你真的了解边缘计算吗？——掌握边缘计算必需具备的4项技能
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Node-RED 是一种流行的物联网连接工具 ， 可轻松在边缘共享数据 。 图片来源：Opto22
作者 | Josh Eastburn
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随着IT/OT之间的交织越来越紧密 ， 边缘计算对于工程师而言变得越来越重要 。 为了更好的职业发展 ， 工程师需要学习4项边缘计算的高级技能 。
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信息技术（IT）和运营技术（OT）领域正在不断碰撞和融合 。 工业领域正在加大对大型和小型运营设备和资产的投入 ， 以使数据更加丰富 ， 并将其用于加速运营和解决复杂的现场问题 。 这种转变背后的一个关键趋势 ， 是面向边缘的、而不是集中式或分层模型的自动化系统设计 ， 这通常被称为边缘计算 。
你真的了解边缘设备吗？首先要了解的是 ， 边缘计算并不是凭空发展的 ， 实际上 ， 它并不是指单一技术 。 边缘计算与更广的架构概念——分布式计算相关 ， 它的计算资源分布在整个系统中 ， 而不是集中在主控制器或应用程序中 。 分布式控制系统（DCS）工程师在实际工作中已经应用到这种概念 。
然而 ， 边缘计算并不是DCS 系统的演变 ， 而是追溯到2000年初构成互联网的全球分布式网络 。 大型集中式网络面临着带宽受限和延迟的固有问题 。 为了提高响应能力 ， 需要将资源转移到在地理位置上更靠近需要它们的区域 ， 这看起来更有意义 。
同时 ， 智能设备的激增以及物联网（IoT）的发展 ， 有更多的本地计算资源和服务可资利用 。 随着网络融合的发展和工业物联网（IIoT）的出现 ， 在工业领域出现了同样的趋势 。 与DCS 系统相比 ， 面向边缘的系统更加分散 ， 可用于数据处理、存储和连接 。 这些功能正被推向更接近自动化网络最低层的位置——实际传感和控制发生的地方 。 这就是边缘计算中所谓的“边缘” 。 根据讨论的范围 ， 网络边缘可以被视为连接网络“最后一公里”中的任何元素 ， 并且最好被认为是有别于位于网络核心或云中的资源 。
“边缘设备”可以指智能现场设备 ， 例如变送器、可编程逻辑控制器（PLC）和可编程自动化控制器（PAC） ， 也可以指连接各种网络部件或桥接不同网络的边缘网关 ， 例如协议转换器、路由器和工业PC 。 类似的边缘设备 ， 正越来越多地参与到过程数据的汇总和规范化中 。
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【你真的了解边缘计算吗？——掌握边缘计算必需具备的4项技能】数据规范化是指重新格式化数据、添加元数据 ， 消除异常值和填补空白的过程 ， 以便核心系统和数据库可以使用统一的数据格式 。 随着更多的、可能是异构的设备和协议（例如传统的现场总线与OPC 数据 ， 来自云的JSON 和新的智能无线格式数据混合在一起等） ， 大规模地产生和传输数据 ， 这一点变得非常重要 。 边缘设备通过在现场对数据进行预处理 ， 消除无关数据 ， 减少对网络带宽和核心处理能力的需求来提供帮助 。
工业边缘计算已经超越了提高资源利用率的范畴 。 借助功能更强大的工业边缘设备 ， 我们可以为过程带来新的价值提升 ， 例如为本地过程托管可视化、数据库、通信或应用服务器的功能 ， 从而减少了对高维护PC 的依赖并加强了IT 集成 。
学习边缘计算技能通过设计 ， 边缘计算体系结构融合了以前相互隔离的功能和技术 。 对于OT 专家而言 ， 利用这一转变可能需要掌握新的技能 。 边缘计算的高级技能 ， 包括系统设计、网络连接、数据库专业知识和安全性 。 下面列出一些发展这些技能的需求 。
1 系统设计
设计面向边缘的系统 ， 需要有人了解所有设备是如何融合在一起的 。 边缘设备、计算机网络和软件系统 ， 均具有特定的资源限制 ， 并且其交互的质量将提高或降低总体系统的有效性 。 当数据跨域传输时 ， 互操作性成为一个更大的问题 。 了解常见的数据交换格式（例如JSON） ， 以及如何在多设备之间协作来高效地处理和组织数据是很有帮助的 。 这些因素决定了系统的属性 ， 例如可扩展性 。 在未来10 年内 ， 随着向IIoT 集成的迈进 ， 这些属性将变得越来越重要 。
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