前言：寻找写作灵感？中文期刊网用心挑选的边缘计算在水利信息化项目中运用，希望能为您的阅读和创作带来灵感，欢迎大家阅读并分享。
随着新基建、数字中国建设目标的确立，信息化建设已在各行各业逐步开展，水利行业根据其独有的行业特性，以信息化技术为抓手，历经多年建设发展，取得了不少建设经验。边缘计算作为常用的信息化技术手段之一，匹配水利信息化建设特点，以实际水利信息化建设项目为参考，在项目应用中，优势明显。背靠十四五规划经济社会发展前景与目标，水利部于2021年10月26日会议，提出“将智慧水利建设作为推动新阶段水利高质量发展的六大实施路径之一”。由此可见国家对智慧水利、水利信息化建设的决心之坚定、需求之迫切。行业信息化建设，离不开信息化专业技术的发展，专业技术的发展与应用才是信息化建设的稳固基石。边缘计算技术，作为信息化常用技术，早已在各行业信息化建设中崭露头角，其技术特点可靠、便捷、经济，为市场所认可与接纳，其工艺效果亦值得项目技术后评价的探讨与思考。
一、什么是边缘计算
在介绍边缘计算之前，首先我们给出一个边缘节点的定义，节点顾名思义在信息化架构中是指数据源与云中心之间具有计算资源和网络资源的一个点，那么边缘节点则特指距离数据源较近的节点。比如，手边的手机、电脑就是人与云中间的边缘节点；家里的上网路由器就是设备与互联网的边缘节点。所以边缘计算的概念，就是指数据源附近进行的数据整理、数据分析以及数据处理，减少庞大基础数据的流转，从而减轻网络负担，减少网络流量，提高网络响应时间的技术。边缘计算现今已然不是什么新生词，最初是由世界上最大的分布式计算服务商之一AKAMAI与IBM在2003年合作时提出“边缘计算”这一概念，当时在其一份内部研究项目中即提出“边缘计算”的目的和解决问题，并通过AKAMAI与IBM在其WebSphere上提供基于边缘Edge的服务。在物联技术层面看，边缘计算技术带来突破是将许多数据的分析、处理和控制交由本地设备的计算层来完成而无须再与云端交互，这样可实现减轻云端计算量、减少网络堵塞，大大提高提升处理效率，可以为用户提供更快的响应，将需求在边缘端解决。研究实验针对移动边缘计算(MEC)，设计了计算迁移和数据缓存的联合优化模型,并基于改进的遗传算法(GA)对该模型的时延优化特性进行了优化。仿真表明：提出的方案比传统方案更能有效地降低用户请求的时延。在数据处理层面看：边缘计算在数据源的附近，提供数据计算、分析、处理的能力，为数据源提供近端处理服务，而云计算，则是通过数据分解、传输至云中心，对应各单元进行批量处理。在技术特点层面看：边缘计算的特点表现为邻近性、低时延、高带宽、分布性、数据入口完整等。计算层距离数据源距离近，减少了数据传输中的消耗和风险，所以产生的服务反馈也较快，在一些数据传输不稳定或实时业务应用行业中具有很强适用性，并且其安全保护等方面也有保障，其算力相对强劲，并行计算及存储能力突出，单位投入性价比、灵活性和可扩展性较强。
水利信息化建设，由于水利工程特殊性，多部署于山间、林间及田间等偏远区域，供电、网络等基础资源建设有限，信息化建设难度大、问题多，在有限的基础资源保障上，只有通过一定的技术调整和改良，才能满足实际应用需要。边缘计算架构正好在其原理上与水利信息化相契合，近数据源的分析处理，可有效节约数据传输和能源需求上的消耗，分布式的架构符合水利工程零星散落的特点，独立信息源独立计算、分析与处理，仅将部分关键数据传输云端，不占用过多资源可减少对数据传输的依赖。边缘计算就近计算、就近处理，提升系统可靠性和适用性。