智能边缘计算 速核电子 智能边缘计算系统

MEC基本架构可以划分以下几层

基础设施层，包括各种类型的服务器，如以计算能力为主的计算型服务器、存储为主的存储型服务器以及硬件加速卡之类，智能边缘计算产品，满足AI推理、图形图像渲染、网络高速转发等需求。虚拟化层，智能边缘计算系统，为上层各种能力服务以及APP应用提供虚拟化平台资源及管理，包括虚机和容器两种类型，满足不同应用共享统一的基础设施。网络及业务能力层，网络能力包括本地分流，还有NAT、虚拟防火墙VFW、DNS、业务负载均衡LB等组网基本服务能力，同时还提供无线网络信息服务RNIS、带宽管理、业务路由规则、无线室内定位等服务。这些服务通过网络能力开放框架，以API接口方式来提供服务。边缘服务能力层采用微服务化框架设计，随着后续业务需求的变化，智能边缘计算，可以引入新的能力，如AI能力、大数据能力等来丰富完善MEC的能力层。MEC管理层，提供MEC服务门户、业务编排管理、业务策略管理、FCAPS管理、生命周期管理和虚拟资源管理等。应用层，如视频监控、AR/VR视频、园区等各种第三方应用APP

边缘计算

在工业领域，边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。就生产任务分配而言，需根据生产订单为生产进行的设备排产排程，这是APS或者广义MES的基本任务单元，需要大量计算。这些计算是靠具体MES厂商的软件平台，还是“边缘计算”平台—基于Web技术构建的分析平台，在未来并不会存在太多差别。从某种意义上说MES系统本身是一种传统的架构，而其既可以在软件系统，也可以存在于云、雾或者边缘侧。在这样的应用场景，总体而言，在整个智能制造、工业物联网的应用中，各自分工如下。自动化厂商提供“采集”，包括数据源的作用，这是利用自动化已经在分布式I/O采集、总线互联、以及控制机器所产生的机器生产、状态、质量等原生“信息”。ICT厂商则提供“传输”，实现工业连接。因为在如何提供数据的传输、存储、计算方面，ICT厂商有其传统优势，包括成本方面，已经云平台的优势。传统工业企业的业务经验和知识，则为分析软件（独立的或者企业内部）厂商提供“分析”的依据。这些业务过程的理解，仍然是不能缺少。产业链的协同，仍然是解决“质量、成本、交付”的问题。

边缘计算

边缘计算是在高带宽、时间敏感型、物联网集成这个背景下发展起来的技术，“Edge”这个概念的确较早为包括ABB、Bamp;R、Schneider、KUKA这类自动化/机器人厂商所提及，其本意是涵盖那些“贴近用户与数据源的IT资源”。这是属于从传统自动化厂商向IT厂商延伸的一种设计，2016年4月5日Schneider已经号称可以为边缘计算定义了物理基础设施——尽管，主打的还是其“微数据中心”的概念。而其它自动化厂商提及计算，都是表现出与IT融合的一种趋势，并且同时具有边缘与泛在的概念在其中。IT与OT事实上也是在相互渗透的，自动化厂商都已经开始在延伸其产品中的IT能力，包括Bosch、SIEMENS、GE这些大的厂商在信息化、数字化软件平台方面，也包括了像贝加莱、罗克韦尔等都在提供基础的IoT集成、Web技术的融合方面的产品与技术。事实上IT技术也开始在其产品中集成总线接口、HMI功能的产品，以及工业现场传输设备网关、交换机等产品。IoT被视为未来快速成长的一个领域，智能边缘计算哪家好，包括前沿的已经出现了各种基于Internet的技术，高通已经提出了Internet of Everything—可以称为IoX。因此新一个产业格局呼之欲出，边缘计算联盟ECC的边界定义而言，华为其主旨在提供计算平台，包括基础的网络、云、边缘服务器、传输设备与接口标准等，而Intel、ARM则提供为边缘计算的芯片与处理能力保障，信通院则扮演传输协议与系统实现的集成，而沈阳自动化所、软通动力则扮演实际应用的角色。但是，边缘计算/雾计算要落地，尤其是在工业中，“应用”才是较为的问题，所谓的IT与OT的融合，更强调在OT侧的应用，即运营的系统所要实现的目标。

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