關(guān)于邊緣計(jì)算，邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟對(duì)其定義為：

在靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)，融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)、應(yīng)用核心能力的分布式開(kāi)放平臺(tái)，就近提供邊緣智能服務(wù)，滿足行業(yè)數(shù)字化在敏捷聯(lián)接、實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)優(yōu)化、應(yīng)用智能、安全與隱私保護(hù)等方面的關(guān)鍵需求。

OpenStack基金會(huì)對(duì)邊緣計(jì)算的定義是：

為應(yīng)用開(kāi)發(fā)者和服務(wù)提供商在網(wǎng)絡(luò)的邊緣側(cè)提供云服務(wù)和IT環(huán)境服務(wù)。邊緣計(jì)算的目標(biāo)是在靠近數(shù)據(jù)輸入或用戶的地方提供計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)帶寬。

云計(jì)算近幾年得到普及，云計(jì)算的價(jià)值和商業(yè)模式也逐步被公眾接受。邊緣計(jì)算是相對(duì)云計(jì)算而言的，它將云計(jì)算的計(jì)算、存儲(chǔ)、和網(wǎng)絡(luò)能力下沉到靠近數(shù)據(jù)源頭的地方。

雖然有些領(lǐng)域把邊緣計(jì)算稱為分布式云計(jì)算或第四代數(shù)據(jù)中心，但工業(yè)領(lǐng)域的人并不認(rèn)同這種叫法。對(duì)工業(yè)領(lǐng)域而言，邊緣計(jì)算的應(yīng)用是自然而然的事情，很多工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)應(yīng)用系統(tǒng)天生就涉及數(shù)據(jù)即時(shí)處理，只是以前受限于硬件的處理能力，他們反對(duì)將邊緣計(jì)算定義成一個(gè)純互聯(lián)網(wǎng)詞匯和概念。

什么是靠近數(shù)據(jù)源頭呢?這個(gè)范圍就比較寬泛了，比如在工廠車(chē)間現(xiàn)場(chǎng)靠近傳感器數(shù)據(jù)采集的地方，利用工業(yè)網(wǎng)關(guān)或工控機(jī)就近提供數(shù)據(jù)分析處理能力，這屬于邊緣計(jì)算;整個(gè)工廠的數(shù)據(jù)上傳到云平臺(tái)之前，數(shù)據(jù)在工廠內(nèi)本地服務(wù)器上被預(yù)處理，該本地服務(wù)器屬于邊緣計(jì)算。

為了獲得高性能低延遲的服務(wù)，例如為支撐無(wú)人駕駛、虛擬現(xiàn)實(shí)和遠(yuǎn)程醫(yī)療等應(yīng)用場(chǎng)景，移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商紛紛部署多接入邊緣計(jì)算(Multi-Access Edge Computing，MEC)，MEC以邊緣云的形式，下沉到靠近用戶的基站側(cè)，以達(dá)到縮短時(shí)延的效果，亦屬于邊緣計(jì)算。

Gartner2019年新興技術(shù)成熟度報(bào)告指出[1]，邊緣分析(Edge Analysis)和邊緣人工智能(Edge AI)處于期望增長(zhǎng)階段，邊緣分析和邊緣人工智能將越來(lái)越多地被用于對(duì)時(shí)延敏感(例如自動(dòng)駕駛)、易受到網(wǎng)絡(luò)中斷影響(例如遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)、面部識(shí)別、自然語(yǔ)言處理)或數(shù)據(jù)密集型(例如視頻分析)的應(yīng)用中。

1.為什么提出邊緣計(jì)算

從邊緣計(jì)算的定義看出，邊緣計(jì)算主要為解決實(shí)時(shí)性、網(wǎng)絡(luò)可靠性、數(shù)據(jù)安全性等問(wèn)題，如圖1所示。

物聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái)，數(shù)字化和智能化的浪潮開(kāi)始席卷各行各業(yè)，包括制造、能源電力、交通、物流、農(nóng)業(yè)、醫(yī)療和政府公共事業(yè)，越來(lái)越多的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，隨著聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量的巨增，將給云端帶來(lái)網(wǎng)絡(luò)帶寬壓力。

如果將設(shè)備數(shù)據(jù)全部傳入云端處理，不僅成本巨大，還將花費(fèi)更多的時(shí)間，由于網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定時(shí)，系統(tǒng)可用性變差，因此未來(lái)將會(huì)有相當(dāng)比例的數(shù)據(jù)直接在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進(jìn)行分析、處理，這正是邊緣計(jì)算的實(shí)踐場(chǎng)景。

