以灵活高效地服务于边缘应用的智能。应用的智能性 (Smart)业务流程优化、运维自动化与业务创新驱动应用走向智能，边缘侧智能能够带来显著的效率与成本优势。以预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。安全与隐私保护 (Security)安全跨越云计算和边缘计算之间的纵深，需要实施端到端防护。网络边缘侧由于更贴近万物互联的设备，访问控制与威胁防护的广度和难度因此大幅提升。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。此外，关键数据的完整性、保密性，大量生产或人身隐私数据的保护也是安全领域需要重点关注的内容。03 | 边缘计算与云计算协同白皮书(2018 年)1.3 边云协同放大边缘计算与云计算价值边缘计算的CROSS价值推动计算模型从集中式的云计算走向更加分布式的边缘计算，边缘计算正在快速兴起，未来几年将迎来爆炸式增长。GartnerTop 10 Strategic Technology Trends for 2018: Cloud to the Edge认为到2022年，随着数字业务的不断发展，75%的企业生成数据将会在传统的集中式数据中心或云端之外的位置创建并得到处理（图2）。Gartner IT基础架构、运营管理与数据中心大会（2017年12月）发布的调研数据显示，84%的企业将在四年内将边缘计算纳入企业规划（图3）。另一方面，边缘计算与云计算各有所长，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。因此，边缘计算与云计算之间不是替代关系，而是互补协同关系。边缘计算与云计算需要通过紧密协同才能更好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。图 2：企业生成数据在集中式DC或云端之外创建和处理的比例图 3：边缘计算何时会成为您企业规划的一部分？2020201810%75%现在 明年 两年内 四年内 最多四年内 不知道或永远不会25%24%31%6% 84%16%边缘计算与云计算协同白皮书(2018 年) | 041.4 白皮书目标当前产业界开始认识到边云协同的重要性，并开展了积极有益的探索。中国工业互联网产业联盟AII在其2017年发布的工业互联网平台白皮书 (2017)中关于工业互联网平台功能架构图的描述中，已经初步呈现了边云协同的理念。“第一层是边缘，通过大范围、深层次的数据采集，以及异构数据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础。一是通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品，采集海量数据；二是依托协议转换技术实现多源异构数据的归一化和边缘集成；三是利用边缘计算设备实现底层数据的汇聚处理，并实现数据向云端平台的集成。”图 4： AII工业互联网平台功能架构图工业安全防护消费者 供应链 协作企业 开发者应用层(工业SaaS)平台层(工业PaaS)IaaS层边缘层业务运行通用PaaS平台资源部署和管理应用创新云基础设施 (服务器、存储、网络、虚拟化)工业数据建模和分析(机理建模、机器学习、可视化)应用开发(开发工具、微服务框架)工业微服务组件库(工业知识组件、算法组件、原理模型组件)工业大数据系统(工业数据清洗、管理、分析、可视化等 )设计APP生产APP管理APP服务APP设备状态分析供应链分析能耗分析优化 设备接入设备管理资源管理运维管理故障恢复协议解析 边缘数据处理05 | 边缘计算与云计算协同白皮书(2018 年)华为技术有限公司在其2018全联接(HC2018)大会发布的智能边缘平台IEF(Intelligent EdgeFabric)明确提出了边缘与云协同的一体化服务概念。智能边缘平台IEF满足客户对边缘计算资源的远程管控、数据处理、分析决策、智能化的诉求， 为用户提供完整的边缘和云协同的一体化服务。华为公有云与智能边缘云生态一致，在华为云和边缘均保持一样的使用体验。基于同一个云平台，应用和服务构建一次，运行无处不在。智能边缘平台把华为云AI能力、大数据能力等延伸到边缘，并与云上服务完成数据协同、任务协同、管理协同、安全协同。西门子2018年发布了Industrial Edge的概念，通过云端部署Industrial Edge Management实现边缘计算与云计算的协同。本白皮书将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。图 5：华为边缘与云协同的一体化服务图 6：西门子Industrial EdgeCloud LevelFactory LevelData to CloudMindSphereIndustrial EdgeManagementEdge DeviceEdge App to DevieField Level智能边缘 华为云ML模型预测ML/DL模型训练视觉检测大数据接入DIS语音分析流计算Cloud Stream数据预处理时序数据库Cloud Table流计算函数FunctionGraph时序数据库无服务器函数数据协同任务协同管理协同安全协同边缘计算与云计算协同白皮书(2018 年) | 0602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，而是涉及到EC-IaaS、EC-PaaS、EC-SaaS的端到端开放平台。