4.3 边缘计算之云边端协同

边缘计算技术与应用项目四·任务4生产设备安全数据采集与边缘计算边缘计算之云边端协同EDGECOMPUTINGTECHNOLOGYANDAPPLICATION目录CONTENTS01任务准备02知识准备03任务实施04问题研讨05任务小结04生产设备安全数据采集与边缘计算

安全数据----云边端协同随着大数据、人工智能、物联网、智能制造等技术的迅速发展，工业现场终端设备往往会产生大量需要处理的数据。这些数据如果全部上传至云端，一方面会对网络传输和云端计算有很大考验，另一方面很难满足某些设备的精确时延要求。本任务将利用云边端协同方式赋能工业生产，首先边缘节点可以完成初步计算、存储和转发功能，然后有选择地向云端反馈信息；云端借助丰富的云网资源，实现协同式的搜集、处理、计算、更新等工作，然后再向边端发布指令。【任务目标】理解和掌握云边端协同技术和架构。能够完成云边端协同项目整体方案设计。能够使用根云平台和边缘计算网关完成云边端协同。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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1.任务相关硬件清单

本任务所需相关软硬件清单如表4-25所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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3.任务中关键实物清单本任务中需要用到的关键设备实物清单如表4-13所列。本任务中每个设备的IP地址如表4-4所列。2.任务硬件设备组网本任务硬件设备网络架构如右图4-2所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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【任务分解】本任务使用根云平台与边缘计算网关，实现多个生产设备的云边端协同功能，具体实施步骤分解为4个小任务，如图4-50所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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4.3.1云边协同参考架构云边协同是指边缘计算与云计算之间的紧密合作。云计算擅长全局性、非实时、长周期的大数据处理与分析，而边缘计算则更适用于局部性、实时、短周期的数据处理与分析。云边协同旨在结合两者的优势，以更好地满足各种需求场景。在实际应用中，边缘计算节点可以负责其覆盖范围内的数据计算和存储工作，从而减轻云计算中心的压力。同时，边缘计算节点处理后的的数据仍然需要上传到云计算中心进行进一步的分析和挖掘。此外，云计算中心还可以将升级后的算法推送到边缘计算节点，使前端设备能够更新和升级，从而完成自主学习闭环。为了支撑云边协同的应用和实现，需要相应的参考架构与关键技术。参考架构需要考虑连接能力、信息特征、资源约束性，以及资源、应用与业务的管理与编排等因素；关键技术包括迁移学习、神经网络拆分、神经网络压缩、边缘服务迁移策略、边缘服务放置机制等。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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云边协同的总体参考架构如图4-51所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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1.边缘侧边缘侧能力分为如下4种：1）基础设施能力包含计算、存储、网络、加速器（如AI加速器），以及虚拟化。同时对于嵌入式功能在对时延、处理能力等方面的特殊要求也得考虑到，这种情况下需要直接与硬件通信，而非借助虚拟化资源。2）边缘平台能力包含数据协议模块、数据分析与处理模块。为支撑各类复杂的行业通信协议，数据协议模块需要良好的可扩展性；数据分析与处理模块需要涵盖时序数据库、数据预处理、流分析、函数计算、人工智能推理等方面的能力。3）管理与安全能力，其中管理包括边缘节点设备运行状态的管理、基础设施资源管理、边缘应用和业务的生命周期管理，以及边缘节点南向通信所连接的终端管理和连接管理等。安全需要考虑包括芯片级、模组级、终端级、操作系统级、平台级、应用级在内的多层次安全。4）应用与服务能力需要考虑两类场景。一类场景是具备部分特征或能力的应用与服务部署在边缘侧，部分部署在云端，云边协同共同为客户提供一站式应用与服务，如实时控制类应用部署在边缘侧，非实时控制类应用部署在云侧；另一类场景是同一应用服务，其划分后的模块与能力分别部署在边缘侧和云侧，云边协同共同为客户提供整体的应用与服务能力。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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2.云端平台能力包括边缘接入、数据分析与处理、边缘管理与业务编排。数据分析与处理需要时序数据库、数据整形、筛选、大数据分析、流分析、函数计算、人工智能模型集中训练与推理等方面的能力；边缘管理与业务编排需要边缘节点设备、基础设施资源、终端、应用、业务等生命周期管理，以及各类增值应用、网络应用的业务编排。边缘开发测试云用于提供云边协同的应用及服务开发和测试的环境和支撑。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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4.3.2云边端协同参考架构1.边端联动边端联动是指边缘计算节点与终端设备之间的协同工作机制。边缘计算节点通常部署在靠近终端设备的网络边缘，因此可以更快地响应终端设备的请求并处理相关数据。在工业互联网场景中，边缘计算节点可以接收来自终端设备的数据，并进行实时处理和分析。这种处理方式可以显著降低数据传输的延迟，并提高系统的实时性。同时，边缘计算节点还可以根据处理结果向终端设备发送控制指令，以实现对终端设备的智能控制。2.云边端协同云边端协同是云计算、边缘计算与终端设备之间的全面协同工作。它结合了云边协同和边端联动的优势，旨在实现更加高效、智能和实时的数据处理和分析。在云边端协同架构中，云计算中心作为控制平面，负责全局的数据分析和算法模型的训练与升级；边缘计算节点作为计算平台，负责局部数据的处理和存储工作；而终端设备则作为数据采集和执行的终端，负责数据的采集和指令的执行。通过云边端协同，可以实现数据的快速传输和处理，同时提高系统的实时性和智能化水平。此外，云边端协同还可以实现资源的优化配置和高效利用，从而降低系统的整体成本。