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【控制网】工业互联网智能制造边缘计算模型与验证方法( 二 )


2边缘计算概述
边缘计算融合了多个学科的内容 ， 不同领域的组织和学者对边缘计算有着不同的解读 。 边缘计算产业联盟（EdgeComputingConsortium ， ECC）对边缘计算的定义为：边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧 ， 融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台（架构） ， 就近提供边缘智能服务 ， 满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求 。 近年来 ， 随着移动互联网和物联网的发展 ， 智能终端设备不断普及 ， 网络边缘侧数据的爆发式增长推动了边缘计算的发展 。 2014年欧洲ETSI成立移动边缘计算标准化工作组（MEC）；同年 ， AT&T、思科（Cisco）、通用电气（GE）、IBM和英特尔（intel）成立工业互联网联盟（IndustrialInternetConsortium ， IIC）；2015年 ， ARM、思科、戴尔、英特尔、微软和普林斯顿大学建立开放雾联盟（OpenFogConsortium）；2016年 ， 国内工业、信息通信业、互联网等领域百余家单位共同发起成立工业互联网产业联盟；同年 ， 由华为技术有限公司、中国科学院沈阳自动化研究所等单位联合倡议发起的边缘计算产业联盟（EdgeComputingConsortium ， ECC）正式成立 。 在学术科研方面 ， 2016年 ， IEEE和ACM共同发起了边缘计算研讨会IEEE/ACMSymposiumonEdgeComputing；2017年 ， 中国自动化学会率先成立了边缘计算专业委员会 。 在IEEECOMMUNICATIONSSURVEYS&TUTORIALS、IEEECOMMUNICATIONSMAGAZINE、IEEEInternetofThingsJournal等著名学术期刊上都发表了大量边缘计算综述性文章 。 在标准制定方面 ， ITU-TSG20发起了“边缘计算需求和能力要求”的国际标准立项 ， 中国通信标准化协会CCSA也陆续开展多项边缘计算行业标准立项 。 同时 ， 北京大学、东南大学等单位承担了一系列云端融合相关的863和国家重点研发计划项目 ， 有力地推动了边缘技术的发展 。 例如东南大学的宋爱国等人承担的国家重点研发计划云计算和大数据重点专项“云端融合的自然交互设备和工具” ， 目前已成功研发有源/无源器件结合的小型可穿戴力触觉反馈装置 ， 以及具有触觉反馈的多通道三维书空笔式交互技术与装置 。 其中多通道教学系统面向基础教育在“班班通”工程和“数字化校园”工程中进行推广应用 ， 产品应用于中小学教学班11,000多个 ， 学校用户超过100所 。
3工业互联网智能制造边缘计算模型
在工业互联网智能制造领域 ， 边缘计算整体架构如图1所示 。
【控制网】工业互联网智能制造边缘计算模型与验证方法
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图1工业互联网智能制造边缘计算整体架构
工业互联网智能制造边缘计算模型主要包括了边缘资源感知和服务感知模型、边缘资源调度模型、边缘任务划分模型、多视图模型库等模型 。 基于智能任务划分 ， 通过对边缘资源和服务状态的感知进行边缘资源调度 ， 实现云-边缘的协同计算 ， 将计算任务根据最小化能耗、最小化系统延迟以及负载均衡等目标 ， 在云和边缘处进行计算卸载 ， 提升系统的整体性能 。 工业互联网智能制造边缘计算模型的具体内容如图2所示 。
【控制网】工业互联网智能制造边缘计算模型与验证方法
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图2工业互联网智能制造边缘计算模型
（1）边缘资源与服务状态感知模型
边缘资源与服务状态感知模型主要用来感知每个边缘计算节点的ICT资源状态（如网络联接的质量、CPU占有率等）、性能规格（如实时性）、位置等物理信息等 ， 为计算负载在边缘侧的分配和调度提供了关键输入 。
边缘资源与服务状态感知模型主要包括边缘计算节点可靠性评估模型、边缘计算节点资源感知模型、边缘网络状态评估模型、边缘节点安全性评估模型 。
边缘计算节点资源与服务状态评估如图3所示 。
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