工业互联网边缘计算 课件 任务3.1 边云协同与项目整体方案设计

——工业互联网边缘计算——模块3部署边云协同系统架构和平台架构目录CONTENTS边云协同与项目整体方案设计任务3.1边云协同系统部署任务3.2边云协同平台部署任务3.3系统高并发性与高可用性配置任务3.4数据平台与边缘网关协同案例任务3.5任务3.1边云协同与项目整体方案设计3.1.1边云协同的意义与架构1.边云协同赋能工业生产随着人工智能、大数据、物联网、智能制造等技术在现代工厂的应用和普及，工业现场终端设备产生海量数据实时处理需求，全部上传云端处理难以保证部分场景对设备精准控制的时延要求，而且会造成巨大的网络压力和计算压力。所以在传统云计算架构中引入边缘节点，向“云—边—端”演进。一方面，将云计算的优势下沉到更靠近终端设备的边缘节点，海量数据无需全部上传云端处理，而是在边缘节点完成初步计算、存储、转发，然后有选择性地上传云端处理，既能保证对设备精准控制的时延要求，又能有效降低云端网络压力和计算压力。另一方面，边缘节点的引入也带来了边缘管理方面的新需求，边缘节点既需要具有一定的离线自治能力，又需要与云端协同运行，借助丰富的云网资源实现边云资源协同、服务协同、应用协同等方面的全面协同。实际上，随着我国“新基建”持续发力，云、网、边、端（云计算、互联网、边缘计算、终端）互相融合的赋能效应日益显现，边云协同已经成为工业互联网场景下的新趋势。3.1.1边云协同的意义与架构2.边云协同的经典架构边缘计算产业联盟（ECC）与工业互联网产业联盟（AII）联合发布的《边缘计算与云计算协同白皮书2.0》中提出：边缘计算和云计算之间不是替代关系，而是互补协同关系。边缘计算和云计算需要通过紧密协同才能更好地满足各种需求场景的匹配，从而放大边缘计算和云计算的应用价值。边缘计算既靠近执行单元，更是云端所需高价值数据的采集和初步处理单元，可以更好地支撑云端应用；反之，云计算通过大数据分析优化输出的规则或者模型可以下发到边缘侧，边缘侧基于新的规则或者模型运行。（1）边云协同的能力与内涵边云协同涉及边缘侧和云端关于IaaS、PaaS、SaaS三个层面的全面协同。通过三个层面的全面协同可以实现对虚拟化资源、网络、安全等方面的资源协同；实现数据管理、智能管理、服务管理等方面的服务协同；实现规则管理、模型管理、应用管理等方面的应用协同。（2）边云协同的经典架构边缘协同的经典架构如图所示，包括资源协同、服务协同、应用协同等方面的全面协同。3.1.1边云协同的意义与架构2.边云协同的经典架构1）资源协同边缘节点提供计算、存储、网络、虚拟化等基础设施资源，既具有本地资源调度管理能力，又接受并执行云端资源调度管理策略，包括云端对边缘节点的资源管理、设备管理、网络连接管理。从单节点的角度，资源协同提供了底层硬件的抽象，简化了上层应用的开发难度；从全局的角度，资源协同提供了全局视角的资源调度和全域的Overlay网络动态加速能力，使得边缘资源能够有效使用，边缘与边缘、边缘与中心的互动能够更加实时。3.1.1边云协同的意义与架构2.边云协同的经典架构2）服务协同服务协同为边缘应用的构建提供关键组件和快速灵活的对接机制，从而有效提升边缘应用的构建速度。服务协同主要包括两个方面：一个方面是云端提供的服务能力，包括数据类能力、智能类能力、应用使能类能力；另一方面是通过云原生架构，提供一套标准的接入框架，为边缘服务的接入、发现、使用、运维提供一套完整流程。3.1.1边云协同的意义与架构2.边云协同的经典架构3）应用协同应用协同实现边缘应用的统一接入，既包括将开发好的应用通过网络远程部署到用户希望的边缘节点，又包括在云端进行边缘应用的全生命周期管理。对于边缘计算的落地实践来说，应用协同是整个系统的核心，涉及云、边、管、端各个方面。3.1.2项目整体方案设计某企业根据实际需要设计了工业互联网边缘计算场景下的“云—边—端”架构。在工业现场部署摄像头、机械臂、机器人、智能仪表、传感器等终端设备，产生海量数据实时处理需求。由边缘网关和MEC服务器作为两级边缘节点。第一级边缘节点部署在工业现场的边缘网关中，又称边缘网关层，在传统路由转发功能的基础上对海量数据进行初步处理，降低海量数据造成的网络压力和计算压力。第二级边缘节点部署在5G网络基础设施架构中的MEC服务器中，又称边缘云层，对边缘网关初步处理后的数据进行智能分析，结果通过边缘网关反馈给终端设备，保证对终端设备精准控制的时延要求。在上述两级边缘节点的基础上部署云中心层作为“云—边—端”架构中的云端，与边缘节点之间进行资源协同、服务协同、应用协同等方面的全面协同。如图所示为项目整体方案设计。3.1.2项目整体方案设计从资源协同的角度看：边缘节点的基础设施抽象为硬件资源，既支持本地调度管理，又支持全局调度管理，边缘云层和云中心层可以对边缘网关层的硬件资源进行两级调度管理，云中心层也可以对边缘云层的资源进行调度管理，不仅实现了边缘资源的充分利用，而且简化了上层应用的开发难度。从服务协同的角度看：一方面，在边缘节点上部署应用以前需要首先部署好边缘节点上的基础服务，这类基础服务通常由云中心层通过标准框架统一提供，可以很方便地部署到边缘节点上；另一方面，边缘节点由于资源有限只能对数据进行部分处理，深度处理需要将数据上传云中心层，由云中心层提供进一步的服务能力，包括数据类能力、智能类能力、应用使能类能力。从应用协同的角度看：一方面，应用的开发过程可能需要依赖一些规则或者模型，这些规则或者模型的训练过程可能需要海量数据和超强算力的支撑，边缘节点由于资源有限通常不具备对上述训练过程的支撑能力，所以这些规则或者模型只能在云中心层训练，训练完成后由云中心层以应用的形式部署到边缘节点上；另一方面，云中心层不仅负责下发应用到边缘节点上，而且负责边缘节点上所有应用从创建到销毁的全生命周期管理。除此以外，边缘节点和云中心层之间还可以在安全防护方面保持协同：边缘节点提供部分