工业边缘计算领域正经历诸多技术进步与发展，尤其是在机器连接、边缘计算性能的优化以及工业物联网解决方案的可扩展性方面。
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边缘计算由众多分散分布的边缘节点构成，这些边缘节点处于靠近物理数据源的地方。一方面，这些边缘节点与各种设备相互连接；另一方面，它们又和诸如云端这样的中央平台相连通。和生产资产层面的组件有所不同，边缘节点能够实现集中化管理。而且，对于所采集到的数据，既可以在边缘节点内部进行处理，也能够交由中央平台来完成相应的处理工作。
边缘层可从多个维度来审视。从应用层面而言，它涵盖了软件应用程序及其具备的功能（诸如数据预处理、数据总线等）；从基础设施层面来讲，它指的是所部署的信息技术（IT）基础设施，其中包含硬件设施以及操作系统；从操作层面出发，它描述的是用于管理与运营边缘层的各类工具，像监控工具，或者用于处理多站点软件部署的工具等。
在工业物联网（IIoT）应用中采用边缘计算的原因众所周知。部分应用程序对延迟要求极高，通过与集中式云平台通信，很难维持如此低的延迟水平。在某些情形下，数据量极为庞大，至少需要在边缘层开展大量预处理工作。最后同样关键的是，一些应用程序受到监管条件的限制，这些规定或许会禁止数据离开公司网络。
架构趋势
期望构建并运行IIoT解决方案的客户需要考虑诸多问题，而其中极为关键的一点便是选择合适的系统架构。当下，IIoT架构呈现出整合态势，这在一定程度上通过边缘层的以下方面和特性得以体现：
用户正在部署云平台，不过他们期望在规避供应商风险的同时，尽可能降低边缘层在技术层面对云的依赖程度。
用户正将边缘层划分成两个层级：处于下层的是工厂车间层，上层则是与中央平台或云端相连的层级，而且这两个层级均实施集中化管理。
用户在边缘层部署了一个 MQTT 代理，以此作为数据流量的核心枢纽。数据会经由 MQTT 或 Kafka 传输至中央平台，与此同时，在本地运行的应用程序能够通过该 MQTT 代理进行访问。
对于工业物联网应用而言，能够高效且安全地访问机器或设备数据极为关键。从功能层面来看，这些机器连接方面的需求实际上与传统车间应用的需求并无二致。
工厂内现有的典型设备，或者在改造项目（棕地项目）中需要处理的设备，控制系统首当其冲，都需要进行集成。所采集到的数据，必须通过带有应用端支持的标准协议来提供，这一般来说就意味着要采用 OPC 统一架构（OPC UA）或者消息队列遥测传输（MQTT）协议。此外，具备有效处理多个数据源的能力也十分关键，例如把数据或数据源整合到一个单一的接口当中。
对合适的操作模式加以审视后会发现，传统车间应用和IIoT解决方案之间存在着更为明显的差异。在传统应用场景中，当给其添加机器连接功能后，这些应用就可以在生产设施内部进行本地部署与运行。举例来讲，可能会配备一个人机界面（HMI），或者是监控和数据采集（SCADA）系统，亦或是制造执行系统（MES）解决方案，甚至还会有用于保障数据备份的数据库链接。由于使用机器连接功能的用户大多并非专业技术人员，所以他们需要易于操作的IT接口。
与之形成鲜明对比的是，IIoT解决方案常常需要在多个生产基地部署应用或者物联网/云平台。不同于传统情况，该平台不仅运行多个应用，且这些应用会在解决方案生命周期内持续演进，其中一个关键驱动因素是软件和IT领域的短创新周期。企业会部署专门团队运行解决方案，这些操作人员负责多站点管理，并具备丰富的IT知识。客户希望利用IT驱动的操作模型及其在解决方案效率和可扩展性方面的优势。
和其它解决方案组件一样，机器连接同样要满足在灵活性、操作效率以及可扩展性方面的同等要求。如今，越来越多的用户不再将机器连接视为生产资产，而是将其当作边缘层组件。这是由于边缘层组件在效率和可扩展性等方面具备众多显著优势。
“在可预见的未来，预计软件与IT创新依旧会是制造业投资的核心驱动力。同时，边缘计算在制造业中的部署进程也会加速。”
机器连接
若要将机器连接作为边缘层的一部分予以部署，那么它需要满足哪些要求呢？以下为几个关键要点：
机器连接依靠部署于标准硬件之上的软件模块来实现，终端客户对其的管理方式，与管理其它边缘层软件组件的方式毫无二致。在当下，Docker 容器是实现这一部署的常用选择。
机器连接能够借助标准的IT工具进行管理。一般而言，这会涉及到诸如红帽OpenShift或SUSE Rancher等基于Kubernetes的热门平台。当然，在某些情况下，也可能采用像Portainer这种更为轻量级的替代方案。
机器连接会向Prometheus、Grafana等常见的IT监控工具提供相关数据。
机器连接为配置工作提供了有详细文档记录且稳定的接口，这些接口采用标准协议，不管是远程操作、自动化操作，亦或是两者结合的操作模式（比如 HTTP REST 协议）都能适用。
除了上述技术要求，我们还发现市场上对将机器连接作为一种服务来使用的兴趣日益浓厚。用户期望能有灵活的收费方案，该方案可依据实际需求（及收益情况）来制定，如此一来，便无需进行资本支出，也不用对设备进行投资。
未来展望
在可预见的未来，我们估计软件与IT创新依旧会是制造业投资的核心驱动力。解决方案架构有望围绕特定标准进一步整合，架构蓝图与最佳实践将为满足终端用户需求提供更为简便的途径。同时，边缘计算在制造业中的部署进程也会加速。
制造企业对于由IT驱动的、用于机器连接的操作模式的关注度在持续攀升。而且，从中长期视角来看，这一趋势还将进一步强化，到那时，IT标准和工具在车间层面以及OT领域将获得更多认可。届时，本文所提及的传统解决方案与工业物联网解决方案之间的区分（至少在机器连接这一方面）将会不再适用。
关键概念：
■ 工业应用对机器连接与边缘计算的依赖程度正与日俱增。
■ 在制造业中，实现现代化的边缘级连接，需要配备标准的硬件和软件模块、IT管理工具，并且要能够与监控系统完成集成。
思考一下：
在机器连接和边缘计算方面有哪些新的进展？