边缘计算,是指在靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台,就近提供最近端服务。其应用程序在边缘侧发起,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。边缘计算处于物理实体和工业连接之间,或处于物理实体的顶端。而云端计算,仍然可以访问边缘计算的历史数据。
自动化事实上是一个以“控制”为核心。控制是基于“信号”的,而“计算”则是基于数据进行的,更多意义是指“策略”、“规划”,因此,它更多聚焦于在“调度、优化、路径”。就像对全国的高铁进行调度的系统一样,每增加一个车次减少都会引发调度系统的调整,它是基于时间和节点的运筹与规划问题。边缘计算在工业领域的应用更多是这类“计算”。
简单地说,传统自动控制基于信号的控制,而边缘计算则可以理解为“基于信息的控制”。
值得注意的是,边缘计算、雾计算虽然说的是低延时,但是其50mS、100mS这种周期对于高精度机床、机器人、高速图文印刷系统的100μS这样的“控制任务”而言,仍然是非常大的延迟的,边缘计算所谓的“实时”,从自动化行业的视角来看——很不幸,依然被归在“非实时”的应用里的。
边缘计算指的是靠近物或数据源头的一侧,采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台。这些物或数据源头的一侧搭载着融合网络、计算、存储、 应用核心能力的边缘计算平台,为终端用户提供实时、动态和智能的服务计算。
边缘计算是什么?
举个最简单的例子:在焊接机器人焊接两个钢制部件时,焊点如何选择?是偏左一点儿还是偏右一点儿,是偏上一点儿还是偏下一点儿?虽然冲压出来的钢板都是统一标准出来的,但是两个部件结合时难免会有细微差别,通过可视化观察以及边缘计算,机器人可以自己判断最优焊点的位置,将两个部件焊接牢固。每次焊接的数据通过网络上传至云端储存,用以机器学习。如果没有边缘计算,都通过云计算来判断焊点位置,生产效率会降低,同时焊点也可能千篇一律,有些部件可能正好赶上并不是最优的焊点位置,给焊接上了。
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