典型的边缘计算节点一般涉及网络、虚拟化资源、RTOS、数据面、控制面、管理面、行业应用等，其中网络、虚拟化资源、RTOS等属于EC-IaaS能力，数据面、控制面、管理面等属于EC-PaaS能力，行业应用属于EC-SaaS范畴。边云协同的能力与内涵，涉及IaaS、PaaS、SaaS各层面的全面协同。EC-IaaS与云端IaaS应可实现对网络、虚拟化资源、安全等的资源协同；EC-PaaS与云端PaaS应可实现数据协同、智能协同、应用管理协同、业务管理协同；EC-SaaS与云端SaaS应可实现服务协同。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。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，支持数据在图 7：边云协同总体能力与内涵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。 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。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。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。 服务协同：边缘节点按照云端策略实现部分ECSaaS服务，通过ECSaaS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。并非所有的场景下都涉及到上述边云协同能力。结合具体的使用场景，边云协同的能力与内涵会有所不同，同时即使是同一种协同能力，在与不同场景结合时其能力与内涵也会不尽相同。Endpoints Edge Computing nodes Public/ Private CloudsECIaaS基础设施资源及调度管理能力边缘ICT 基础设施IaaS边缘节点基础设施/设备/南向终端的生命周期管理云 ICT基础设施1 资源协同Data IngestionDevice ControlECSaaS SaaS预测性维护质量提升能效优化vFW vLB预测性维护质量提升能效优化vFW vLB6 服务协同ECPaaS应用实例应用部署软硬件环境分布式智能/ 推理数据采集与分析PaaS业务编排应用开发、测试/ 应用生命周期管理集中式训练数据分析5 业务管理协同4 应用管理协同2 数据协同3 智能协同07 | 边缘计算与云计算协同白皮书(2018 年)2.2 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，需要相应的参考架构与关键技术。参考架构需要考虑下述因素：null连接能力：有线连接与无线连接，实时连接与非实时连接，各种行业连接协议等null信息特征：持续性信息与间歇性信息，时效性信息与非时效性信息，结构性信息与非结构性信息等null资源约束性：不同位置、不同场景的边缘计算对资源约束性要求不同，带来边云协同需求与能力的区别null资源、应用与业务的管理与编排：需要支撑通过边云协同，实现资源、应用与业务的灵活调度、编排及可管理根据上述考量，边云协同的总体参考架构应该包括下述模块与能力：A. 边缘侧：null基础设施能力：需要包含计算、存储、网络、各类加速器（如AI加速器），以及虚拟化能力；同时考虑嵌入式功能对时延等方面的特殊要求，需要直接与硬件通信，而非通过虚拟化资源null边缘平台能力：需要包含数据协议模块、数据处理与分析模块，数据协议模块要求可扩展以支撑各类复杂的行业通信协议；数据处理与分析模块需要考虑时序数据库、数据预处理、流分析、函数计算、分布式人工智能及推理等方面能力null管理与安全能力：管理包括边缘节点设备自身运行的管理、基础设施资源管理、边缘应用、业务的生命周期管理，以及边缘节点南向所连接的终端管理等；安全需要考虑多层次安全，包括芯片级、操作系统级、平台级、应用级等null应用与服务能力：需要考虑两类场景，一类场景是具备部分特征的应用与服务部署在边缘侧，部分部署在云端，边缘协同云共同为客户提供一站式应用与服务，如实时控制类应用部署在边缘侧，非实时控制类应用部署在云侧；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，部分模块与能力部署在云侧，边缘协同云共同为客户提供某一整体的应用与服务。B. 云端：null平台能力：包括边缘接入、数据处理与分析、边缘管理与业务编排。数据处理与分析需要考虑时序数据库、数据整形、筛选、大数据分析、流分析、函数、人工智能集中训练与推理等方面能力；边缘管理与业务编排需要考虑边缘节点设备、基础设施资源、南向终端、应用、业务等生命周期管理，以及各类增值应用、网络应用的业务编排null边缘开发测试云：在部分场景中，会涉及通过提供边云协同的开发测试能力以促进生态系统发展的需求图 8：边云协同总体参考架构边缘节点 云 端ECSaaS数据协议虚拟化计算存储网络AI/加速器数据分析与处理嵌入式功能ECSaaSIaaS边缘接入数据处理与分析边缘管理&业务编排边缘开发测试云管理安全边云协同