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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3.云边端协同参考架构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，这些设备会产生海量数据，且有实时处理需求。该架构采用边缘网关和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。它在传统路由转发功能的基础上对海量数据进行初步处理，以此降低海量数据带来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（MobileEdgeComputing，移动边缘计算）服务器中，又称边缘云层。它对边缘网关初步处理后的数据进行智能分析，并将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。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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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，与边缘节点在资源协同、服务协同、应用协同等方面进行全面协同。云边端架构项目整体方案设计如图4-52所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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4.3.3工业云边协同场景从细分价值市场的维度来看，边缘计算可以分为电信运营商边缘计算、企业与物联网边缘计算、工业边缘计算三类。在工业生产领域，各大厂商根据自身的资源优势纷纷构建相关的能力，布局边缘计算，形成了物联网边缘计算、工业边缘计算、智慧家庭边缘计算、广域接入网络边缘计算、边缘云和多接入边缘计算六种边缘计算的业务形态。在实际案例的应用部署中，上述六种业务形态可以独立存在，也可以多种形态互补共存。云边协同的内涵会因边缘计算的业务形态、面向客户的场景不同而具有较大差异，可以根据业务形态将云边协同划分成六大类，如表4-26所列。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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1.设备优化子场景设备优化是设备生命周期管理中的核心应用场景，主要包括设备的状态优化和性能优化。设备状态优化主要是通过对设备进行状态监测及预测性维护，使设备始终保持在良好的运行状态，避免非计划性停机；设备性能优化通过与现场运行的同类型设备性能监测情况进行对比，寻找限制设备性能的瓶颈，制定改进方案，优化设备性能，提升生产效率。设备优化子场景涉及低延时类应用与非低延时类应用，主要通过对采集到的设备数据进行智能分析，从而优化设备运行状态与性能。其云边协同主要包括数据协同、智能协同和应用管理协同，如图4-53所示。在工业云边协同场景里，云边协同的解决方案能够支撑商业模式与业务模式的创新，工业云边协同主要包括三大子场景：设备优化子场景、工艺过程优化子场景及工厂全价值链优化子场景。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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2.工艺过程优化子场景工艺过程优化主要面向制造过程中工艺的参数优化需求，其涵盖范围既包括流程制造领域（如火力发电、炼钢、汽车等生产过程中的部分或全部工艺段），也包括离散制造场景。(如制药包装一体化生产线等)。通过云边协同实现工艺过程中的参数优化，可以帮助客户提高生产效率、提高产品质量、节能降耗。工艺过程优化子场景主要是工艺段或者生产线级别的应用，按需灵活弹性部署和调度调整应用是该场景的核心需求，其云边协同主要包括数据协同、智能协同、业务管理协同和应用管理协同，如图4-54所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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3.工厂全价值链优化子场景工厂若能打通价值链上采购、生产、仓储、物流、服务等各个环节，就可以解决当前各环节业务相对独立、数据分散且无法有效利用的局面，进而应对产品快速交付、大规模定制、柔性生产等诸多方面的挑战。工厂全价值链优化子场景通过收集和掌握上下游全价值链的全局信息与资源，结合人工智能技术实现资源的智能优化调度与配置，该场景的云边协同主要包括数据协同和应用管理协同，如图4-55所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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4.3.4云边协同本任务需要利用云边协同功能，进行设备数据的分析及控制，使用云平台发布指令，通过云边服务器进行相应的动作控制，具体实施操作步骤如下。1)登录根云平台，创建物模型与物实例，具体步骤详见3.3.5小节。2)在“设备工厂设备物模型”界面中，单击“手动添加”按钮，如图4-56所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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(3)在弹出的“编辑属性”界面，填写配置信息，如图4-57~图4-59所示，其具体参数如表4-27所列。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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4)单击“更新发布”按钮，得到的界面如图4-60所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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5)边缘端(边缘计算网关)的数据已经成功上传到云端，如图4-61所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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6)为了确保边缘计算网关组网正确，可在工业边缘计算应用实训平台上进行实机验证。当2#安全门的数值为“1”时，如图4-62所示04生产设备安全数据采集与边缘计算

