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    關(guān)注中國自動化產(chǎn)業(yè)發(fā)展的先行者!
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    關(guān)于如何將邊緣計算引入智慧城市的實踐與思考
    關(guān)鍵詞:

    作為中國智慧城市建設(shè)與運營的領(lǐng)軍企業(yè)、領(lǐng)先的創(chuàng)新型技術(shù)服務(wù)商,軟通動力信息技術(shù)(集團)有限公司積極參與國家“一帶一路”、“新型城鎮(zhèn)化”、以及“中國制造2025”的建設(shè)與實踐。同時,作為邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟的創(chuàng)始單位和核心成員, 軟通動力致力于將多年在智慧城市領(lǐng)域的洞察和行業(yè)經(jīng)驗帶到聯(lián)盟試驗平臺的搭建與市場推廣之中。另外,我們也會將現(xiàn)實中所遇到的具有共性的行業(yè)痛點和技術(shù)挑戰(zhàn),前瞻性地結(jié)合行業(yè)發(fā)展趨勢,與聯(lián)盟中的合作伙伴們一道,通過實驗平臺進行測試驗證,以促進行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和解決方案的落地。從技術(shù)分工來看,在邊緣計算的參考架構(gòu)中,軟通動力更加聚焦于邊緣側(cè)的數(shù)據(jù)域和應(yīng)用域,以及云端應(yīng)用。

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    軟通動力經(jīng)過在智慧城市領(lǐng)域多年的深耕細(xì)作,憑借多年的行業(yè)積累,以及不斷的創(chuàng)新和實踐,很早就提出了基于云計算的智慧城市綜合解決方案,為政府、產(chǎn)業(yè)、民生提供服務(wù),我們稱之為城市云。城市云是一個異構(gòu)混合云,在IaaS層面提供彈性可擴展的計算、存儲和網(wǎng)絡(luò)等基礎(chǔ)設(shè)施,降低了城市的IT基礎(chǔ)設(shè)施的投入成本,避免了不必要的重復(fù)建設(shè);城市云為開發(fā)者和合作伙伴所提供的PaaS平臺為打破信息孤島提供了重要技術(shù)支撐,部門之間、企業(yè)之間甚至行業(yè)之間的應(yīng)用和數(shù)據(jù)可以進行打通和共享,同時又有嚴(yán)格的安全保障措施;另外,通過云端的SaaS應(yīng)用的訪問和使用,逐漸沉淀和匯集城市級大數(shù)據(jù),而依靠城市大數(shù)據(jù)所產(chǎn)生的洞察,可以為城市提供運營和增值服務(wù)??梢哉f,云平臺是當(dāng)下智慧城市的最基礎(chǔ)IT支撐平臺,幾乎所有的數(shù)據(jù)都要在云端進行匯集并處理。

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    隨著國內(nèi)創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)理念的普及,互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)從線上(online)往線下(offline)進行滲透,加之傳統(tǒng)行業(yè)自身數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需要,以及中國智慧城市、新型城鎮(zhèn)化建設(shè)、“一帶一路”等國家戰(zhàn)略的推動,積極地帶動了物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。未來的城市基礎(chǔ)設(shè)施將進一步物聯(lián)化,各類感知設(shè)備將無處不在,它涉及交通出行、氣象環(huán)保、工業(yè)制造、物流運輸、健康養(yǎng)老、居家生活等方方面面。這些物聯(lián)網(wǎng)的前端設(shè)備就如整個城市的觸角和感知器官一般,延伸到城市的各個角落和各個領(lǐng)域,實時收集整個城市的運營狀況,同時再結(jié)合云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能等創(chuàng)新技術(shù)的應(yīng)用,可以獲取有關(guān)整個城市運行狀況的前所未有的洞察。城市的管理者們可以根據(jù)這些洞察做出科學(xué)決策和宏觀調(diào)控,以優(yōu)化城市的管理和運營,使之一直處于良性循環(huán)之中。

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    新的機遇來臨之際,挑戰(zhàn)也隨之而來:物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的大數(shù)據(jù)空前之大,并且在很多場景之中都需要進行及時響應(yīng),云計算似乎難以完全勝任這一要求。僅僅以一輛無人駕駛汽車為例,車上的各種傳感器和攝像頭每秒鐘所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量就有可能會超過1GB。而像波音787這樣的飛機每秒產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量則會超過5GB。那么,這些數(shù)據(jù)如果傳到云端進行實時處理,顯然是不現(xiàn)實的。另外,還有很多場景中還要考慮安全和隱私等問題。在這些情況下,數(shù)據(jù)需要在靠近數(shù)據(jù)源的邊緣側(cè)進行處理,以提供實時的聯(lián)接、集成、分析和安全等能力。這需要一種更新的技術(shù)架構(gòu)來應(yīng)對全新的機遇與挑戰(zhàn),以滿足物聯(lián)網(wǎng)時代智慧城市場景中更為苛刻的需求。

