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1.1 邊緣計算概念

邊緣計算是在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲、應(yīng)用核心能力的分布式開放平臺，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷聯(lián)接、實時業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護 等方面的關(guān)鍵需求。它可以作為聯(lián)接物理和數(shù)字世界的橋梁，使能智能資產(chǎn)、智能網(wǎng)關(guān)、智能系統(tǒng)和智能服 務(wù)。

1.2 基本特點和屬性

? 聯(lián)接性

聯(lián)接性是邊緣計算的基礎(chǔ)。所聯(lián)接物理對象的多樣性及應(yīng)用場景的多樣性，需要邊緣計算具備豐富的聯(lián) 接功能，如各種網(wǎng)絡(luò)接口、網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、網(wǎng)絡(luò)拓撲、網(wǎng)絡(luò)部署與配置、網(wǎng)絡(luò)管理與維護。聯(lián)接性需要充分借鑒吸 收網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域先進研究成果，如TSN、SDN、NFV、Network as a Service、WLAN、NB-IoT、5G等，同時還要考 慮與現(xiàn)有各種工業(yè)總線的互聯(lián)互通。

? 數(shù)據(jù)第一入口

邊緣計算作為物理世界到數(shù)字世界的橋梁，是數(shù)據(jù)的第一入口，擁有大量、實時、完整的數(shù)據(jù)，可基于 數(shù)據(jù)全生命周期進行管理與價值創(chuàng)造，將更好的支撐預(yù)測性維護、資產(chǎn)效率與管理等創(chuàng)新應(yīng)用；同時，作為數(shù) 據(jù)第一入口，邊緣計算也面臨數(shù)據(jù)實時性、確定性、多樣性等挑戰(zhàn)。

? 約束性

邊緣計算產(chǎn)品需適配工業(yè)現(xiàn)場相對惡劣的工作條件與運行環(huán)境，如防電磁、防塵、防爆、抗振動、抗電 流/電壓波動等。在工業(yè)互聯(lián)場景下，對邊緣計算設(shè)備的功耗、成本、空間也有較高的要求。 邊緣計算產(chǎn)品需要考慮通過軟硬件集成與優(yōu)化，以適配各種條件約束，支撐行業(yè)數(shù)字化多樣性場景。

? 分布性

邊緣計算實際部署天然具備分布式特征。這要求邊緣計算支持分布式計算與存儲、實現(xiàn)分布式資源的動 態(tài)調(diào)度與統(tǒng)一管理、支撐分布式智能、具備分布式安全等能力。

? 融合性

OT與ICT的融合是行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要基礎(chǔ)。邊緣計算作為“OICT”融合與協(xié)同的關(guān)鍵承載，需要支持 在聯(lián)接、數(shù)據(jù)、管理、控制、應(yīng)用、安全等方面的協(xié)同。

1.3 邊緣計算CROSS價值

? 聯(lián)接的海量與異構(gòu)（Connection） 

網(wǎng)絡(luò)是系統(tǒng)互聯(lián)與數(shù)據(jù)聚合傳輸?shù)幕０殡S聯(lián)接設(shè)備數(shù)量的劇增，網(wǎng)絡(luò)運維管理、靈活擴展和可靠性 保障面臨巨大挑戰(zhàn)。同時，工業(yè)現(xiàn)場長期以來存在大量異構(gòu)的總線聯(lián)接，多種制式的工業(yè)以太網(wǎng)并存，如何 兼容多種聯(lián)接并且確保聯(lián)接的實時可靠是必須要解決的現(xiàn)實問題。

? 業(yè)務(wù)的實時性（Real-time） 

工業(yè)系統(tǒng)檢測、控制、執(zhí)行的實時性高，部分場景實時性要求在10ms以內(nèi)。如果數(shù)據(jù)分析和控制邏輯全 部在云端實現(xiàn)，難以滿足業(yè)務(wù)的實時性要求。 ? 數(shù)據(jù)的優(yōu)化（Optimization）

當(dāng)前工業(yè)現(xiàn)場存在大量的多樣化異構(gòu)數(shù)據(jù)，需要通過數(shù)據(jù)優(yōu)化實現(xiàn)數(shù)據(jù)的聚合、數(shù)據(jù)的統(tǒng)一呈現(xiàn)與開 放，以靈活高效地服務(wù)于邊緣應(yīng)用的智能。

? 應(yīng)用的智能性（Smart）

業(yè)務(wù)流程優(yōu)化、運維自動化與業(yè)務(wù)創(chuàng)新驅(qū)動應(yīng)用走向智能，邊緣側(cè)智能能夠帶來顯著的效率與成本優(yōu) 勢。以預(yù)測性維護為代表的智能化應(yīng)用場景正推動行業(yè)向新的服務(wù)模式與商業(yè)模式轉(zhuǎn)型。

? 安全與隱私保護（Security）

安全跨越云計算和邊緣計算之間的縱深，需要實施端到端防護。網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)由于更貼近萬物互聯(lián)的設(shè)備， 訪問控制與威脅防護的廣度和難度因此大幅提升。邊緣側(cè)安全主要包含設(shè)備安全、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)安全與應(yīng)用 安全。此外，關(guān)鍵數(shù)據(jù)的完整性、保密性，大量生產(chǎn)或人身隱私數(shù)據(jù)的保護也是安全領(lǐng)域需要重點關(guān)注的內(nèi)容。

1.4 邊緣計算與云計算協(xié)同

云計算適用于非實時、長周期數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)決策場景，而邊緣計算在實時性、短周期數(shù)據(jù)、本地決策等場景方面有不可替代的作用。

邊緣計算與云計算是行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的兩大重要支撐，兩者在網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)、應(yīng)用、智能等方面的協(xié)同將 有助于支撐行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型更廣泛的場景與更大的價值創(chuàng)造。

邊緣計算參考架構(gòu)

2.1 模型驅(qū)動的參考架構(gòu)

參考架構(gòu)基于模型驅(qū)動的工程方法（Model-Driven Engineering MDE）進行設(shè)計。基于模型可以將物理 和數(shù)字世界的知識模型化，從而實現(xiàn)：

? 物理世界和數(shù)字世界的協(xié)作 對物理世界建立實時、系統(tǒng)的認知模型。在數(shù)字世界預(yù)測物理世界的狀態(tài)、仿真物理世界的運行、簡 化物理世界的重構(gòu)，然后驅(qū)動物理世界優(yōu)化運行。能夠?qū)⑽锢硎澜绲娜芷跀?shù)據(jù)與商業(yè)過程數(shù)據(jù)建立協(xié) 同，實現(xiàn)商業(yè)過程和生產(chǎn)過程的協(xié)作。

