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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,边缘计算卡,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---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、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,---边缘计算系统,仍然是解决“、成本、交付”的问题。
在当前的智能家居中,新基建边缘计算,智能家电设备基本上都是由智能单品构成的,比如密码锁、智能照明、智能空调、安防监控、智能卫浴、室内环境监控、家庭影院多媒体系统等,这些智能家电设备需要依赖于云平台才能实现手机端在外网的远程控制。这种基于云平台的智能家居在网络出现故障时将无法进行控制,---是多个智能单品联动的场景将无法对多个设备进行协调。智能家电设备都是通过 wi-fi 模块连接到云/数据中心,用户对存放在云/数据中心的家庭数据也存在泄漏的担忧,另外大量的监控视频数据也会消耗智能家居设备到云/数据中心之间的通信带宽。采用边缘计算技术,可以把家庭视频数据存放在本地边缘计算---设备上,---用户的---不被泄漏;多个智能单品之间的联动也可以通过本地边缘计算进行近实时的协调;边缘计算节点还能实现定期与云计算同步更新控制和设备状态信息。
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,满足ai推理、图形图像渲染、网络高速转发等需求。虚拟化层,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,边缘计算,随着后续业务需求的变化,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
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