边缘计算网关有哪些优点

1、延迟问题

延迟是指处理和分析捕获数据所需的时间。连接到互联网的设备必须在100毫秒内响应，有时甚至不到10毫秒。因此，计算过程必须尽可能本地化，以抵消远距离传输数据的固有延迟。
通过物联网中的边缘计算，计算将在源头附近完成，例如传感器，如果汽车上的传感器判断出将要发生碰撞，那么系统就必须具有足够的确定性，能够在一定的时间范围内部署安全气囊，如果在长距离传输数据方面有任何滞后，那就是根本不安全的。

2、带宽问题

运行软件和生成数据的大多数物联网设备需要链接到云以存储和进一步处理该数据。因此，需要大量的功率和带宽将IoT数据传输到云。

在物联网中使用边缘计算，组织可以减少互联网带宽的使用，因为可以在源附近处理大量数据。

例如，边缘计算相机可以通过分析警察仪表板的视频源来帮助执法机构减少带宽，相机摄像头可以实时生成大量的视频和音频记录，但只有在必要时才将相关数据发送到云端。

3、带宽成本问题

物联网应用程序生成大量相对低价值的时间序列数据。这意味着带宽成本，设备获得带宽的机会成本，存储和分析成本，以及云中这些低价值时间序列数据的计算成本。

有了边缘计算，这些数据就可以被捕获，如果有必要的话，在将数据发送到云或其他上游聚合点之前进行分析和汇总，这比通过WAN链路发送未经过滤的数据要便宜得多，后者通常非常昂贵。

4、传统系统连接问题

公司经常连接到物联网的传统系统具有非IP/以太网接口。因此，他们需要来自模拟或专有系统接口的物理转换，以便能够使用和分析数据。这只能在生成数据的原始设备旁边完成。

这是物联网中的边缘计算可以提供帮助的地方。边缘可以充当新旧之间的中介，为没有现代计算能力的传统资产添加智能功能。

5、物联网安全问题

尽管云服务提供商已经为终端客户的物联网产品开发了出色的安全性，但运营技术专业人员仍然担心他们的敏感数据一旦离开企业的墙壁就不会安全。

为了解决这个问题，可以在边缘添加更多智能来保护系统，使其更强大，可以抵御黑客攻击和入侵。因此，任何中断都将仅限于边缘计算设备和这些设备上的本地应用程序。

边缘计算在物联网中应用的领域非常广泛，特别适合具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、 异构汇聚和本地安全隐私保护等特殊业务要求的应用场景。为了打造更适合行业应用的物联网通讯终端产品，四信通信充分利用边缘计算技术，大力研发生产出了F-G200边缘计算网关，该系列产品可帮助用户快速接入高速互联网，实现安全可靠的数据传输。

HS-6451/G物联网网关集云计算、大数据、边缘计算、5G、物联网通讯等现代技术与绿色环保技术相融合，打造出高效统一、精准管理的物联网网关

物联网网关作为连接传感设备与监控平台的中间载体，实时采集园区内电、水、气、环境等数据信息，并通过4G、5G等通信技术将数据传至监控平台

监控平台接收到数据后，可对园区的能耗数据进行能耗动态的计算、分析与处理，下达命令，并以图表、图形、声音等形式通知监管人员，不仅达到能耗监测、自动预警的目的，而且可提升园区的资源整合能力，进而提升整个产业的经济效益

智慧路灯杆系统:以园区能耗指标、环保节能服务、园区智慧化管理等多维度为设计思路，将网关与灯杆上所搭载的太阳能供电、充电桩、智慧照明等传感设备构建连接

依托5G、大数据、云计算等技术实现数据采集、远程监管与多协议转换，以此增加智慧园区在照明、充电、供电等能耗方面的灵活性与自主性，降低园区运营成本，提高园区用能效率，促进绿色低碳发展、推动 社会 整体能效提升

用电监控:园区作为产业集群的重要载体，对用电的需求很大，例如照明、空调等就是能源浪费的“重灾区”