? 跨產(chǎn)業(yè)的生態(tài)協(xié)作 基于模型化的方法，ICT和各垂直行業(yè)可以建立和復(fù)用本領(lǐng)域的知識模型體系。ICT行業(yè)通過水平化的邊 緣計算領(lǐng)域模型和參考架構(gòu)屏蔽ICT技術(shù)復(fù)雜性，各垂直行業(yè)將行業(yè)Know-How進行模型化封裝，實現(xiàn)ICT行業(yè) 與垂直行業(yè)的有效協(xié)作。

? 減少系統(tǒng)異構(gòu)性，簡化跨平臺移植 系統(tǒng)與系統(tǒng)之間、子系統(tǒng)與子系統(tǒng)之間、服務(wù)與服務(wù)之間、新系統(tǒng)與舊系統(tǒng)之間等基于模型化的接口進 行交互，簡化集成。基于模型，可以實現(xiàn)軟件接口與開發(fā)語言、平臺、工具、協(xié)議等解耦，從而簡化跨平臺 的移植。

? 有效支撐系統(tǒng)的全生命周期活動 包括應(yīng)用開發(fā)服務(wù)的全生命周期、部署運營服務(wù)的全生命周期、數(shù)據(jù)處理服務(wù)的全生命周期、安全服務(wù) 的全生命周期等。 ICT行業(yè)在網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲等領(lǐng)域面臨著架構(gòu)極簡、業(yè)務(wù)智能、降低CapEx和OpEx等挑戰(zhàn)，正在通過虛 擬化、SDN、模型驅(qū)動的業(yè)務(wù)編排、微服務(wù)等技術(shù)創(chuàng)新應(yīng)對這些挑戰(zhàn)。邊緣計算作為OT和ICT融合的產(chǎn)業(yè)，其 參考架構(gòu)設(shè)計需要借鑒這些新技術(shù)和新理念。同時，邊緣計算與云計算存在協(xié)同與差異，面臨獨特挑戰(zhàn)，需 要獨特的創(chuàng)新技術(shù)。

從架構(gòu)的橫向?qū)哟蝸砜矗哂腥缦绿攸c：

? 智能服務(wù)基于模型驅(qū)動的統(tǒng)一服務(wù)框架，通過開發(fā)服務(wù)框架和部署運營服務(wù)框架實現(xiàn)開發(fā)與部署智能 協(xié)同，能夠?qū)崿F(xiàn)軟件開發(fā)接口一致和部署運營自動化； 

? 智能業(yè)務(wù)編排通過業(yè)務(wù)Fabric定義端到端業(yè)務(wù)流，實現(xiàn)業(yè)務(wù)敏捷；

? 聯(lián)接計算CCF(Connectivity and Computing Fabric)實現(xiàn)架構(gòu)極簡，對業(yè)務(wù)屏蔽邊緣智能分布式架 構(gòu)的復(fù)雜性；實現(xiàn)OICT基礎(chǔ)設(shè)施部署運營自動化和可視化，支撐邊緣計算資源服務(wù)與行業(yè)業(yè)務(wù)需求 的智能協(xié)同；

? 智能ECN(EdgeComputing Node)兼容多種異構(gòu)聯(lián)接、支持實時處理與響應(yīng)、提供軟硬一體化安全等；

邊緣計算參考架構(gòu)在每層提供了模型化的開放接口，實現(xiàn)了架構(gòu)的全層次開放；邊緣計算參考架構(gòu)通過 縱向管理服務(wù)、數(shù)據(jù)全生命周期服務(wù)、安全服務(wù)，實現(xiàn)業(yè)務(wù)的全流程、全生命周期的智能服務(wù)。

邊緣計算參考架構(gòu)

2.2 多視圖呈現(xiàn)

以 ISO/IEC/IEEE 42010:2011 架構(gòu)定義國際標(biāo)準為指導(dǎo)，將產(chǎn)業(yè)對邊緣計算的關(guān)注點進行系統(tǒng)性的分 析，并提出了解決措施和框架，通過如下三類視圖來展示邊緣計算參考架構(gòu)：

? 概念視圖

闡述邊緣計算的領(lǐng)域模型和關(guān)鍵概念。

? 功能設(shè)計視圖 闡述橫向的開發(fā)服務(wù)框架、部署運營框架業(yè)務(wù)Fabric、聯(lián)接計算Fabric和ECN，縱向的跨層次開放服務(wù)、 管理服務(wù)、數(shù)據(jù)全生命周期服務(wù)、安全服務(wù)的功能與設(shè)計思路。

? 部署視圖 闡述系統(tǒng)的部署過程和典型的部署場景。 同時，架構(gòu)需要滿足跨行業(yè)的典型非功能性需求，包括實時性、確定性、可靠性等。為此，在功能視 圖、部署視圖給出了相關(guān)技術(shù)方案推薦。

2.3 概念視圖

2.3.1 邊緣計算節(jié)點、開發(fā)框架與產(chǎn)品實現(xiàn)

智能資產(chǎn)、智能系統(tǒng)、智能網(wǎng)關(guān)具有數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化、智能化的共性特點，都提供網(wǎng)絡(luò)、計算、存儲等 ICT資源，可以在邏輯上統(tǒng)一抽向為邊緣計算節(jié)點（Edge Computing Node ECN）。 根據(jù)ECN節(jié)點的典型應(yīng)用場景，系統(tǒng)定義了四類ECN開發(fā)框架。每類開發(fā)框架提供了匹配場景的操作系統(tǒng)、功能模塊、集成開發(fā)環(huán)境等。

基于四類ECN開發(fā)框架，結(jié)合ECN節(jié)點所需要的特定硬件平臺，可以構(gòu)建六類產(chǎn)品實現(xiàn)。

ECN節(jié)點典型功能包括：

? 總線協(xié)議適配

? 實時聯(lián)接

? 實時流式數(shù)據(jù)分析

? 時序數(shù)據(jù)存取

? 策略執(zhí)行

? 設(shè)備即插即用

? 資源管理

ECN四類開發(fā)框架包括：

? 實時計算系統(tǒng)框架 面向數(shù)字化的物理資產(chǎn)，滿足應(yīng)用實時性等需求；

? 輕量計算系統(tǒng)框架 面向資源受限的感知終端，滿足低功耗等需求；

? 智能網(wǎng)關(guān)系統(tǒng)框架 支持多種網(wǎng)絡(luò)接口、總線協(xié)議與網(wǎng)絡(luò)拓撲，實現(xiàn)邊緣本地系統(tǒng)互聯(lián)并提供本地計算和存儲能力，能夠和云端系統(tǒng)協(xié)同；

