边缘计算
边缘计算就如同“哈姆雷特”，不同角度认识不同，这是由于边缘太过于宽泛。
在总体上边缘计算可分为云边缘和物联边缘两大类。
云边缘包括ETSI定义的多接入边缘计算MEC，也包括AWS的Outts平台等等。
物联边缘是边缘计算和IOT场景结合，包括工业边缘计算等等，移动边缘计算平台，能提供数据分析，AI推理等实现物联到智联。
边缘计算结合5G网络，是行业的数字化和智能化转型的基础设施，网关边缘计算平台，也是支撑数字孪生的基础平台。
边缘计算
说到边缘计算，我们可以借助章鱼的生活习性来加深理解。
“章鱼”是一种拥有超高智商的无脊椎动物。
在时，它们动作非常灵巧迅速，腕足之间高度配合，从来不会缠绕和打结。
这是因为，章鱼巨量的神经元有60％分布在八条腿上，脑部只有40％，是“多个小脑 一个大脑”的构造，类似于分布式计算。
而边缘计算也是一种分布式计算。
它将数据资料的处理、应用程序的运行甚至一些功能服务的实现，由网络中心下放到网络边缘的节点上，以减少业务的多级传递，降低网和传输的负担
边缘计算联盟ECC针对边缘计算，定义的了四个领域：设备域（感知与控制层）、网络域（连接和网络层）、数据域（存储和服务层）、应用域（业务和智能层）。
这四个“层域”就是边缘计算的计算对象。
其应用程序在边缘侧（章鱼脚）发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。
边缘计算
在工业领域，边缘应用场景包括能源分析、物流规划、工艺优化分析等。
就生产任务分配而言，需根据生产订单为生产进行的设备排产排程，这是APS或者广义MES的基本任务单元，需要大量计算。
这些计算是靠具体MES厂商的软件平台，还是“边缘计算”平台—基于Web技术构建的分析平台，在未来并不会存在太多差别。
从某种意义上说MES系统本身是一种传统的架构，而其既可以在软件系统，也可以存在于云、雾或者边缘侧。
在这样的应用场景，总体而言，在整个智能制造、工业物联网的应用中，各自分工如下。
自动化厂商提供“采集”，包括数据源的作用，这是利用自动化已经在分布式I/O采集、总线互联、以及控制机器所产生的机器生产、状态、质量等原生“信息”。
ICT厂商则提供“传输”，实现工业连接。
因为在如何提供数据的传输、存储、计算方面，ICT厂商有其传统优势，湖北边缘计算平台，包括成本方面，已经云平台的优势。
传统工业企业的业务经验和知识，则为分析软件（独立的或者企业内部）厂商提供“分析”的依据。
这些业务过程的理解，仍然是不能缺少。
产业链的协同，仍然是解决“质量、成本、交付”的问题。
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