监控系统可实时监测线路电流、电压、温度等数据。当用电数据超出园区用电的最高值，亦或是发生用电的异常情况，网关可进行联动分析，智能报警，综合管控园区提供电力能源，助力园区节能降耗，提升电力能源的可持续发展

若是发生用电不当，导致发生火灾等紧急事件，网关可迅速上传报警信号至监控平台，平台立即开启应急预案，迅速开展应急调度指挥与救援处理工作，实现多部门联动与协同高效处理。此方案可全面覆盖园区楼宇、地下停车场、园区道路等细分场景。

边缘计算是指在靠近物与数据源头的一侧，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。对于物联网而言，边缘计算技术取得突破，意味着许多控制将通过本地设备实现而无需交由云端，处理过程将在本地边缘计算层完成。我记得我们公司那会采购服务器的时候，思腾合力还给我们做过一些讲解，具体的也不太了解，有兴趣你可以自己去看看。

UNO-238充分考虑紧凑空间安装需求，优化了IO接口的排布，所有的IO接口都安排在正面和一侧，使其可以很方便的安装在设备角落。此外，为满足物联网高带宽无线通讯的需求，UNO-238提供了一个M2 2230 (E-key) 和一个M2 3042/3052 (B-key)接口用来扩展WiFi模块和4G/5G通讯模块。另外，UNO-238还自带了GPIO和CAN总线，满足工业现场数据采集和控制的需求，可以支持多种工厂应用，例如工厂自动化，设备自动化和制造执行系统（MES） *** 作。

经过长时间的积累，边缘计算终于迎来了瓜熟蒂落的时刻。随着底层技术的进步和应用的不断丰富，国内外运营商和产业企业均进入到MEC商用落地阶段。进入2019年，国内三大运营商开展了积极的边缘计算试点和部署工作。例如，中国移动发布边缘计算“Pioneer300”先锋行动；中国电信打造边缘计算开放平台ECOP，构建边缘云网融合的网络服务平台及应用使能环境；中国联通展示业界首个“MEC智慧水利”案例。

运营商和企业特点各异

进入2019年以来，边缘计算呈现出了突飞猛进的发展势头，那么边缘计算何时将进入大规模部署阶段？

李开认为，要解答上述问题，首先需要理清边缘计算部署的位置。九州云认为，边缘计算是一个业务驱动的技术，失去了业务驱动，边缘也就失去了意义，因此需要解答的第一个核心问题是边缘计算的驱动力从何而来？

在李开看来，边缘计算主要有运营商和企业两大驱动来源，其中前者来自于对5G场景的落地，后者来自于自身借助5G提升的落地，它们的差别如下。

第一，前者是必然要推动的，后者是可以选择的。第二，前者的边缘架构是相对聚焦的，而且有ETSI MEC标准等可以参考，有StarlingX、Tacker、Airship等开源框架作为起点；后者是相对长尾的，要跟随业务场景摸索，开源框架作为起点只能解决平台问题，不能解决应用问题。第三，前者是从上而下的布局，后者是自下而上的驱动。第四，前者覆盖所有边缘应用，注重边缘分发平台的打造甚于单个应用场景的优化；后者注重实际单个应用的落地，更加能够轻装上阵。第五，前者的时间能够降维并为企业边缘架构所复用，后者的实践无法升级成为前者的架构。

由于运营商市场和企业市场特点相异，因此其进入大规模部署阶段的时间点也不会相同。

李开表示，运营商边缘计算的大规模部署与5G息息相关。受5G牌照、技术、采购和场景选择等多种因素影响，各大运营商的时间点各不相同，但是边缘平台肯定优先于5G至少1年进行试点和局部部署。“这个时间点大概会在2019年下半年和2020上半年到来。”李开认为。

就企业市场而言，其受零售、物流、医疗等企业需求的推动，虽然现在基于4G的边缘网络相较于5G在边缘适配上有一定的天然劣势，但是作为试点却是在一定条件下可以实现的。李开认为，企业的边缘框架和运营商框架相类似，只是在网络延时等条件上有一定折扣，在应用丰富程度上有一定收敛，在空间覆盖上相对局限，但在与企业内设备通信更加复杂。“即使现在企业有独自实现边缘框架的可能性，但是在边缘网络尚不规模具备、需求还需要磨合的情况下，可能要等到2020年下半年才真正具备大规模部署的能力。”李开认为。