? 智能分布式系統(tǒng)框架 基于分布式架構(gòu)，能夠在邊緣側(cè)彈性擴展網(wǎng)絡(luò)、計算和存儲等能力，支持資源面向業(yè)務(wù)的動態(tài)管理和調(diào) 度，能夠和云端系統(tǒng)協(xié)同。

ECN六類產(chǎn)品實現(xiàn)包括：

2.3.2 邊緣計算領(lǐng)域模型 

邊緣計算領(lǐng)域模型是從邊緣計算的ICT視角進行模型定義，包括：

? 設(shè)計階段模型

定義ECN節(jié)點的標(biāo)識、屬性、功能、性能、派生繼承關(guān)系等，為部署與運行階段提供價值信息。

? 部署階段模型

主要包括業(yè)務(wù)策略、物理拓撲等模型。其中，業(yè)務(wù)策略模型是用業(yè)務(wù)語言，而不是機器語言來描述業(yè)務(wù)規(guī)則與約束，實現(xiàn)業(yè)務(wù)驅(qū)動邊緣計算基礎(chǔ)設(shè)施。業(yè)務(wù)策略模型可描述，可靈活復(fù)用和變更，使能業(yè)務(wù)敏捷。

? 運行階段模型

主要包括聯(lián)接計算Fabric模型、運行負載模型等。基于這些模型可以監(jiān)視和優(yōu)化系統(tǒng)運行狀態(tài)，實現(xiàn)負載 在邊緣分布式架構(gòu)上的部署優(yōu)化等。

通過模型驅(qū)動的統(tǒng)一服務(wù)框架能夠?qū)崿F(xiàn)邊緣計算領(lǐng)域模型和垂直行業(yè)領(lǐng)域模型的相互映射和統(tǒng)一管理，從 而復(fù)用垂直行業(yè)的領(lǐng)域模型（如OPCUA及其生態(tài)），實現(xiàn)邊緣計算參考架構(gòu)和行業(yè)平臺、行業(yè)應(yīng)用的易集成。

2.4 功能設(shè)計視圖

2.4.1 ECN

1）基礎(chǔ)資源層

包括網(wǎng)絡(luò)、計算和存儲三個基礎(chǔ)模塊。

? 網(wǎng)絡(luò)

SDN（Software-Defined Networking）逐步成為網(wǎng)絡(luò)技術(shù)發(fā)展的主流，其設(shè)計理念是將網(wǎng)絡(luò)的控制平面 與數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)平面進行分離，并實現(xiàn)可編程化控制。將SDN應(yīng)用于邊緣計算，可支持百萬級海量網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的接入 與靈活擴展，提供高效低成本的自動化運維管理，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)與安全的策略協(xié)同與融合。

網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接需要滿足傳輸時間確定性與數(shù)據(jù)完整性。國際標(biāo)準組織IEEE制訂了TSN（Time-Sensitive Networking）系列標(biāo)準，針對實時優(yōu)先級、時鐘等關(guān)鍵服務(wù)定義了統(tǒng)一的技術(shù)標(biāo)準，是工業(yè)以太聯(lián)接未來的發(fā)展方向。

? 計算

異構(gòu)計算HC（Heterogeneous Computing）是邊緣側(cè)關(guān)鍵的計算硬件架構(gòu)。近年來，雖然摩爾定律仍然 推動芯片技術(shù)不斷取得突破，但物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的普及帶來了信息量爆炸式增長，而AI技術(shù)應(yīng)用增加了計算的復(fù) 雜度，這些對計算能力都提出了更高的要求。計算要處理的數(shù)據(jù)種類也日趨多樣化，邊緣設(shè)備既要處理結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時也要處理非結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)。同時，隨著ECN節(jié)點包含了更多種類和數(shù)量的計算單元，成本成為 了關(guān)注點。

為此，業(yè)界提出將不同類型指令集和不同體系架構(gòu)的計算單元協(xié)同起來的新計算架構(gòu)，即異構(gòu)計算，以 充分發(fā)揮各種計算單元的優(yōu)勢，實現(xiàn)性能、成本、功耗、可移植性等方面的均衡。

同時，以深度學(xué)習(xí)為代表的新一代AI在邊緣側(cè)應(yīng)用還需要新的技術(shù)優(yōu)化。當(dāng)前，即使在推理階段對一副圖 片的處理也往往需要超過10億次的計算量，標(biāo)準的深度學(xué)習(xí)算法顯然是不適合邊緣側(cè)的嵌入式計算環(huán)境。業(yè)界 正在進行的優(yōu)化方向包括自頂向下的優(yōu)化，即把訓(xùn)練完的深度學(xué)習(xí)模型進行壓縮來降低推理階段的計算負載； 同時，也在嘗試自底向上的優(yōu)化，即重新定義一套面向邊緣側(cè)嵌入系統(tǒng)環(huán)境的算法架構(gòu)。

? 存儲

數(shù)字世界需要實時跟蹤物理世界動態(tài)變化，并按照時間序列存儲完整的歷史數(shù)據(jù)。新一代時序數(shù)據(jù)庫 TSDB（Time Series Database）是存放時序數(shù)據(jù)（包含數(shù)據(jù)的時間戳等信息）的數(shù)據(jù)庫，并且需要支持時序數(shù) 據(jù)的快速寫入、持久化、多緯度的聚合查詢等基本功能。為了確保數(shù)據(jù)的準確和完整性，時序數(shù)據(jù)庫需要不斷 插入新的時序數(shù)據(jù)，而不是更新原有數(shù)據(jù)。面臨了如下的典型挑戰(zhàn)：

