邊緣計算面臨的挑戰有哪些？

JaysonWang 發布于2019-04-29 14:21 / 2877人閱讀

摘要：而萬物互聯萬物感知的智能社會，則是跟物聯網發展相伴而生，邊緣計算系統也因此應聲而出。事實上，物聯網的概念已經提出有超過年的歷史，然而，物聯網卻并未成為一個火熱的應用。

邊緣計算是指在靠近物或數據源頭的一側，采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺，就近提供最近端服務。其應用程序在邊緣側發起，產生更快的網絡服務響應，滿足行業在實時業務、應用智能、安全與隱私保護等方面的基本需求。邊緣計算處于物理實體和工業連接之間，或處于物理實體的頂端。而云端計算，仍然可以訪問邊緣計算的歷史數據。

全球智能手機的快速發展，推動了移動終端和“邊緣計算”的發展。而萬物互聯、萬物感知的智能社會，則是跟物聯網發展相伴而生，邊緣計算系統也因此應聲而出。事實上，物聯網的概念已經提出有超過15年的歷史，然而，物聯網卻并未成為一個火熱的應用。一個概念到真正的應用有一個較長的過程，與之匹配的技術、產品設備的成本、接受程度、試錯過程都是漫長的，因此往往不能很快形成大量使用的市場。

邊緣計算面臨的挑戰

應用智能性

業務流程優化、運維自動化與業務創新驅動應用走向智能，邊緣側智能能夠帶來顯著的效率與成本優勢。以預測性維護為代表的智能化應用場景正推動行業向新的服務模式與商業模式轉型。

聯接的海量

網絡是系統互聯與數據聚合傳輸的基石。伴隨聯接設備數量的劇增，網絡運維管理、靈活擴展和可靠性保障面臨巨大挑戰。同時，工業現場長期以來存在大量異構的總線聯接，多種制式的工業以太網并存，如何兼容多種聯接并且確保聯接的實時可靠是必須要解決的現實問題。

實時性

工業系統檢測、控制、執行的實時性高，部分場景實時性要求在10ms以內。如果數據分析和控制邏輯全部在云端實現，難以滿足業務的實時性要求。

數據的優化

當前工業現場存在大量的多樣化異構數據，需要通過數據優化實現數據的聚合、數據的統一呈現與開放，以靈活高效地服務于邊緣應用的智能。

安全問題

安全橫跨云計算和邊緣計算，需要實施端到端防護。網絡邊緣側由于更貼近萬物互聯的設備，訪問控制與威脅防護的廣度和難度因此大幅提升。邊緣側安全主要包含設備安全、網絡安全、數據安全與應用安全。此外，關鍵數據的完整性、保密性，大量生產或人身隱私數據的保護也是安全領域需要重點關注的內容。

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