边缘计算和云计算的融合应用发展趋势、零售应用场景价值

　　随着零售全行业数字化转型的脚步愈加迅速，深化细分场景后，大量非结构化数据剧增，单纯依赖独立服务器或云服务都难以支持或计算其规模。由此，边缘计算作为链接人、货、场、服务器的桥梁，与云服务结合的应用价值不断被挖掘。

　　边缘计算(EdgeComputing)是5G网络架构中的核心环节，是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用等核心能力的分布式开放平台。由此不难想象，边缘计算可以作为联接物理和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。典型应用场景包括5G应用、AR/VR、无人机、医疗保健和智能交通等。

　　边缘计算如何改造零售业

　　众所周知，零售是一个商品SKU极多、标准化低、复杂性高，消费高频且快速的场景。零售企业订单金额不大，但订单量大、即时性突出，尤其是客流量高峰时，这些特征就更加明显了。这就意味着，零售业态的数字化转型需要能够胜任这种实时数据处理。

　　在计算领域，我们常常听到边缘协同、云计算这2个概念。过去十年，云计算发展迅猛，成就了亚马逊AWS、微软Azure、阿里云等，但随着5G、物联网、人工智能等技术渗透到各行各业，边缘计算也迎来爆发式增长。

　　云计算是一种利用互联网实现随时随地、按需、便捷地使用共享计算设施、存储设备、应用程序等资源的计算模式。而边缘计算则指的是靠近物或数据源头一侧，采用网络、计算、存储、应用核心能力为一体的开放平台，就近提供服务的计算模式。

　　如果说云计算是集中式大数据处理，那么边缘计算可以理解为边缘式大数据处理。

　　用章鱼做比喻可能更形象。章鱼有5亿个神经元，其中3亿个不在大脑里，而在触手上。每个触手都有独立的神经系统，触手与触手之间可以绕过大脑直接交流，大脑完全不知情。边缘计算就相当于章鱼的触手，部分终端数据不经过云端(大脑)，直接在分布式的边缘芯片里处理。

　　而具体落到智慧零售行业，边缘计算优势独特且明显。因为是直接通过安装在物联网设备上的边缘计算芯片，对终端设备收集的数据进行处理和分析，而无需将数据经过漫长的路径“上云”再返回，因此，边缘计算一方面能更敏捷高效地满足零售企业对实时业务处理、优化及存储的高效率需求，另外一方面也大大减轻了高并发需求带来的云端数据处理压力，从而能够大幅提高零售企业日常运营效率、减轻人力消耗。

　　边缘计算与云服务的内涵

　　边缘计算联接的海量非结构化数据并通过边缘智能计算实现部分本地数据处理，同时实现业务实时性，联接大量异构数据并优化，以此提升应用的智能性。

　　因此，未来不止零售业在内的行业发展，边缘计算与云计算之间并不是替代关系，而是互补协同关系。边缘计算既靠近执行单元，更是云端所需高价值数据的采集和初步处理单元，可以更好地支撑云端应用;反之，云计算通过大数据分析优化输出的业务规则或模型可以下发到边缘侧，边缘计算基于新的业务规则或模型运行。

　　边缘计算与云服务协同服务(左：边缘计算、右：云服务)来源(物联网报告中心)

　　边云协同在零售餐饮全链路场景的核心应用

　　边云协同的实现涉及多种关键技术的组合应用，包括数据采集、数字孪生、实时数据分析、资源虚拟化等，而完整的一套产业链条，适用于工业，同样适用于零售业。

　　1、数据采集

　　数据采集是物联网的基础能力，也是构建边云协同的第一步。虽然在边缘侧的传感器、执行器也可以作为数据的采集对象，但目前控制器是主流的数据采集对象。物联网网关是当前行业内应用比较广泛的数据采集工具，网关服务既可以部署在独立的硬件盒子，也可以作为云平台的一项微服务组件嵌入现场设备，使设备入云更加方便快捷。

　　具体细化到零售场景中，对类如门店POS、ERP、IOT、CRM系统进行跨系统抽取关键数据，并重构各流程关键数字指标并转化成企业战略与落地实施的标准动作。实现前端可运营、后端可监控。以边缘盒子+云服务组合处理连锁海量类型数据。由此才能为以“财务性损益”为门店运营的衡量指标提供依据。

　　2、数字孪生

　　对于数字孪生，大悦城原CIO张灿曾谈到，除了构建智慧零售平台，大悦城更迫切的是构建自身的内容平台。一个可以编辑的模块化管理的内容平台。而内容平台与智慧零售平台是“数字孪生”关系，具体解释为，大悦城将打造一个线上的“大悦城”，而在这个线上“大悦城”，不仅有人，还会有货，还会有场，大悦城欲将智慧零售+内容平台相结合，并且能够互动。而内容平台里包括智慧服务很多方向的功能。

　　而真正实现数字孪生，延伸至IOT设备，延伸到线上线下触点的应用当中去，最终实现全场景和全自动化。

　　数字孪生是CPS系统的基本单元，充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。

　　它将物理世界与数字世界联通融合，每个数字孪生单元应包含信息模型、模型协同、功能组件以及数据集成等基础要素。在边缘侧提供标准的数字化与网络化的基础，弥补传统自动化系统在这两方面的欠缺，快速实现数据处理、各类型自动化系统及物联网设备的互联、互通、互操作。