? 時序數(shù)據(jù)寫入：支持每秒鐘上千萬上億數(shù)據(jù)點的寫入。

? 時序數(shù)據(jù)讀取：支持在秒級對上億數(shù)據(jù)的分組聚合運算。

? 成本敏感：由海量數(shù)據(jù)存儲帶來的是成本問題。如何更低成本地存儲這些數(shù)據(jù)是時序數(shù)據(jù)庫需要解決 的重中之重。

2）虛擬化層

虛擬化技術(shù)降低了系統(tǒng)開發(fā)和部署成本，已經(jīng)開始從服務(wù)器應(yīng)用場景向嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用場景滲透。 典型的虛擬化技術(shù)包括裸金屬(Bare Metal)架構(gòu)和主機（Host）架構(gòu)，前者是虛擬化層的虛擬機管理器 （Hypervisor）等功能直接運行在系統(tǒng)硬件平臺上，然后再運行操作系統(tǒng)和虛擬化功能。后者是虛擬化層功能 運行在主機操作系統(tǒng)上。前者有更好的實時性，智能資產(chǎn)和智能網(wǎng)關(guān)一般采用該方式。

3）EVF（Edge Virtualization Function）層

EVF是將功能軟件化和服務(wù)化，并且與專有的硬件平臺解耦。基于虛擬化技術(shù)，在同一個硬件平臺上，可 以縱向?qū)⒂布⑾到y(tǒng)和特定的EVF等按照業(yè)務(wù)進行組合，虛擬化出多個獨立的業(yè)務(wù)區(qū)間并彼此隔離。ECN的業(yè) 務(wù)可擴展性能夠降低CapEx并延長系統(tǒng)的生命周期。

 EVF可以靈活組合與編排，能夠在不同硬件平臺、不同設(shè)備上靈活遷移和彈性擴展，實現(xiàn)資源的動態(tài)調(diào)度 和業(yè)務(wù)敏捷。

EVF層提供如下可裁剪的多個基礎(chǔ)服務(wù)：

? 分布式的聯(lián)接計算Fabric服務(wù)；

? OPCUA服務(wù)；

? 實時流式數(shù)據(jù)分析服務(wù)；

? 時序數(shù)據(jù)庫服務(wù)；

? 策略執(zhí)行服務(wù)；

? 安全服務(wù)。

ECN關(guān)鍵技術(shù)：

1) 軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN）

SDN采用與傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)截然不同的控制架構(gòu)，將網(wǎng)絡(luò)控制平面和轉(zhuǎn)發(fā)平面分離，采用集中控制替代原有分 布式控制，并通過開放和可編程接口實現(xiàn)“軟件定義”。SDN不僅是新技術(shù)，而且變革了網(wǎng)絡(luò)建設(shè)和運營的方 式：從應(yīng)用的角度構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，用IT的手段運營網(wǎng)絡(luò)。

SDN架構(gòu)包括控制器、南/北向接口、以及應(yīng)用層的各類應(yīng)用和基礎(chǔ)設(shè)施層的各種網(wǎng)元。其中最重要的是 SDN控制器，它實現(xiàn)對基礎(chǔ)設(shè)施層的轉(zhuǎn)發(fā)策略的配置和管理，支持基于多種流表的轉(zhuǎn)發(fā)控制。

SDN對邊緣計算的獨特價值：

? 支持海量聯(lián)接 支持百萬級海量網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的接入與靈活擴展，能夠集成和適配多廠商網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的管理。

? 模型驅(qū)動的策略自動化 提供靈活的網(wǎng)絡(luò)自動化與管理框架，能夠?qū)⒒A(chǔ)設(shè)施和業(yè)務(wù)發(fā)放功能服務(wù)化，實現(xiàn)智能資產(chǎn)、智能網(wǎng)關(guān)、 智能系統(tǒng)的即插即用，大大降低對網(wǎng)絡(luò)管理人員的技能要求。

? 端到端的服務(wù)保障 對端到端的GRE、L2TP、IPSec、Vxlan等隧道服務(wù)進行業(yè)務(wù)發(fā)放，優(yōu)化Qos調(diào)度，滿足端到端帶寬、時延 等關(guān)鍵需求，實現(xiàn)邊緣與云的業(yè)務(wù)協(xié)同。

? 架構(gòu)開放 將集中的網(wǎng)絡(luò)控制以及網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息開放給智能應(yīng)用，應(yīng)用可以靈活快速地驅(qū)動網(wǎng)絡(luò)資源的調(diào)度。

當(dāng)前，邊緣計算SDN技術(shù)已經(jīng)成功應(yīng)用于智能樓宇、智慧電梯等多個行業(yè)場景。

2) 低時延網(wǎng)絡(luò)（TSN） 

標(biāo)準以太網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用，具有傳輸速率高、拓撲靈活、傳輸距離遠、成本有效等優(yōu)點。同時，以 太網(wǎng)技術(shù)由于傳統(tǒng)Qos機制約束、CSMA/CD沖突檢測機制約束等無法保證實時性、確定性等行業(yè)關(guān)鍵需求。業(yè) 界對標(biāo)準以太網(wǎng)技術(shù)進行了優(yōu)化，并提出了多種工業(yè)實時以太網(wǎng)技術(shù)的商業(yè)實現(xiàn)，多種商業(yè)實現(xiàn)并存的格局給 互聯(lián)互操作帶來了障礙和挑戰(zhàn)。 近年，IEEE802.1定義了TSN（Time Sensitive Network）技術(shù)標(biāo)準，旨在推動實時以太網(wǎng)的標(biāo)準化和互 通，最終實現(xiàn)OT和ICT采用“一張網(wǎng)”，并帶來如下價值：

? 確定性:μs級時延、低于500ns級抖動；

? 接口帶寬大于1Gbps，滿足工業(yè)機器視覺等場景的大帶寬需求；

? 通過多路徑或冗余路徑實現(xiàn)可靠的數(shù)據(jù)傳輸；

? 與SDN技術(shù)相結(jié)合，實現(xiàn)對TSN網(wǎng)絡(luò)和非TSN網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一調(diào)度管理。

TSN設(shè)計理念是在標(biāo)準的以太網(wǎng)物理層之上，在MAC層提供統(tǒng)一的低時延隊列調(diào)度機制、資源預(yù)留機 制、時鐘同步機制、路徑控制機制、配置管理模型等，能實現(xiàn)與標(biāo)準以太網(wǎng)的互聯(lián)互通。

當(dāng)前，TSN已經(jīng)建立起良好的產(chǎn)業(yè)協(xié)作生態(tài)，包括：IEEE負責(zé)標(biāo)準制定，Avnu Alliance負責(zé)互通認證，以 ECC和IIC為代表的產(chǎn)業(yè)組織正在通過Testbed等活動進行產(chǎn)業(yè)示范和推廣。

