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邊緣計算和云計算的融合應用發展趨勢、零售應用場景價值

隨著零售全行業數字化轉型的腳步愈加迅速,深化細分場景后,大量非結構化數據劇增,單純依賴獨立服務器或云服務都難以支持或計算其規模。由此,邊緣計算作為鏈接人、貨、場、服務器的橋梁,與云服務結合的應用價值不斷被挖掘。

邊緣計算(EdgeComputing)是5G網絡架構中的核心環節,是指在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側,融合網絡、計算、存儲、應用等核心能力的分布式開放平臺。由此不難想象,邊緣計算可以作為聯接物理和數字世界的橋梁,使能智能資產、智能網關、智能系統和智能服務。典型應用場景包括5G應用、AR/VR、無人機、醫療保健和智能交通等。
    邊緣計算如何改造零售業
    眾所周知,零售是一個商品SKU極多、標準化低、復雜性高,消費高頻且快速的場景。零售企業訂單金額不大,但訂單量大、即時性突出,尤其是客流量高峰時,這些特征就更加明顯了。這就意味著,零售業態的數字化轉型需要能夠勝任這種實時數據處理。
    在計算領域,我們常常聽到邊緣協同、云計算這2個概念。過去十年,云計算發展迅猛,成就了亞馬遜AWS、微軟Azure、阿里云等,但隨著5G、物聯網、人工智能等技術滲透到各行各業,邊緣計算也迎來爆發式增長。
    云計算是一種利用互聯網實現隨時隨地、按需、便捷地使用共享計算設施、存儲設備、應用程序等資源的計算模式。而邊緣計算則指的是靠近物或數據源頭一側,采用網絡、計算、存儲、應用核心能力為一體的開放平臺,就近提供服務的計算模式。
    如果說云計算是集中式大數據處理,那么邊緣計算可以理解為邊緣式大數據處理。
    用章魚做比喻可能更形象。章魚有5億個神經元,其中3億個不在大腦里,而在觸手上。每個觸手都有獨立的神經系統,觸手與觸手之間可以繞過大腦直接交流,大腦完全不知情。邊緣計算就相當于章魚的觸手,部分終端數據不經過云端(大腦),直接在分布式的邊緣芯片里處理。
    而具體落到智慧零售行業,邊緣計算優勢獨特且明顯。因為是直接通過安裝在物聯網設備上的邊緣計算芯片,對終端設備收集的數據進行處理和分析,而無需將數據經過漫長的路徑“上云”再返回,因此,邊緣計算一方面能更敏捷高效地滿足零售企業對實時業務處理、優化及存儲的高效率需求,另外一方面也大大減輕了高并發需求帶來的云端數據處理壓力,從而能夠大幅提高零售企業日常運營效率、減輕人力消耗。

邊緣計算與云服務的內涵

邊緣計算聯接的海量非結構化數據并通過邊緣智能計算實現部分本地數據處理,同時實現業務實時性,聯接大量異構數據并優化,以此提升應用的智能性。
    因此,未來不止零售業在內的行業發展,邊緣計算與云計算之間并不是替代關系,而是互補協同關系。邊緣計算既靠近執行單元,更是云端所需高價值數據的采集和初步處理單元,可以更好地支撐云端應用;反之,云計算通過大數據分析優化輸出的業務規則或模型可以下發到邊緣側,邊緣計算基于新的業務規則或模型運行。


 
邊緣計算與云服務協同服務(左:邊緣計算、右:云服務)來源(物聯網報告中心)

邊云協同在零售餐飲全鏈路場景的核心應用
    邊云協同的實現涉及多種關鍵技術的組合應用,包括數據采集、數字孿生、實時數據分析、資源虛擬化等,而完整的一套產業鏈條,適用于工業,同樣適用于零售業。

1、數據采集

數據采集是物聯網的基礎能力,也是構建邊云協同的第一步。雖然在邊緣側的傳感器、執行器也可以作為數據的采集對象,但目前控制器是主流的數據采集對象。物聯網網關是當前行業內應用比較廣泛的數據采集工具,網關服務既可以部署在獨立的硬件盒子,也可以作為云平臺的一項微服務組件嵌入現場設備,使設備入云更加方便快捷。
    具體細化到零售場景中,對類如門店POS、ERP、IOT、CRM系統進行跨系統抽取關鍵數據,并重構各流程關鍵數字指標并轉化成企業戰略與落地實施的標準動作。實現前端可運營、后端可監控。以邊緣盒子+云服務組合處理連鎖海量類型數據。由此才能為以“財務性損益”為門店運營的衡量指標提供依據。

 

2、數字孿生

對于數字孿生,大悅城原CIO張燦曾談到,除了構建智慧零售平臺,大悅城更迫切的是構建自身的內容平臺。一個可以編輯的模塊化管理的內容平臺。而內容平臺與智慧零售平臺是“數字孿生”關系,具體解釋為,大悅城將打造一個線上的“大悅城”,而在這個線上“大悅城”,不僅有人,還會有貨,還會有場,大悅城欲將智慧零售+內容平臺相結合,并且能夠互動。而內容平臺里包括智慧服務很多方向的功能。
    而真正實現數字孿生,延伸至IOT設備,延伸到線上線下觸點的應用當中去,最終實現全場景和全自動化。

