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  • 一文通俗解读边缘计算!

    admin2019-08-03 08:48

    随着物联网越来越火,同时伴随着物联网而来的,就是各种概念和各种技术,其中一个就是边缘计算,当然还有雾计算。
    无论IT端还是OT端的主流厂商都将目光聚焦在了“边缘计算”这个焦点上!下面我们要通俗地讲一讲边缘计算。
     
    1非通俗的概念
    为什么要通俗的讲呢,怕如果不通俗,你听不明白。新的东西在出来的时候,往往是需要一个接纳和理解的过程。就像以前互联网刚出来的时候,很多人都不知道互联网,于是就得慢慢科普,让大家慢慢接受和理解呀。谁现在还解释什么是互联网呀。
    而边缘计算也有一段时间了,只是随着物联网的发展,边缘计算的概念也开始流行起来。
    我们先看一段非通俗的介绍边缘计算的概念:
    边缘计算,是一种分散式运算的架构。在这种架构下,将应用程序、数据资料与服务的运算,由网络中心节点,移往网络逻辑上的边缘节点来处理。
     
    或者说,边缘运算将原本完全由中心节点处理大型服务加以分解,切割成更小与更容易管理的部分,分散到边缘节点去处理。边缘节点更接近于用户终端装置,可以加快资料的处理与传送速度,减少延迟。
    以上是我从网络文章摘抄的一段对于边缘计算的解释。整个解释基本都是专业术语,搞工控的你,看完这段话,你来告诉我什么是边缘计算。
    作为一名参与研发产品边缘计算的程序员,我决定写一篇文章来通俗讲解一下这个边缘计算。
    2通俗解读让更多人理解
     
    举一个不太恰当的例子:比如有一款APP,用户在使用这款APP的时候,就会收集用户的信息,比如收集这个用户的年龄,性别,手机号,地址位置,搜索记录等等信息,而收集这些信息主要是更好地分析这个用户的行为和感兴趣的东西,比如车,房子,书,美食等什么感兴趣。然后更为准确地为其投放内容及广告。
    这个是很常见的一个功能,但是就是这样一个功能,怎么和边缘计算挂钩呢。
    在边缘计算之前,就是云计算了。
    如果是使用云计算,这款APP的行为是这样的:
    APP收集到信息后,把所有的基本信息,上传到服务器中,然后由服务器来执行算法,计算和识别出用户的兴趣爱好,甚至可能推算出这个用户的消费能力。然后服务器就可以根据这个推算出来的结果,为用户投放其感兴趣的内容和广告。



     
    如果是使用边缘计算,这款APP的行为就是这样:
    APP收集了信息后,不上传到服务器中。然后由APP自己计算和识别出这个用户的兴趣和爱好,也可以推算出这个用户的消费能力,也就是服务器的计算功能,直接由APP来完成。然后服务器只需要问一下APP,哪个用户是有可能是年薪百万的,哪个用户是单身的。
    APP只需要告诉服务器说,这个一路向东用户很帅,而且还单身,喜欢旅游,写诗,可以为其投放相亲美女内容。
    就这样,整个过程并没有服务器参与计算,服务器也没有参与收集信息。因为这个信息在APP本身收集和计算,并没有进行上传,所以也没有涉及信息收集。
    而,这就是边缘计算。



    也就是以前由服务器作计算的部分,现在改由信息采集的设备直接计算了,再把计算的结果,直接输出到服务器中。服务器只要结果,并不需要过程的数据。
    3你问我答解读边缘计算
    下面我们就以回答问题的形式来通俗的聊一聊这个边缘计算吧。
     
    Q:到底什么是边缘计算?
    A:边缘计算,说白了,就是(服务器)云计算懒得算了,就这点数据,你在数据采集的时候,顺便自己算得了,什么都丢到服务器来算,很累的。于是,边缘计算就这么来了。
     