物联网成边缘计算最强劲驱动力

物联网是边缘计算的主要应用场景，也是驱动边缘计算的主要动力所在。正因为如此，人们往往把边缘计算和物联网混在一起，但实际上两者虽有联系却并非完全重叠。

在李开看来，物联网和边缘计算有相同之处。例如，海量设备数据的导入可能导致数据爆炸问题需要解决；海量设备所在的物理世界需要在数字世界产生一个“数字孪生（Digital Twins）”，如IoT Shadow、VR对真实世界的复原、自动驾驶对驾驶环境的模拟等，用来模拟物理世界的运行模式。

李开表示，边缘计算和物联网的不同之处也很明显：第一，物联网产生的数据爆炸不一定会产生海量数据，如NB-IoT和LoRa也可以适配物联网，而边缘的主要能力是海量数据的传输；第二，物联网不一定需要低延时，而边缘计算必然强调低延时；第三，物联网大部分基于Internet（核心网），而边缘计算是独立于Internet（核心网）的网络切片，边缘网络安全性更高；第四，物联网未必产生数字视觉，而数字视觉造成的数据则是边缘的一个核心能力。

因此在李开看来，边缘网络落地的行业必然是在和“物”打交道的场景中，同时具备海量数据、低延时、高安全等需求的场景，如工业生产执行系统、工业缺陷识别系统、自动驾驶、AR/VR、远程医疗等。李开表示，九州云所接触到的客户则主要集中在工业制造领域，他们对于工业生产执行系统、工业缺陷识别系统的需求比较强烈。

开放架构加速边缘计算落地

在边缘计算落地过程中，运营商侧重于解决平台问题，打造边缘应用的承载商店和网络，因此非常重视平台的打造和开放。

李开表示，多种开放框架可以支持边缘平台的打造，如StarlingX（OpenStack + K8S）支持边缘基础架构（Edge-IaaS），Tacker、Airship等支持边缘编排（Edge MANO）等，基于这些技术可以打造符合ETSI MEC参考架构的边缘管理平台。九州云在这几个领域都积极参与，是StarlingX/Airship的中国发起单位之一，并在StarlingX拥有全球技术委员会的席位，在Tacker等编排技术上，九州云是全球第一的上有源码贡献厂商。

李开认为，开放边缘平台能力给垂直行业企业，必将产生很好的商用效果。因为开放架构有利于自主的边缘核心能力，提升竞争力。在边缘计算领域，运营商在“硬管道”（边缘基础网络）上具备无可替代的优势，由于边缘网络并不暴露在Internet上，这一优势无法被互联网企业在OTT方面利用，边缘为运营商造就了一个可以直接将触角延伸到最终用户，并重新发现价值的能力。而边缘平台则是“软管道”，运营商必然需要掌控核心能力，基于开放架构而不是商业架构，为运营商带来更好的控制力，加速平台的成形。

此外，开放架构有利于更好地复用运营商原有技术积累，加速落地边缘的编排、边缘云的优化、边缘接口的标准化等技术。事实上运营商在已经完成的NFV架构改造中已经积累了很多，如基于TOSCA的网元编排，适配OSS的接口对接，基于GPU、DPDK的性能加速等，运营商都是基于OpenStack的架构进行优化的，因此在边缘领域坚持开放架构，有利于运营商技术上的继承和复用，加速落地。

切忌“为了边缘而边缘”

边缘计算目前已经到了规模应用的前夕，而要实现规模部署，李开认为边缘计算还需要克服如下挑战：第一，边缘的部署位置，以及与边缘VNF/PNF的整合；第二，边缘机房的改造（直流、空间、制冷）、容量估算（基站接入数、带宽）和安全防护升级；第三，边缘的高可用如何解决；第四，边缘的接入模式（专线、LTE、IOT）和终端的位置（以企业为单一终端还是以设备为单一终端）；第五，边缘运维模式和现有网络运维、业务运维、云运维模式的整合，云边协同如何落地。