數字孿生是CPS系統的基本單元,充分利用物理模型、傳感器更新、運行歷史等數據,集成多學科、多物理量、多尺度、多概率的仿真過程,在虛擬空間中完成映射,從而反映相對應的實體裝備的全生命周期過程。
    它將物理世界與數字世界聯通融合,每個數字孿生單元應包含信息模型、模型協同、功能組件以及數據集成等基礎要素。在邊緣側提供標準的數字化與網絡化的基礎,彌補傳統自動化系統在這兩方面的欠缺,快速實現數據處理、各類型自動化系統及物聯網設備的互聯、互通、互操作。

3、實時數據分析
    實時數據是邊緣側監控系統的重要組成部分,是一種帶有時態性的數據。實時數據帶有嚴格的時間限制,一旦處于有效時間之外,數據將變得無效,會變成歷史數據并存儲下來以備后續使用。
    其作用在于通過邊緣計算對數據進行預處理(篩選、聚合、分析等),從而為后續的大數據分析提供可靠的數據基礎。


 
邊緣計算在門店IOT消費者觸點應用(來源:英特爾)

不止上述場景,邊緣計算在消費者洞察、需求預測、貨物盤點和庫存管理、店鋪陳列優化、貨架擺放與棚格圖對應、安全監控和遠程巡店、店鋪防損等零售門店運營管理類應用場景也逐步深入。
    物聯盒子是設備核心,為5G大規模商用后帶來的數據爆炸近端處理提供了理論依據
    物聯盒子作為邊緣側的處理設備,承載著邊緣端的數據處理和應用自治,是云計算同質化邊緣觸達的主要載體,對于多種智能終端的信息采集、數據轉換、入網接入提供了有力支持,它是應用、算法和數據處理置于近端進行邊緣計算的物理平臺,在整個體系中處于及其重要的位置。目前,在技術國產化信創的大趨勢下,國內的諸多邊緣設備廠商已實現能力的自給自足,為物聯體系的建設帶來了強計算、多算法、易部署、低能耗、云邊協同、靈活開放等諸多著力強點,更為之后5G帶來的數據爆炸近端處理提供了理論依據。
    邊云協同解決的四大問題——算力、帶寬、安全、能耗
    邊緣計算是算力和服務下沉的重要手段,是距離用戶終端最近的信息技術服務環境和計算能力,它用以減少時延、提升網絡運營效率、提高業務分發傳送能力、優化用戶體驗。邊緣計算可以彌補云計算在架構上的諸多不足,主要體現在四個方面:
    算力:線性增長的集中式云計算能力無法匹配爆炸式增長的海量邊緣數據。
    帶寬:傳輸帶寬負載急劇增加造成較長的網絡延遲,難以滿足控制類數據及實時/準實時流式數據傳輸需求。
    安全:云計算的安全與應用軟件、平臺、操作系統、多段網絡、權限管理等多方面因素有關,邊緣數據的安全隱私受到極大關注。邊緣計算的產生有助于隔離邊緣應用和云端的系統性風險。
    能耗:邊緣設備傳輸數據到云平臺消耗較大電能,從云平臺獲取數據到設備現場也需要二次消耗遠程傳輸電能。邊緣計算有利于降低傳輸帶來的能耗損失。
    邊緣計算零售應用場景下具備的基本特點
    聯接性
    聯接性是邊緣計算的基礎。所聯接物理對象的多樣性及應用場景的多樣性,需要邊緣計算具備豐富的聯接功能,如各種網絡接口、網絡協議、網絡拓撲、網絡部署與配置、網絡管理與維護。聯接性需要充分借鑒吸收網絡領域先進研究成果,如TSN、SDN、NFV、Network as a Service、WLAN、NB-IoT、5G等,同時還要考慮與現有各種工業總線的互聯、互通、互操作。
    數據第一入口
    邊緣計算作為物理世界到數字世界的橋梁,是數據的第一入口,擁有大量、實時、完整的數據,可基于數據全生命周期進行管理與價值創造,將更好的支撐預測性維護、資產管理與效率提升等創新應用;同時,作為數據第一入口,邊緣計算也面臨數據實時性、確定性、完整性、準確性、多樣性等挑戰。
    約束性
    邊緣計算產品需適配現場相對惡劣的工作條件與運行環境,如防電磁、防塵、防爆、抗振動、抗電流/電壓波動等。在互聯場景下,對邊緣計算設備的功耗、成本、空間也有較高的要求。邊緣計算產品需要考慮通過軟硬件集成與優化,以適配各種條件約束,支撐行業數字化多樣性場景。
    分布性
    邊緣計算實際部署天然具備分布式特征。這要求邊緣計算支持分布式計算與存儲、實現分布式資源的動態調度與統一管理、支撐分布式智能、具備分布式安全等能力。
    融合性
    OT與ICT的融合是行業數字化轉型的重要基礎。邊緣計算作為“OICT”融合與協同的關鍵承載,需要支持在聯接、數據、管理、控制、應用、安全等方面的協同。
    結語
    邊緣計算與云計算并非替代關系,而是協作配合,形成云計算、邊緣計算協同作戰的云邊一體解決方案,最終實現以云計算中心、邊緣設備節點、傳感器網關、傳感器為核心組件的“云-邊-端”、“場、貨、人”云邊一體應用部署體系。由此來看,邊緣計算作為數字化的組合應用,需要與其他系統協同才能發揮其價值,以“套件”形式最為常見。同時,引入邊緣計算需要零售餐飲企業具備一定數字化積淀,在優化數字體系的基礎上利用邊緣云不斷貼近自動化、智能化,隨著5G技術的不斷實踐,未來邊緣計算在承載5G數據,在服務B端或將發揮及其重要的作用。

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