    Q:工控行业哪里会用到它?
    A:这个就太多了。随着很多PLC,控制器和触摸屏等都开始接入到物联网中,每个设备需要采集的信息不一样,有温度,湿度,产量,生产数据,运行状态等。而不同行业的参数指标,性能数据都不一样,这很难在服务器通过云计算来形成一套标准,这使得PLC,控制器等,都会用到边缘计算。

     
    Q:为什么边缘计算突然流行?
    A:以前的DTU,或者物联模块等一直没火,现在边缘计算却开始流行。
    因为现在的IoT使用的模块或者芯片的处理能力也越来越高,资源也比较丰富,随着一些芯片成本的下降,以及开发模式的简化,使得一些芯片或模块在处理基本的数据采集功能后,仍存在资源过剩及功能利用率低的情况,也就是一个100%的芯片或模块,你只使用了10%的来采集数据,那还有90%你可以用来作计算。
     
    Q:使用边缘计算的优势在哪里?
    A:① 可以使得设备的支持数量提升几个数量级。 
    比如一个服务器有10000点血。而接入一个设备,就要消耗1点血,如果再对这个设备进行数据分析,需要消耗9点血。也就是接入并计算一个设备就需要10点血。那么这个服务器最多只能接入1000个设备就挂了。 
     
    如果服务器只负责接入设备,不进行计算和分析,那么接入一个设备,消耗1点血,由设备自己进行数据计算和分析,再输出结果。这时候服务器就可以接入10000个设备了。没有使用边缘计算,服务器可以接1000个设备。如果使用了边缘计算,服务器可以接10000个设备。提升了一个数量级。而对于一些复杂的设备,特别是一些工厂,现场作业等需要数据量多的,如果使用了边缘计算来给服务器节省空间和资源,这个优势更能体现出来了。
     
    ② 让计算变得更为灵活和可控 
    前面说到,接入设备的服务器很难做到统一的计算分析标准,因为物联网可是一个万物接入的网络,每一个设备采集的数据不一样。如果使用了边缘计算,就可以单独针对每一个设备进行相应的计算和分析。
     
    当然,如果相同的设备或者相同参数的,可以进行复制使用同一套计算标准或算法。如果将计算脚本开放出来给用户,用户就可以自定义去添加自己的计算公式和行为。
     
     
    Q:边缘计算的模式和拓扑结构?
    A:比如要在一套数据采集系统里,以一个云服务器为中心,移动客户端,PC客户端或第三方接口等接入到云服务器获取数据,而数据采集方呢,由数据采集模块来连接到云服务中。
     
     
     
    数据采集模块可以采集PLC,变频器,智能仪表等,将数据上传到云服务器中,由服务器进行数据分析和计算,然后PC或移动客户端,第三方接口就可以获取数据分析的结果。但是这种情况下,随着设备的接入越来越多,云服务器的负担也会越来越重,而且接入的PLC,控制器等的种类也越来越多,原来的云服务数据计算模式难以满足越来越复杂的应用。这时候边缘计算就应运而生了。
     
    在原拓扑结构不变的情况,可无缝引入边缘计算。在数据采集模块端开放边缘计算功能,将复杂的计算,策略,规则等,由数据采集模块进行运算,得到输出结果后,只需要将结果上传到云服务中。再由PC客户端,移动客户端及第三方接口从云服务获取。比如数据采集模块需要采集一个电表,电表能采集的数据有电流,电压,偏偏没有功率。当然现在的电表采集不到功率很少了,只是举例。
     
    那怎么办呢,偏偏客户很想看到功率。那在没有边缘计算的时候,为了要看到功率,只好在云服务里,增加一定的计算规则,将采集到的电流和电压通过计算得到功率。如果有1000个电表,云服务器就要对这1000个电表进行计算。这就增加了云服务器的工作量和负担了。
     
    如果有了边缘计算,那么在数据采集模块,就可以添加计算功能,直接将采集的电流和电压通过计算得到功率,只需要把功率上传给服务器就可以了。这样,即便有50000个电表,云服务也毫无计算压力,因为它并不需要计算。
     

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