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边缘计算控制器中设备安全门运行状态数值为“2”，如图4-63所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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此时，云平台中对应的点位信息显示“2#安全门关闭”，如图4-64所示。至此，已完成云边协同的验证工作。通过验证，可以看出边缘计算网关和根云平台的数据交互能够实现实时的数据同步与处理。在云边协同过程中，边缘计算网关作为连接物理世界和数字世界的桥梁，成功地将现场设备产生的数据实时采集并上传至根云平台。同时，根云平台也能够迅速响应边缘计算网关的请求，提供必要的计算资源和数据分析服务，实现了数据的快速处理和决策支持。云边协同系统能够有效提升数据处理效率和响应速度，降低数据传输延迟和带宽占用，从而为用户提供更加优质、高效的服务。此外，该系统还具备良好的可扩展性和灵活性，能够适应不同场景和需求的变化，为用户提供更加个性化的解决方案。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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4.3.5边端场景联动接下来实施边端场景联动任务，以实现多设备的本地管理、联动及控制，具体实施操作步骤如下。1）

选择LoRa数据采集控制器，在“测点列表（LoRa数据采集）”区域，单击“+”按钮，在弹出的“添加测点”界面中，填写测点相关信息，包含测点名称、地址、数据类型等，如图4-65所示，具体参数如表4-28所列。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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2）

在测点列表中Relay信息表的“数值”这一列中，单击“编辑”按钮，输入“1”，单击“确认”按钮以提交，如图4-66所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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（3)可以观察到LoRa数据采集模块上面的Q0.0实时产生动作，输出指示灯被点亮，边端联动成功，如图4-67所示。在边端场景联动的实施过程中，充分利用了边缘计算节点的高效数据处理能力和低延迟特性，提升了系统的响应速度和稳定性，确保了终端设备数据的即时分析和决策。还可以通过定义清晰的联动规则，实现设备间更加高效的自动化协同，从而提高整体系统的智能化水平。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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4.3.6云边端协同接下来实施云边端协同任务，以实现更高效、智能的数据处理和应用服务，具体实施操作步骤如下。1)登录根云平台，创建物模型与物实例，具体步骤详见3.3.5小节。2)在“设备工厂设备物模型”界面中，单击“手动添加”按钮，如图4-68所示。3)在弹出的“编辑属性”界面，填写相关配置信息，如图4-69和图4-70所示，具体参数如表4-29所列04生产设备安全数据采集与边缘计算

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4)在“设备工厂设备物模型”界面中选择“指令”选项，单击“添加指令”按钮，如图4-71所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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5)单击添加的“控制设备报警中间继电器”右侧的“编辑”按钮，得到“编辑指令”窗口，根据表4-30进行参数配置，该窗口如图4-72所示04生产设备安全数据采集与边缘计算

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6)登录边缘计算网关，选择“边缘计算”选项，在左侧导航栏选择“设备监控”→“测点监控”选项，在“测点监控”界面中选择“云服务”选项，在“订阅”栏，单击“+”按钮，进入“添加订阅”界面，如图4-73所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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7）配置订阅信息，名称自定义，Topic设置为v4/s/set/thing/live/json/1.0，Qos设置为0，入口函数设置为main，Payload类型为JSON，如图4-74所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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8）相关脚本代码示例如下所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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9）在根云平台中，单击“下发”按钮，如图4-75所示。04生产设备安全数据采集与边缘计算

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10）在弹出的“受控属性写入值”对话