如果把大腦比作云端，那么邊緣計(jì)算就是神經(jīng)末梢，自行對(duì)前端的刺激進(jìn)行處理并將處理后的特征信息反饋給大腦。

▲圖1 邊緣計(jì)算的特點(diǎn)

工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的很多數(shù)據(jù)的保鮮期很短，一旦處理不及時(shí)，會(huì)迅速變質(zhì)，數(shù)據(jù)價(jià)值呈斷崖式跌落。例如在車(chē)床刀具監(jiān)測(cè)過(guò)程中，通過(guò)采集機(jī)床主軸負(fù)載數(shù)據(jù)，并在邊緣側(cè)實(shí)現(xiàn)刀具加工過(guò)程中的實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和壽命預(yù)測(cè)管理，發(fā)現(xiàn)異常立刻預(yù)警。

鋼鐵廠軋鋼板的過(guò)程中，軋機(jī)依靠多個(gè)伺服電機(jī)協(xié)同驅(qū)動(dòng)軋制過(guò)程，伺服電機(jī)控制不允許出現(xiàn)絲毫偏差，否則可能導(dǎo)致整塊鋼板報(bào)廢。為保證扎制質(zhì)量，須以微毫秒級(jí)的采樣率實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)伺服電機(jī)運(yùn)轉(zhuǎn)是否正常。

這兩個(gè)例子，均對(duì)數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性(實(shí)效性)有明確要求，工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)處理類(lèi)似于“走鋼絲”，邊緣計(jì)算將發(fā)揮不可替代的作用。

除了網(wǎng)絡(luò)可靠性、實(shí)時(shí)性這兩大因素，工業(yè)領(lǐng)域?qū)?shù)據(jù)安全要求嚴(yán)格。例如石油化工行業(yè)，設(shè)備工藝參數(shù)決定其產(chǎn)品質(zhì)量和生產(chǎn)成本，是企業(yè)的核心數(shù)據(jù)，如果把這些關(guān)鍵數(shù)據(jù)上傳到云端，存在企業(yè)核心知識(shí)產(chǎn)權(quán)泄露的風(fēng)險(xiǎn)。邊緣計(jì)算將數(shù)據(jù)從原來(lái)的集中式管理演變?yōu)榉植际焦芾?，提高了?shù)據(jù)的安全性。

近年來(lái)物聯(lián)網(wǎng)安全攻擊事件頻發(fā)，防患數(shù)據(jù)災(zāi)難的一個(gè)必要措施是采取隔離手段，邊緣計(jì)算從根源上在本地保障數(shù)據(jù)安全。除了企業(yè)自身對(duì)數(shù)據(jù)安全的要求之外，有些出于國(guó)家政策層面的原因，要求數(shù)據(jù)脫敏后才能上傳到云端，而邊緣計(jì)算承擔(dān)了數(shù)據(jù)脫敏預(yù)處理的工作。

2.誰(shuí)在擔(dān)任邊緣計(jì)算的角色

對(duì)邊緣計(jì)算的特點(diǎn)及其要解決的問(wèn)題有了基本了解之后，由誰(shuí)來(lái)?yè)?dān)任邊緣計(jì)算的角色呢?概括起來(lái)主要分三類(lèi)：工業(yè)網(wǎng)關(guān)、工控機(jī)和服務(wù)器。

在《工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：平臺(tái)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐》一書(shū)的第3章介紹過(guò)工業(yè)網(wǎng)關(guān)，由于工業(yè)通信網(wǎng)絡(luò)接口種類(lèi)繁多，協(xié)議繁雜且互不兼容，因此需要通過(guò)工業(yè)網(wǎng)關(guān)進(jìn)行各種協(xié)議轉(zhuǎn)換，工業(yè)網(wǎng)關(guān)支持常用的工業(yè)協(xié)議，通過(guò)協(xié)議轉(zhuǎn)換降低設(shè)備接入的難度，實(shí)現(xiàn)訪問(wèn)的統(tǒng)一性。業(yè)界有些公司專門(mén)研發(fā)此類(lèi)工業(yè)網(wǎng)關(guān)并推出標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品，兼容市面上眾多工業(yè)控制器。

除了數(shù)據(jù)解析協(xié)議轉(zhuǎn)換之外，工業(yè)網(wǎng)關(guān)還具備一定的數(shù)據(jù)處理能力，工業(yè)網(wǎng)關(guān)硬件廠商通過(guò)提供標(biāo)準(zhǔn)開(kāi)發(fā)框架，使得開(kāi)發(fā)人員能夠在框架內(nèi)基于C和Python等開(kāi)發(fā)語(yǔ)言嵌入自定義邏輯。這些工業(yè)網(wǎng)關(guān)換個(gè)名字就變成了邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)。

