【51CTO.com原创稿件】2018年5月18-19日，由51CTO主办的全球软件与运维技术峰会在北京召开。来自全球企业的技术精英汇聚北京，畅谈软件技术前沿，共同探索运维技术的新边界。而在本次大会上，除了众星云集的主论坛环节，12场分论坛更是各具特色，在“OpenStack创新实战分会场”论坛上，来自九州云的黄舒泉就边缘计算的话题进行了精彩演讲。他的演讲主要分为三个部分，即边缘计算的兴起、工业智能制造的技术框架以及纺织行业的具体案例。据悉，黄舒泉本次在WOT给大家带来的演讲可谓精华融汇、干货满满。
九州云技术总监黄舒泉
从云计算到边缘计算
众所周知，云计算的概念是从上世纪60年代提出，到了上世纪90年代，开始有人把云的概念包装出来。最早的云其实是基于虚拟化技术演变而来，虚拟化技术最早并不是出现在我们现在熟悉的x86平台上，而是在IBM的小型机、大型机上到了90年代，VMware才开始把虚拟化技术引入到x86平台。也正是因为x86平台对虚拟化技术有了更好的支持，包括KVM项目逐渐的成熟，才有了云计算的爆发。大概在2005-2006年的时候，Google发布了一系列的云服务，亚马逊也发布了EC2服务。
2010年发布的OpenStack可以实现一整套的云计算平台的搭建。OpenStack作为开源的云计算管理平台，可以帮助用户使用KVM或者使用其他虚拟化技术以及整合像开源的存储技术。从这个时期开始，OpenStack成为了云计算开源领域的一个标准，接着才有了最近十年来云计算蓬勃的发展。
随着云平台的发展，对于自己业务要求比较高的企业可能会搭建私有云，主要供内部的系统服务。而对于有能力、有IDC资源的厂商，他们可能逐渐转型成为公有云，他们也可以使用OpenStack技术来搭建一整套公有云的服务，然后对外提供服务。有些企业也可以使用混合云业务从而满足企业内部的需求。
可以说，云计算是过去十年来的主导的计算模式，随着移动端设备的发展，大部分的计算能力被放在了后端。云计算的发展催生了大规模的数据中心，正是因为这种超大规模的数据中心，才可以强化我们最早提出的资源共享概念，使得我们可以降低用户的成本，降低总体的运营成本。
介绍完云计算的兴起，黄舒泉开始聊起了自己的公司--九州云。九州云是最早做OpenStack的公司之一，以OpenStack为核心，提供一整套的云计算解决方案，最早从2011年开始关注OpenStack。九州云发力边缘计算不是突然的决策，而是顺理成章的事情。黄舒泉表示，云计算的架构在边缘计算领域也是可以复用的，为了更好的把价值提供给客户，九州云把在云计算方面的积累，投入到边缘计算项目中。九州云在做开源社区，不断的索取，也不断的回馈社区，致力于把开源的精神带到边缘计算的各个项目中。
九州云在能源行业、金融行业和运营商行业的市场占有率很高。这几个行业在云计算的发展历程中，他们都习惯于把数据放在数据中心，但是随着5G的到来，为边缘计算创造了可能。边缘计算的发展愿景是能够实现在边缘端有一个灵活的框架来管理所有的网络资源。OpenStack在边缘计算领域同样能发挥较大的优势。
相对云计算来说，边缘计算的兴起是随着云平台对外的计算能力的扩张而产生的。有了边缘云，人们可以与更多的IoT设备进行交互，从而以更低的延时、更高的带宽来提供服务。随着5G的试商用，人们可以以更强的需求来影响云平台，云平台之外的领域广义的认为是边缘计算平台。通过一段短片，黄舒泉向大家演示了边缘计算显著的特点，即低延时、高带宽。黄舒泉还总结了边缘计算的四个特点：更高的响应速度；实时的智能分析；安全防范的能力；更高的服务等级。
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。谈及边缘计算的发展现状，黄舒泉认为，边缘计算指的是在云计算这一端的边缘端，能够有个灵活的软件框架或者是架构去管理在边缘端所有计算存储网络的资源。所以边缘的平台要解决的问题更加复杂，包括异构的环境、复杂的API调度、计算存储网络的调度。对于计算存储网络来说，每一种这样三大资源其实都有非常复杂的表现形式。云计算跟边缘计算在架构上趋同，他们在某种程度上遇到的问题也类似。
边缘计算在工业智能制造方面发挥的优势
黄舒泉对工业革命的发展历程也进行了梳理，工业革命1.0无疑是蒸汽机的发明，工业革命为人们带来了新的动力。工业革命2.0发展了电力，更方便地去使用各种各样以电为主要能源的自动化设备，从而实现了大规模的生产。到工业革命3.0时，人们有了集成电路，能够相对可编程地自动化实现一些复杂的工序。再到工业革命4.0，其最大的特点是网络化。
正如前文中提到，智能化+网络化是工业4.0非常重要的特点。边缘计算在其中扮演了什么样的角色呢？边缘计算就像我们的神经末梢一样，它赋予了我们在每一个联网的设备上的智能化。边缘的智能化可以比作，当人的手指碰到火苗，人的手指会本能的快速收回，这就是边缘计算应该带来的快速反应。边缘端给予了很多IoT设备感知的能力，然后再把收集到的信息上传到云计算平台进行分析，云端再把整合后的信息推送到边缘端，从而不断的提升边缘端的智能化水平。
由此可以看到，对于工业互联网体系来说，最基础的就是边缘计算层。它主要包括设备的接入、数据的解析以及边缘数据的处理。处理完成之后可以把这些数据反馈到中心服务器、云端的IaaS层，比如常见的使用OpenStack搭建的云基础设施。
云基础设施可以管理成千上万个边缘设备，并且把所有的数据进行汇总，汇总后可以使用工业PaaS平台的工业特定领域的组件服务，如机器学习、可视化、数据清理、模型建模等等。再上层是应用层，应用层可以把数据分析处理完后，通过工业应用的系统，直接控制某些生产线，也可以制作一些报表，最后提供给企业负责人进行分析。此外，根据所有设备的传感器情况分析设备的寿命来进行生产线的更替，对生产量进行预测等等。
最后，黄舒泉以纺织行业为例介绍了边缘计算带来的优势。纺织行业有个常见的工序叫做“验布”，过去是通过人力，用肉眼观察布匹上的瑕疵，进行挑选和改制布匹。如今，可以通过计算机视觉的方法，代替人力来验布。九州云通过摄像头来监测滚动的布匹，一旦发现瑕疵，就立刻命令布匹停止滚动，进而裁剪掉瑕疵点。当采用边缘云计算设备之后，可以在每一个验布机上都安装一个边缘计算机，随时发现布匹上的瑕疵，随时修正。之后再把所有的数据上传到中心云计算平台，从而得到更优化的分析。这样就可以避免人工操作的一些弊端，为企业节省时间和成本。
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