　　3、实时数据分析

　　实时数据是边缘侧监控系统的重要组成部分，是一种带有时态性的数据。实时数据带有严格的时间限制，一旦处于有效时间之外，数据将变得无效，会变成历史数据并存储下来以备后续使用。

　　其作用在于通过边缘计算对数据进行预处理(筛选、聚合、分析等)，从而为后续的大数据分析提供可靠的数据基础。

　　边缘计算在门店IOT消费者触点应用(来源：英特尔)

　　不止上述场景，边缘计算在消费者洞察、需求预测、货物盘点和库存管理、店铺陈列优化、货架摆放与棚格图对应、安全监控和远程巡店、店铺防损等零售门店运营管理类应用场景也逐步深入。

　　物联盒子是设备核心，为5G大规模商用后带来的数据爆炸近端处理提供了理论依据

　　物联盒子作为边缘侧的处理设备，承载着边缘端的数据处理和应用自治，是云计算同质化边缘触达的主要载体，对于多种智能终端的信息采集、数据转换、入网接入提供了有力支持，它是应用、算法和数据处理置于近端进行边缘计算的物理平台，在整个体系中处于及其重要的位置。目前，在技术国产化信创的大趋势下，国内的诸多边缘设备厂商已实现能力的自给自足，为物联体系的建设带来了强计算、多算法、易部署、低能耗、云边协同、灵活开放等诸多着力强点，更为之后5G带来的数据爆炸近端处理提供了理论依据。

　　边云协同解决的四大问题——算力、带宽、安全、能耗

　　边缘计算是算力和服务下沉的重要手段，是距离用户终端最近的信息技术服务环境和计算能力，它用以减少时延、提升网络运营效率、提高业务分发传送能力、优化用户体验。边缘计算可以弥补云计算在架构上的诸多不足，主要体现在四个方面：

　　算力：线性增长的集中式云计算能力无法匹配爆炸式增长的海量边缘数据。

　　带宽：传输带宽负载急剧增加造成较长的网络延迟，难以满足控制类数据及实时/准实时流式数据传输需求。

　　安全：云计算的安全与应用软件、平台、操作系统、多段网络、权限管理等多方面因素有关，边缘数据的安全隐私受到极大关注。边缘计算的产生有助于隔离边缘应用和云端的系统性风险。

　　能耗：边缘设备传输数据到云平台消耗较大电能，从云平台获取数据到设备现场也需要二次消耗远程传输电能。边缘计算有利于降低传输带来的能耗损失。

　　边缘计算零售应用场景下具备的基本特点     联接性

　　联接性是边缘计算的基础。所联接物理对象的多样性及应用场景的多样性，需要边缘计算具备丰富的联接功能，如各种网络接口、网络协议、网络拓扑、网络部署与配置、网络管理与维护。联接性需要充分借鉴吸收网络领域先进研究成果，如TSN、SDN、NFV、Network as a Service、WLAN、NB-IoT、5G等，同时还要考虑与现有各种工业总线的互联、互通、互操作。

　　数据第一入口

　　边缘计算作为物理世界到数字世界的桥梁，是数据的第一入口，拥有大量、实时、完整的数据，可基于数据全生命周期进行管理与价值创造，将更好的支撑预测性维护、资产管理与效率提升等创新应用;同时，作为数据第一入口，边缘计算也面临数据实时性、确定性、完整性、准确性、多样性等挑战。

　　约束性

　　边缘计算产品需适配现场相对恶劣的工作条件与运行环境，如防电磁、防尘、防爆、抗振动、抗电流/电压波动等。在互联场景下，对边缘计算设备的功耗、成本、空间也有较高的要求。边缘计算产品需要考虑通过软硬件集成与优化，以适配各种条件约束，支撑行业数字化多样性场景。

　　分布性

　　边缘计算实际部署天然具备分布式特征。这要求边缘计算支持分布式计算与存储、实现分布式资源的动态调度与统一管理、支撑分布式智能、具备分布式安全等能力。

　　融合性

　　OT与ICT的融合是行业数字化转型的重要基础。边缘计算作为“OICT”融合与协同的关键承载，需要支持在联接、数据、管理、控制、应用、安全等方面的协同。

　　结语

　　边缘计算与云计算并非替代关系，而是协作配合，形成云计算、边缘计算协同作战的云边一体解决方案，最终实现以云计算中心、边缘设备节点、传感器网关、传感器为核心组件的“云-边-端”、“场、货、人”云边一体应用部署体系。由此来看，边缘计算作为数字化的组合应用，需要与其他系统协同才能发挥其价值，以“套件”形式最为常见。同时，引入边缘计算需要零售餐饮企业具备一定数字化积淀，在优化数字体系的基础上利用边缘云不断贴近自动化、智能化，随着5G技术的不断实践，未来边缘计算在承载5G数据，在服务B端或将发挥及其重要的作用。