3) 異構(gòu)計算（HC）

異構(gòu)計算架構(gòu)旨在協(xié)同和發(fā)揮各種計算單元的獨特優(yōu)勢：CPU擅長對系統(tǒng)進行控制、任務(wù)分解、調(diào)度； GPU具有強大的浮點和向量計算能力，擅長矩陣和矢量運算等并行計算；FPGA具有硬件可編程和低延時等優(yōu)勢；ASIC具有功耗低、性能高，成本有效等優(yōu)勢。

異構(gòu)計算目標(biāo)是整合同一個平臺上分立的處理單元使之成為緊密協(xié)同的整體來協(xié)同處理不同類型的計算負荷。同時通過開放統(tǒng)一的編程接口，實現(xiàn)軟件跨多種平臺。

異構(gòu)計算架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)包括：

? 內(nèi)存處理優(yōu)化 傳統(tǒng)架構(gòu)下，不同計算單元間傳遞數(shù)據(jù)需要數(shù)據(jù)復(fù)制，不僅占用處理器資源，還同時占據(jù)了大量的系統(tǒng) 總線帶寬。異構(gòu)計算讓多個計算單元實現(xiàn)內(nèi)存統(tǒng)一尋址，任何處理單元的數(shù)據(jù)可以輕易地被其它處理單元所 訪問，不必將數(shù)據(jù)復(fù)制一份到對方的內(nèi)存區(qū)域中，大大提高了系統(tǒng)性能。

? 任務(wù)調(diào)度優(yōu)化 各種計算單元從過去主從關(guān)系變?yōu)槠降鹊幕锇殛P(guān)系，可以根據(jù)任務(wù)情況，動態(tài)地確定最適合的計算單元 來運行工作負載。涉及了調(diào)度算法、指令集、編譯器等一系列的架構(gòu)優(yōu)化。

? 集成工具鏈 為應(yīng)用程序員提供了硬件、軟件接口、基本的運行時環(huán)境，封裝并隱藏了內(nèi)存一致性，任務(wù)調(diào)度管理等 復(fù)雜的底層細節(jié)，支持架構(gòu)參數(shù)優(yōu)化和任務(wù)調(diào)度優(yōu)化，將應(yīng)用移植工作量最小化。面向AI應(yīng)用，開放集成多種 AI訓(xùn)練和推理平臺，兼容多廠商計算單元。 目前異構(gòu)計算在芯片設(shè)計和邊緣計算平臺設(shè)計上都有應(yīng)用。在芯片方面，整合了CPU+GPU資源，能夠?qū)?現(xiàn)視頻編解碼加速。在計算平臺方面，利用CPU+FPGA（或GPU）實現(xiàn)人工智能的功能已經(jīng)被應(yīng)用于智能交 通以及智能機器人等領(lǐng)域。

4) 時序數(shù)據(jù)庫 （TSDB） 海量數(shù)據(jù)的高效寫入、查詢及分布式存儲是時序數(shù)據(jù)庫面臨的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。其關(guān)鍵技術(shù)包括：

? 分布式存儲 分布式存儲首先要考慮的是如何將數(shù)據(jù)分布到多臺機器上面，也就是分片問題。分片可以基于時間戳 +Tag+分級。將一定時間范圍內(nèi)的相同Tag（一個或多個字段相同的數(shù)據(jù)）并符合一定分級條件的數(shù)據(jù)作為相 同分片存在相同機器上。存儲前可以對數(shù)據(jù)進行壓縮處理，既提高數(shù)據(jù)寫入效率，又節(jié)省存儲空間。

? 分級存儲 時序數(shù)據(jù)的時間戳是一種非常合適的分級依據(jù)，越近期的數(shù)據(jù)查詢得越多，是熱數(shù)據(jù)；越久以前的數(shù)據(jù)查詢得越少，是冷數(shù)據(jù)。同時，分級往往結(jié)合存儲成本等因素，將每個級別的數(shù)據(jù)存儲在不同成本的存儲介 質(zhì)(內(nèi)存，HDD，SSD)上。

? 基于分片的查詢優(yōu)化 查詢時，根據(jù)查詢條件查詢所有的數(shù)據(jù)分片，所有的分片按照時間戳合并形成原始數(shù)據(jù)結(jié)果，當(dāng)查詢條 件包含聚合運算時，會根據(jù)時間采樣窗口對數(shù)據(jù)進行聚合運算，最后返回運算結(jié)果。 除了商業(yè)版本外，業(yè)界已經(jīng)有大量的開源時序數(shù)據(jù)庫，如：opentsdb，kairosDB，influxdb等。數(shù)據(jù) 庫除了需要滿足上述性能挑戰(zhàn)外，很重要的是提供行業(yè)數(shù)據(jù)建模與可視化工具，支持與行業(yè)應(yīng)用系統(tǒng)的快速 集成。 3.4.2 業(yè)務(wù)Fabric 業(yè)務(wù)Fabric是模型化的工作流，由多種類型的功能服務(wù)按照一定邏輯關(guān)系組成和協(xié)作，實現(xiàn)特定的業(yè)務(wù) 需求，是對業(yè)務(wù)需求的數(shù)字化表示。 服務(wù)的模型，包括服務(wù)名稱、執(zhí)行或提供什么樣的功能，服務(wù)間的嵌套、依賴、繼承等關(guān)系，每個服務(wù) 的輸入與輸出，以及Qos、安全、可靠性等服務(wù)約束。 服務(wù)的類型不僅包括邊緣計算提供的通用服務(wù)，還包括垂直行業(yè)所定義的特定行業(yè)服務(wù)。 業(yè)務(wù)Fabric的主要價值包括： ? 聚集業(yè)務(wù)流程，屏蔽技術(shù)細節(jié)，幫助業(yè)務(wù)部門、開發(fā)部門、部署運營部門等建立有效合作；

? 和OICT基礎(chǔ)設(shè)施、硬件平臺等解耦，實現(xiàn)跨技術(shù)平臺，支撐業(yè)務(wù)敏捷；

? 作為業(yè)務(wù)描述性模型，可繼承、可復(fù)用，能夠?qū)崿F(xiàn)快速建模。 業(yè)務(wù)Fabric功能包括： ? 定義工作流和工作負載；