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    現(xiàn)有的這種只支持在云端進行大數(shù)據(jù)集中處理的城市云方案是不能完全滿足未來發(fā)展需求的,需要根據(jù)不同場景進行有序升級,并最終提供全面支持云計算和邊緣計算的智慧城市綜合解決方案。

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    首先,在平臺方面,軟通動力選擇了華為的物聯(lián)網(wǎng)云平臺以及邊緣計算網(wǎng)關(guān),作為未來升級版的城市云的底層物聯(lián)網(wǎng)支撐平臺。通過這個支持廣泛連接的平臺,不但能滿足系統(tǒng)在邊緣端及時、智能的響應(yīng),還能解決由于技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)不同而造成的潛在的“技術(shù)孤島”問題。然后,選取一個合適的場景作為切入點,以打通對平臺進行升級的技術(shù)通路。我們選擇了當(dāng)下非常熱點的場景:環(huán)保。環(huán)境問題是當(dāng)下政府比較頭疼的問題, 政府需要對各種污染源進行實時監(jiān)測,有問題要能及時預(yù)警、取證并采取相應(yīng)行動,甚至需要預(yù)測性分析,在必要時提前采取防范措施。

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    借助智慧環(huán)保解決方案的升級改造,軟通動力成功打通了基于“設(shè)備→邊緣網(wǎng)關(guān)→云端”的技術(shù)通路,為后續(xù)更多應(yīng)用場景移入到這個支撐云計算和邊緣計算的物聯(lián)網(wǎng)平臺掃清了技術(shù)上的障礙。接下來,我們會逐步將整個城市的智慧應(yīng)用場景用這個既能支持云計算又能支持邊緣計算的物聯(lián)網(wǎng)平臺支撐起來。

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    通過在前沿領(lǐng)域不斷的探索與實踐,軟通動力認(rèn)為云計算結(jié)合邊緣計算的技術(shù)架構(gòu)將能很好地應(yīng)對物聯(lián)網(wǎng)時代的挑戰(zhàn),這是一種自然的選擇過程。理想情況下,云計算和邊緣計算將作如下分工與配合:

    (1)將計算、網(wǎng)絡(luò)、存儲能力從云端延伸到邊緣端;

    (2)遵循“業(yè)務(wù)應(yīng)用在邊緣,管理在云端”的模式;

    (3) 邊緣端的業(yè)務(wù)規(guī)則是在云端通過機器學(xué)習(xí)的方式進行訓(xùn)練,規(guī)則訓(xùn)練好后,推送到邊緣端,本地執(zhí)行。

    不難想象,邊緣端將承載更多的業(yè)務(wù)邏輯執(zhí)行能力,尤其是那些需要及時響應(yīng)的場景,而云端則需要通過人工智能來參與管理和協(xié)同。未來萬物互聯(lián),前端設(shè)備也不僅僅是屈指可數(shù)的幾種類型,很可能是幾萬種甚至幾十萬種不同類型的設(shè)備,它們在非人為干預(yù)下進行互聯(lián)互通,那么單靠程序員提前預(yù)判好數(shù)據(jù)類型和業(yè)務(wù)邏輯然后編寫一段程序進行處理,顯然是很難實現(xiàn)的。而且種類如此繁多的前端設(shè)備在未來的升級、維護,完全靠人工來處理,將是不可能完成的任務(wù)。邊緣計算的出現(xiàn),不是為了取代云計算,而是為了彌補云計算這種單一的集中控制和處理所造成的短板,兩者之間是天然的協(xié)同和互補關(guān)系。

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    比爾蓋茨曾說過:“微軟離破產(chǎn)永遠(yuǎn)只有18個月的時間。”在過去的幾年當(dāng)中,海內(nèi)外有很多知名的大企業(yè)遇到了轉(zhuǎn)型和生存的問題,但同時也有很多創(chuàng)新型企業(yè)抓住機遇,及時轉(zhuǎn)型,將自己做大做強。與時俱進,通過不斷的轉(zhuǎn)型與創(chuàng)新,抓住新的機遇,是一切優(yōu)秀企業(yè)應(yīng)具備的基因和思維方式。如何將邊緣計算引入智慧城市的話題,也是圍繞轉(zhuǎn)型和創(chuàng)新來展開的,相信這里并沒有什么標(biāo)準(zhǔn)答案,更多是軟通動力在前進途中所做的一些積極的實踐和思考。

    作者簡介:

    崔士勇(1976-),邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟實驗平臺工作組專家。17年IT從業(yè)經(jīng)驗,現(xiàn)任軟通動力信息技術(shù)(集團)有限公司集團戰(zhàn)略合作項目支持部總監(jiān),負(fù)責(zé)軟通動力與華為、IBM等戰(zhàn)略合作伙伴在智慧城市領(lǐng)域的聯(lián)合解決方案的技術(shù)引進和資源整合,同時也負(fù)責(zé)集團重點戰(zhàn)略項目的孵化、管理與支持工作。

    摘自《自動化博覽》2017年7月刊

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