以山东水利某灌区信息化建设为例，由于灌区覆盖面积大，覆盖范围内干渠、支渠、斗渠错综复杂，闸站、泵站、测流站零星分散，且乡间地头基础资源供电、网络建设相对欠发达，可靠性低，如采用单一云架构，现有基础资源恐难以保障信息化系统的稳定可靠，投资量大。在项目建设时，我信息化建设团队通过调研分析，方案优化，决定采用云架构+边缘计算布局，在前端数据源附近建设计算节点，通过光纤专线就近进行数据交互及处理，云端及控制中心以权限控制指令对下进行监控调度，既保证了安全性，也减少了传输资源消耗。边缘计算节点的计算层内容包括渠道水位自动调节、闸门自动起落、自动时段测流、乡镇用水计量、灌区灾害预警等多项功能，展现出信息化工程建设意义，为当地灌区管理部门排忧解难，以信息化技术手段提升了灌区管理、治理的能力。边缘计算与现有自动化系统架构从原理上本根同源，但技术上又有较大差别，自动化系统的核心是“控制”，基于I/O信号的转换而成，边缘计算则是基于数据进行的，核心意义则是“算法”“策略”“调度”“路径”的应用，所以，所展现出的技术不同。传统自动化系统的LCU（localtolconrunit），其实就是边缘计算的一个雏形，其利用PLC运算能力和继电控制回路对现地I/O信号进行管理和控制，以逻辑命令产生电气联动，实现自动化控制。现今边缘计算则更关注的是整个系统的计算和调整，更注重系统运行的规划计算。简言之，自动化系统是对“信号点”的控制，边缘计算是对“信息量”的控制。边缘计算看似是对传统自动化系统的一次迭代升级，数据的计算量和处理量都远超传统自动化系统，但也因其庞大的计算量，导致现有边缘计算的延迟暂时无法超越自动化系统，边缘计算号称低延迟计算，但其计算周期仍为100ms级，在面对某些特殊工业化领域如高精度加工业，AI机器人等需要100μs延迟以内的控制命令时，其暂时无法取代自动化系统。回到水利信息化，因为水利信息化对控制命令的实时性没有100μs的要求，现有水利控制系统多数还需2000ms控制令以过滤信号浪涌，所以边缘计算已充分满足其对信号延迟性的要求。
三、边缘计算在信息化建设中的发展思考
随着物联网的快速发展以及5G场景应用的普及,万物互联是时代发展的趋势,边缘感知设备数量的大量增加,使得信息化建设面临的数据已达到ZB级别。以云计算架构为核心的集中式数据处理思路,其技术方式已经无法保障边缘感知设备的数据处理，主要表现在: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;从网络边缘设备传输海量数据到云中心致使网络传输带宽的负载量急剧增加，造成较长的网络延迟;网络边缘数据涉及个人隐私，使得隐私安全问题变得尤为突出;有限电能的网络边缘设备传输数据到云中心消耗较大电能。因此，在数据源末端必须要建立能够分担云计算压力的边缘计算节点，其与云计算模式相结合，二者相辅相成。作为数据链路的中转，边缘计算节点可以有效解决上述问题，是万物互联、信息化建设的技术趋势。
四、结语
边缘计算其实是在自控技术、信息技术和物联网技术这个背景下发展起来的技术，“Edge”这个概念最早也是因自动化/机器人厂家所提及而诞生，其本身是自动化系统的一种迭代，原理暨建立“贴近用户与数据源的IT资源”。边缘计算暨是传统自动化技术的一种延伸设计，是自动化技术与IT技术融合的一种趋势。其实IT与OT在技术上也是在相互融合，自动化技术已经不满足于单纯的信号控制，开始向IT层面延伸，而传统的IT技术也开始逐步向底层逻辑和控制探索，IoT作为当前较为前沿的技术方向，类似于边缘计算这类融合性技术的诞生会更加频繁，但无论多么前沿的技术，其必须考虑的问题是应用端，“应用”才是前沿科技最核心的技术问题，才能展现前沿技术的价值。
作者：李鹏飞 单位：中通服咨询设计研究院有限公司