? 可視化呈現(xiàn)；

? 語義檢查和策略沖突檢查；

? 業(yè)務(wù)Fabric、服務(wù)等模型的版本管理。

2.4.3 聯(lián)接計算Fabric

聯(lián)接計算Fabric是一個虛擬化的聯(lián)接和計算服務(wù)層，主要價值包括：

? 屏蔽ECN節(jié)點異構(gòu)性；

? 降低智能分布式架構(gòu)在數(shù)據(jù)一致性、容錯處理等方面的復(fù)雜性；

? 資源服務(wù)的發(fā)現(xiàn)、統(tǒng)一管理和編排；

? 支持ECN節(jié)點間的數(shù)據(jù)和知識模型的共享；

? 支持業(yè)務(wù)負載的動態(tài)調(diào)度和優(yōu)化；

? 支持分布式的決策和策略執(zhí)行。

聯(lián)接計算Fabric的主要功能包括：

a. 資源感知

? 可以感知每個ECN節(jié)點的ICT資源狀態(tài)（如網(wǎng)絡(luò)聯(lián)接的質(zhì)量，CPU占有率等）、性能規(guī)格（如實時 性）、位置等物理信息等，為計算負載在邊緣側(cè)的分配和調(diào)度提供了關(guān)鍵輸入。

b. EVF服務(wù)感知

? 它能感知系統(tǒng)提供了哪些EVF服務(wù)，這些服務(wù)分布在哪些ECN節(jié)點上，每個EVF服務(wù)在服務(wù)哪些計算任務(wù)、任務(wù)執(zhí)行的狀態(tài)等。從而為計算任務(wù)的調(diào)度提供輸入。

c. 計算任務(wù)調(diào)度

? 既支持主動的任務(wù)調(diào)度，能夠根據(jù)資源狀態(tài)、服務(wù)感知、ECN節(jié)點間的聯(lián)接帶寬、計算任務(wù)的SLA要 求等，自動化地在將任務(wù)拆分成多個子任務(wù)并分配到多個ECN節(jié)點上協(xié)同計算。也支持把計算資源、 服務(wù)資源等通過開放接口對業(yè)務(wù)開放，業(yè)務(wù)能夠主動地控制計算任務(wù)的調(diào)度過程。

d.數(shù)據(jù)協(xié)同

? ECN節(jié)點對南向的協(xié)議適配，ECN節(jié)點之間的東西聯(lián)接使用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)聯(lián)接協(xié)議。通過數(shù)據(jù)協(xié)同，節(jié) 點間可以相互交互數(shù)據(jù)、知識模型等。ECN節(jié)點需要知道特定的數(shù)據(jù)需要在哪些節(jié)點間共享，共享的 方式包括簡單的廣播、Pub-Sub模式等。

e. 多視圖呈現(xiàn)

? 能夠按照租戶、業(yè)務(wù)邏輯等進行業(yè)務(wù)呈現(xiàn)，屏蔽物理聯(lián)接的復(fù)雜性。例如，每個租戶只需要看到他所 運行的計算任務(wù)，這些任務(wù)在計算聯(lián)接Fabric上的分布情況。同時，也可以靈活地按需疊加所需要的 智能資產(chǎn)、智能網(wǎng)關(guān)、智能系統(tǒng)的位置等物理信息。

f.服務(wù)接口開放

? 通過開放接口提供計算任務(wù)請求、資源狀態(tài)反饋、任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)反饋等，屏蔽智能資產(chǎn)、智能網(wǎng)關(guān)和智能系統(tǒng)的物理差異。

2.4.4 開發(fā)服務(wù)框架（智能服務(wù)）

通過集成開發(fā)平臺和工具鏈集成邊緣計算模型庫和垂直行業(yè)模型庫，提供模型與應(yīng)用的開發(fā)、集成、仿 真、驗證和發(fā)布的全生命周期服務(wù)。 支持如下的關(guān)鍵服務(wù)：

模型化開發(fā)服務(wù)

? 定義架構(gòu)、功能需求、接口需求等模型定義，支持模型和業(yè)務(wù)流程的可視化呈現(xiàn)，支持基于模型生成 多語言的代碼；支持邊緣計算領(lǐng)域模型與垂直行業(yè)領(lǐng)域模型的集成、映射等；支持模型庫版本管理。

仿真服務(wù)

? 支持ECN節(jié)點的軟硬件仿真，仿真要能夠模擬目標(biāo)應(yīng)用場景的ECN節(jié)點規(guī)格（如內(nèi)存，存儲空間 等）。系統(tǒng)需要支持組件細粒度化、組件可裁剪和重新打包（系統(tǒng)重置），以匹配ECN節(jié)點規(guī)格。

? 基于仿真節(jié)點，能夠進行面向應(yīng)用場景的組網(wǎng)和系統(tǒng)搭建，并將開發(fā)的模型和應(yīng)用在仿真環(huán)境下進行 低成本、自動化的功能驗證。

集成發(fā)布服務(wù)

? 從基線庫獲得發(fā)布版本，調(diào)用部署運營服務(wù)，將模型與應(yīng)用部署到實際的ECN節(jié)點。

2.4.5 部署運營服務(wù)框架（智能服務(wù)）

包括業(yè)務(wù)編排、應(yīng)用部署（略）和應(yīng)用市場三個關(guān)鍵服務(wù)。

1） 業(yè)務(wù)編排

業(yè)務(wù)編排服務(wù)，一般基于三層架構(gòu)：

? 業(yè)務(wù)編排器

編排器負責(zé)定義業(yè)務(wù)Fabric，一般部署在云端（公私云）或本地（智能系統(tǒng)上）。編排器提供可視化的 工作流定義工具，支持CRUD操作。編排器能夠基于和復(fù)用開發(fā)服務(wù)框架已經(jīng)定義好的服務(wù)模板、策略模板進 行編排。在下發(fā)業(yè)務(wù)Fabric給策略控制器前，能夠完成工作流的語義檢查和策略沖突檢測等。

 ? 策略控制器

為了保證業(yè)務(wù)調(diào)度和控制的實時性，通過在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)部署策略控制器，實現(xiàn)本地就近控制。

策略控制器按照一定策略，結(jié)合本地的聯(lián)接計算Fabric所支持的服務(wù)與能力，將業(yè)務(wù)Fabric所定義的業(yè)務(wù) 流分配給本地某個聯(lián)接計算Fabric進行調(diào)度執(zhí)行。

