工业互联网和边缘计算学习总结

一、工业互联网

1.工业互联网介绍

工业互联网是通过新一代信息通信技术和网络平台把生产过程中涉及设备、生产线、工厂、供应商、产品和客户紧密地连接和融合起来，通过网络和平台采集海量工业数据，通过对数据存储、管理、呈现、分析、建模及应用提升生产效率，降低人工成本和管理成本。网络、平台、安全构成了互联网三大体系。

2.工业互联网架构

官方给出的工业互联网平台功能架构

工业互联网平台包括边缘层、基础设施层（IaaS）、平台层（PaaS）、应用层（SaaS）。
边缘层 依托传感器、工业控制、物联网技术支持各类工业设备和信息系统的接入，实现数据的采集和处理。
基础设施层（IaaS） 主要提供基本的计算、存储、网络等物理资源，提供基础的资源服务能力，包括计算管理、存储管理、网络管理、虚拟化管理等功能。
平台层（PaaS） 向下接入海量工业数据资源，向上支撑工业APP的敏捷开发与运维。平台层的通用 PaaS 服务提供支撑工业互联网平台自身所需的 PaaS 能力，包括数据库/大数据、中间件、容器和微服务等基础组件和服务，以及开发测试、自动运维、服务治理、平台管理等管理服务、流程与工具链支持。平台层的工业 PaaS 服务主要是其集成了工业数据分析与建模能力，基于工业大数据和业务流程提供了各项基础和特色的服务，并以统一的 API 形式对外提供服务。具体包括接入服务、配置管理服务、数据服务、运营支撑服务、管理服务。并以统一的 API 形式对外提供服务。
应用层（SaaS） ，应用层依托设备物联接入、工业大数据分析等平台 PaaS 能力支撑面向不同行业不同领域的使用人员，提供不同的业务应用，产生应用价值。

3.当前工业互联网中存在的问题

平台的差异化

由于企业本身生产流程、工艺和设备等不同，并没有一个通用的平台，可以满足大部分企业的共同使用，对平台有个性化可定制、可扩展的要求。

安全问题

（1）工控设备的操作系统更新周期长并且企业内网安全性较低，设备暴露于互联网中，如果存在漏洞容易被黑客攻击和利用。
（2）工业互联网和核心是工业数据的采集和处理，对数据的存储、分析、传输存在安全风险。

二、工业互联网中的边缘计算

工业互联网在使用过程中对网络环境有着高可靠，低时延的需求。边缘计算是在靠近数据源头的网络边缘侧就近提供边缘智能服务，而不是将数据上传到云平台由云端计算处理后再返回处理结果，即将一部分需要在云端进行的计算下沉到离终端更近的地方，在网络边缘对数据进行处理提供边缘智能服务，减少云端和算力之间的距离，同时还能降低云端计算的处理量。

1.边缘计算和云计算范式

（1）云计算范式：

最左侧是服务提供者来提供数据，上传到云中心，终端客户发送请求到云中心，云中心响应相关请求并发送数据给终端客户。终端客户始终是消费者的角色。
（2）边缘计算范式：

边缘结点（包括智能家电、手机、平板等）产生数据，上传到云中心，服务提供商也产生数据上传到云中心。边缘结点发送请求到云中心，云中心返还相关数据给边缘结点。

2.边缘计算发展阶段

边缘互联->边缘智能->边缘自治。
边缘互联 海量异构终端实时互联、网络自动部署和运维，并保证联接
的安全、可靠和互操作性。
边缘智能 边缘侧智能数据分析、智能网络控制、智能业务处理，大幅度提升效率并降低成本。
边缘自治 边缘侧自主业务逻辑分析、动态实时自我优化。

3.边缘计算的优势

（1）.保障网络边缘应用的实时性，响应迅速，更好的支持本地业务的智能化实时处理；
（2）.数据传输距离上的降低，减少大量数据传输导致的带宽压力；
（3）.避免所有终端数据都在云端计算，降低云端的压力；
（4）.数据直接在边缘节点进行分析处理，不但能提高工作效率，还能更好的保护数据隐私。