对于落地垂直行业，李开认为前景虽然明朗，但是也存在一些担忧，主要是“为了边缘而边缘”，即没有商业驱动、只是为了和热点结合引入的边缘计算。“技术问题其实都能够通过积累解决，应用刚需是无法通过技术刚需创造的。”李开认为。而要解决这些担忧，则需要审慎识别客户需求，即是否与“物”打交道的场景，是否具备海量数据、低延时、高安全等需求的场景。

此外，安全也是运营商边缘的优势之一，边缘网络通过网络切片模式实现，是不暴露在互联网上的网络，相对来说更加安全，当然边缘网络自身的安全防护也需要加强，这个模式与核心网的安全加固在技术上有相同之处，新的威胁是针对边缘应用的访问模式，对边缘机房（汇聚或者接入）安全防护能力的升级。

九州云：边缘计算弄潮儿

李开介绍，九州云成立于2012年，是中国第一家从事OpenStack和相关开源服务的专业公司。作为边缘计算的积极探路者，九州云在边缘计算领域积极布局。九州云为运营商打造符合ETSI MEC标准规范的、基于开放架构的边缘平台，九州云在2018年6月成为“中国联通边缘生态合作伙伴”，在2018年10月成为“中国移动边缘开放实验室”的成员，面对运营商客户，九州云主要提供全面解决方案和服务，主要涵盖“边缘应用调度管理平台”“边缘基础架构平台”两大领域。

李开表示，九州云对于边缘计算的商业模式 探索 ，主要集中在工业领域，依托开放框架、低延时边缘网络、大数据处理能力，为客户提供工业数字孪生（Digital Twins）能力，客户包含西格数据、海德控制、格力电器（和中国联通合作）等工业领域客户，其“工业智能管理边缘云平台”获得了2018年度制造业信息化优秀智能制造解决推荐方案，“基于OpenStack的刀具检测于寿命预测管理边缘计算平台”也获得了中国自动化学会“CAA智慧系统创新解决方案”等荣誉。

边缘计算（Edge Computing）是一种在物理上靠近数据生成的位置处理数据的方法，这种技术使得联网设备能够处理在“边缘”形成的数据，这里的“边缘”是指位于设备内部或者与设备本身要近得多的地方。
未来，将有数十亿台设备连接到互联网，更快、更可靠的数据处理将变得至关重要。近年来，云计算的整合和集中化性质被证明具有成本效益和灵活性，但物联网和移动计算的兴起给网络带宽带来了不小的压力。最终，并不是所有的智能设备都需要利用云计算来运行。在某些情况下，这种数据的往返传输，也应该能够一一避免。由此，边缘计算应运而生。
边缘计算被描述为“微型数据中心的网状网络，在本地处理或存储关键数据，并将所有接收到的数据推送到中央数据中心或云存储库，其覆盖范围不到10㎡”——摘录自《新基建时代智慧灯杆建设指南》

边缘计算（Edge Computing）是一种分布式计算范式，它将数据处理和计算任务从云端（数据中心）转移到网络边缘的设备上。简单来说，边缘计算就是在靠近数据产生源的地方进行数据处理和分析。

通俗地讲，边缘计算就像把数据处理任务从一个远程大脑（云端数据中心）移到离你更近的小脑（边缘设备，如手机、智能家居设备等）。这样做的好处有以下几点：

降低延迟：因为数据处理和计算离数据产生的地方更近，所以响应速度更快，可以实现实时或近实时处理。

减少带宽消耗：在边缘设备上处理数据可以减少向云端传输大量数据的需求，降低带宽消耗和成本。

提高数据安全性：将数据处理和存储在边缘设备上，可以降低数据在传输过程中的风险，提高数据安全性。

分布式计算：通过在多个边缘设备上分散计算任务，可以实现分布式计算，降低对单个数据中心的依赖。

边缘计算在物联网（IoT）、自动驾驶汽车、智能城市、增强现实等领域有广泛应用，可以提高系统性能、响应速度和可靠性。然而，边缘计算也存在一定的挑战，例如设备资源有限、安全问题和设备管理等。

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