考慮到邊緣計算領(lǐng)域和垂直行業(yè)領(lǐng)域需要不同的領(lǐng)域知識和系統(tǒng)實現(xiàn)，控制器的設(shè)計和部署往往分域部署。由邊緣計算領(lǐng)域控制器負責(zé)對安全、數(shù)據(jù)分析等邊緣計算服務(wù)進行部署。涉及到垂直行業(yè)業(yè)務(wù)邏輯的部分，由垂直行業(yè)領(lǐng)域的控制器進行分發(fā)調(diào)度。

? 策略執(zhí)行器 

在每個ECN節(jié)點內(nèi)置策略執(zhí)行器模塊，負責(zé)將策略翻譯成本設(shè)備命令并在本地調(diào)度執(zhí)行。ECN節(jié)點既支持由控制器推送策略，也可以主動向控制器請求策略。

策略可以只關(guān)注高層次業(yè)務(wù)需求，而不對ECN節(jié)點進行細粒度控制，從而保證ECN節(jié)點的自主性和本地 事件響應(yīng)處理的實時性。

應(yīng)用市場服務(wù)

應(yīng)用市場服務(wù)可以很好地聯(lián)接需求方和供給方，將企業(yè)單邊創(chuàng)新模式轉(zhuǎn)變?yōu)榛诋a(chǎn)業(yè)生態(tài)的多邊開放創(chuàng)新。供給方可以通過App封裝行業(yè)Know-How并通過應(yīng)用注冊進行快捷發(fā)布，需求方可以通過應(yīng)用目錄方便地找到匹配需求的方案并進行應(yīng)用訂閱。

應(yīng)用市場服務(wù)支持多樣化的App，包括基于工業(yè)知識構(gòu)建的機理模型、基于數(shù)據(jù)分析方法構(gòu)建的算法模 型、可繼承和復(fù)用的業(yè)務(wù)Fabric模型、支持特定功能（如故障診斷）的應(yīng)用等。這些App既可以被最終用戶直 接使用，也可以通過基于模型的開放接口進行應(yīng)用二次開發(fā)。

2.4.6 管理服務(wù)

支持面向終端設(shè)備、網(wǎng)絡(luò)設(shè)備、服務(wù)器、存儲、數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)與應(yīng)用的隔離、安全、分布式架構(gòu)的統(tǒng)一管 理服務(wù)。 支持面向工程設(shè)計、集成設(shè)計、系統(tǒng)部署、業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)遷移、集成測試、集成驗證與驗收等全生命周期。

3.4.7 數(shù)據(jù)全生命周期服務(wù)

1）   邊緣數(shù)據(jù)特點

邊緣數(shù)據(jù)是在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)產(chǎn)生的，包括機器運行數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)以及信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)等，具有高通量（瞬 間流量大）、流動速度快、類型多樣、關(guān)聯(lián)性強、分析處理實時性要求高等特點。 與互聯(lián)網(wǎng)等商業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用相比，邊緣數(shù)據(jù)的智能分析有如下特點和區(qū)別：

? 因果VS 關(guān)聯(lián)

邊緣數(shù)據(jù)主要面向智能資產(chǎn)，這些系統(tǒng)運行一般有明確的輸入輸出的因果關(guān)系，而商業(yè)大數(shù)據(jù)關(guān)注的是 數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)關(guān)系。

? 高可靠性VS

較低可靠 制造業(yè)、交通等行業(yè)對模型的準確度和可靠性要求高，否則會帶來財產(chǎn)損失甚至人身傷亡。而商業(yè)大數(shù) 據(jù)分析對可靠性要一般較低。邊緣數(shù)據(jù)的分析要求結(jié)果可解釋，所以黑盒化的深度學(xué)習(xí)方式在一些應(yīng)用場景 受到限制。將傳統(tǒng)的機理模型和數(shù)據(jù)分析方法相結(jié)合是智能分析的創(chuàng)新和應(yīng)用方向。

? 小數(shù)據(jù)VS 大數(shù)據(jù)

機床，車輛等資產(chǎn)是人設(shè)計制造，其運行過程中的多數(shù)數(shù)據(jù)是可以預(yù)知的，其異常、邊界等情況下的數(shù) 據(jù)才真正有價值。商業(yè)大數(shù)據(jù)分析則一般需要海量的數(shù)據(jù)。

2） 數(shù)據(jù)全生命周期服務(wù)

可以通過業(yè)務(wù)Fabric定義數(shù)據(jù)全生命周期的業(yè)務(wù)邏輯，包括指定數(shù)據(jù)分析算法等，通過聯(lián)接計算Fabric優(yōu) 化數(shù)據(jù)服務(wù)的部署和運行，滿足業(yè)務(wù)實時性等要求。 數(shù)據(jù)全生命周期服務(wù)包括了：

? 數(shù)據(jù)預(yù)處理 對原始數(shù)據(jù)的過濾、清洗、聚合、質(zhì)量優(yōu)化（剔除壞數(shù)據(jù)等）和語義解析。

? 數(shù)據(jù)分析 基于流式數(shù)據(jù)分析對數(shù)據(jù)即來即處理，可以快速響應(yīng)事件和不斷變化的業(yè)務(wù)條件與需求，加速對數(shù)據(jù)執(zhí) 行持續(xù)分析。 提供常用的統(tǒng)計模型庫，支持統(tǒng)計模型、機理模型等模型算法的集成。支持輕量的深度學(xué)習(xí)等模型訓(xùn)練方法。

? 數(shù)據(jù)分發(fā)和策略執(zhí)行 基于預(yù)定義規(guī)則和數(shù)據(jù)分析結(jié)果，在本地進行策略執(zhí)行。或者將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給云端或其他ECN節(jié)點進行處理。

? 數(shù)據(jù)可視化和存儲 采用時序數(shù)據(jù)庫等技術(shù)可以大大節(jié)省存儲空間并滿足高速的讀寫操作需求。利用AR、VR等新一代交互技 術(shù)逼真呈現(xiàn)。

2.4.8 安全服務(wù)

邊緣計算架構(gòu)的安全設(shè)計與實現(xiàn)首先需要考慮：

? 安全功能適配邊緣計算的特定架構(gòu)；

? 安全功能能夠靈活部署與擴展；

? 能夠在一定時間內(nèi)持續(xù)抵抗攻擊；

? 能夠容忍一定程度和范圍內(nèi)的功能失效，但基礎(chǔ)功能始終保持運行；

? 整個系統(tǒng)能夠從失敗中快速完全恢復(fù)。

同時，需要考慮邊緣計算應(yīng)用場景的獨特性：

? 安全功能輕量化，能夠部署在各類硬件資源受限的IoT設(shè)備中；

? 海量異構(gòu)的設(shè)備接入，傳統(tǒng)的基于信任的安全模型不再適用，需要按照最小授權(quán)原則重新設(shè)計安全模 型（白名單）；

? 在關(guān)鍵的節(jié)點設(shè)備（例如智能網(wǎng)關(guān)）實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)與域的隔離，對安全攻擊和風(fēng)險范圍進行控制，避免攻 擊由點到面擴展；

? 安全和實時態(tài)勢感知無縫嵌入到整個邊緣計算架構(gòu)中，實現(xiàn)持續(xù)的檢測與響應(yīng)。盡可能依賴自動化實 現(xiàn)，但是人工干預(yù)時常也需要發(fā)揮作用。

安全的設(shè)計需要覆蓋邊緣計算架構(gòu)的各個層級，不同層級需要不同的安全特性。同時，還需要有統(tǒng)一的態(tài)勢感知、安全管理與編排、統(tǒng)一的身份認證與管理，以及統(tǒng)一的安全運維體系，才能最大限度地保障整個架構(gòu)安全與可靠。

節(jié)點安全：需要提供基礎(chǔ)的ECN安全、端點安全、軟件加固和安全配置、安全與可靠遠程升級、輕量級 可信計算、硬件Safety開關(guān)等功能。安全與可靠的遠程升級能夠及時完成漏洞和補丁的修復(fù)，同時避免升級后 系統(tǒng)失效（也就是常說的“變磚”）。輕量級可信計算用于計算（CPU）和存儲資源受限的簡單物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備， 解決最基本的可信問題。

網(wǎng)絡(luò)（Fabric）安全：包含防火墻（Firewall）、入侵檢測和防護（IPS/IDS）、DDoS防護、VPN/TLS功 能，也包括一些傳輸協(xié)議的安全功能重用（例如REST協(xié)議的安全功能）。其中DDoS防護在物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算 中特別重要，近年來，越來越多的物聯(lián)網(wǎng)攻擊是DDoS攻擊，攻擊者通過控制安全性較弱的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備（例如 采用固定密碼的攝像頭）來集中攻擊特定目標(biāo)。

數(shù)據(jù)安全：包含數(shù)據(jù)加密、數(shù)據(jù)隔離和銷毀、數(shù)據(jù)防篡改、隱私保護（數(shù)據(jù)脫敏）、數(shù)據(jù)訪問控制和數(shù) 據(jù)防泄漏等。其中數(shù)據(jù)加密，包含數(shù)據(jù)在傳輸過程中的加密、在存儲時的加密；邊緣計算的數(shù)據(jù)防泄漏與傳統(tǒng) 的數(shù)據(jù)防泄漏有所不同，邊緣計算的設(shè)備往往是分布式部署，需要特別考慮這些設(shè)備被盜以后，相關(guān)的數(shù)據(jù)即 使被獲得也不會泄露。

應(yīng)用安全：主要包含白名單、應(yīng)用安全審計、惡意代碼防范、WAF（Web應(yīng)用防火墻）、沙箱等安全功 能。其中，白名單是邊緣計算架構(gòu)中非常重要的功能，由于終端的海量異構(gòu)接入，業(yè)務(wù)種類繁多，傳統(tǒng)的IT安全授權(quán)模式不再適用，往往需要采用最小授權(quán)的安全模型（例如白名單功能）管理應(yīng)用及訪問權(quán)限。

安全態(tài)勢感知、安全管理與編排：網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)接入的終端類型廣泛，數(shù)量巨大，承載的業(yè)務(wù)繁雜，被動 的安全防御往往不能起到良好的效果。因此，需要采用更加積極主動的安全防御手段，包括基于大數(shù)據(jù)的態(tài) 勢感知和高級威脅檢測，以及統(tǒng)一的全網(wǎng)安全策略執(zhí)行和主動防護，從而更加快速響應(yīng)和防護。再結(jié)合完善 的運維監(jiān)控和應(yīng)急響應(yīng)機制，則能夠最大限度保障邊緣計算系統(tǒng)的安全、可用、可信。

身份和認證管理：身份和認證管理功能遍布所有的功能層級。但是在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)比較特殊的是，海量的 設(shè)備接入，傳統(tǒng)的集中式安全認證面臨巨大的性能壓力，特別是在設(shè)備集中上線時認證系統(tǒng)往往不堪重負。

在必要的時候，去中心化、分布式的認證方式和證書管理成為新的技術(shù)選擇。

2.5 部署視圖

系統(tǒng)主要提供兩種典型的部署模型：三層模型和四層模型。

1） 三層部署模型 主要面向業(yè)務(wù)部署到一個或多個分散地域，且每個區(qū)域的業(yè)務(wù)流量規(guī)模較小的場景。

典型的場景包括：智慧路燈、智能電梯、智慧環(huán)保等場景。 智能資產(chǎn)完成本地處理后，多種或多個業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)沿著南北向匯聚到智能網(wǎng)關(guān)。智能網(wǎng)關(guān)除了提供智能 資產(chǎn)接入、智能資產(chǎn)本地管理、總線協(xié)議轉(zhuǎn)換等網(wǎng)絡(luò)功能外，還提供實時流式數(shù)據(jù)分析、安全保護、小規(guī) 模數(shù)據(jù)存儲等功能。網(wǎng)關(guān)將實時業(yè)務(wù)需求在本地完成處理，同時將非實時數(shù)據(jù)聚合后送到云端處理。

2） 四層部署模型 主要面向業(yè)務(wù)部署集中，業(yè)務(wù)流量規(guī)模較大的場景。

典型的場景包括：智能視頻分析、分布式電網(wǎng)、智能制造等場景。

與三層部署場景最典型的區(qū)別是：邊緣側(cè)數(shù)據(jù)量大，本地應(yīng)用系統(tǒng)多，需要大量的計算、存儲資源。智 能資產(chǎn)和智能網(wǎng)關(guān)完成本地最實時的處理后，將數(shù)據(jù)匯聚到本地分布式智能系統(tǒng)進行二次處理。這些分布式 ECN節(jié)點通過東西向聯(lián)接進行數(shù)據(jù)和知識的交換，支持計算、存儲資源的橫向彈性擴展，能夠完成本地的實時 決策和實時優(yōu)化操作。