當(dāng)然，不僅換了名稱，作為邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)，還是比較強(qiáng)調(diào)它的數(shù)據(jù)處理能力，例如處理器主頻、內(nèi)存和FLASH存儲(chǔ)比普通的工業(yè)網(wǎng)關(guān)配置高;同時(shí)強(qiáng)調(diào)和云端的對(duì)接，即不間斷的互聯(lián)網(wǎng)接入能力，它可以通過(guò)以太網(wǎng)、Wi-Fi或4G等網(wǎng)絡(luò)鏈路，保證設(shè)備無(wú)論身處何處都能夠互聯(lián)互通，這些邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)支持各種工業(yè)云平臺(tái)，數(shù)據(jù)直接上云。表1為某邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)典型配置示例。

▼表1 邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)典型配置示例

第二類(lèi)承擔(dān)邊緣計(jì)算角色的是工控機(jī)，工控機(jī)大量用于測(cè)控和自動(dòng)化領(lǐng)域，如DCS、SCADA以及數(shù)控系統(tǒng)CNC等。關(guān)于工控機(jī)的定義：工控機(jī)(Industrial Personal Computer，IPC)是一種加固的增強(qiáng)型個(gè)人計(jì)算機(jī)，采用總線結(jié)構(gòu)，是一種對(duì)生產(chǎn)過(guò)程及機(jī)電設(shè)備、工藝裝備進(jìn)行檢測(cè)與控制的硬件總稱。

工控機(jī)具有典型的計(jì)算機(jī)特征，如CPU、硬盤(pán)、內(nèi)存和外設(shè)接口，并具有操作系統(tǒng)、控制網(wǎng)絡(luò)和協(xié)議、計(jì)算能力以及友好的人機(jī)界面。不同的是，工控機(jī)能夠在環(huán)境惡劣的條件下運(yùn)行，由于對(duì)數(shù)據(jù)安全性要求更高，因此通常會(huì)對(duì)工控機(jī)進(jìn)行加固、防塵、防潮、防腐蝕和防輻射等特殊設(shè)計(jì)。

通俗地講，工控機(jī)是專為工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)而設(shè)計(jì)的計(jì)算機(jī)，而工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境振動(dòng)大、灰塵多、電磁干擾強(qiáng)，經(jīng)常要求連續(xù)不間斷作業(yè)。與普通計(jì)算機(jī)相比，工控機(jī)應(yīng)具備更高的可靠性和更好的擴(kuò)展性。與工業(yè)網(wǎng)關(guān)或其他小型微控制器相比，工控機(jī)具有更高的數(shù)據(jù)處理性能。

筆者曾經(jīng)與全球工控機(jī)出貨量排名前三的一家公司探討過(guò)，他們新出的邊緣計(jì)算服務(wù)器和工控機(jī)有什么區(qū)別?當(dāng)時(shí)得到的回答是沒(méi)區(qū)別，就是工控機(jī)。

無(wú)論是工業(yè)網(wǎng)關(guān)還是工控機(jī)，當(dāng)它們承擔(dān)了邊緣計(jì)算的角色時(shí)，難免會(huì)有人覺(jué)得，這是不是新瓶裝舊酒?在邊緣計(jì)算概念出來(lái)之前，它們就一直地存在著，在工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)運(yùn)行并發(fā)揮著作用。

最近一些廠商在推邊緣智能服務(wù)器(Edge Intelligence Server，EIS)，如果看硬件載體本身，好像也沒(méi)有多少創(chuàng)新，很多基于工控機(jī)或標(biāo)準(zhǔn)x86服務(wù)器，被人說(shuō)成新瓶裝舊酒似乎也不為過(guò)，不過(guò)有一個(gè)區(qū)別是非常重要的，軟件架構(gòu)層面，邊緣智能服務(wù)器采用的是云原生思維，邊緣與云端緊密協(xié)同，由云端全局統(tǒng)一調(diào)度與管控邊緣節(jié)點(diǎn)資源，軟件功能隨時(shí)更新與分發(fā)，支持物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)連接、數(shù)據(jù)管理及邊緣分析。

如果回憶一下以往工控機(jī)上的軟件升級(jí)(備份、補(bǔ)丁、更新、以及監(jiān)視)、硬件資源的分配，就能體會(huì)這種理念的巨大差別。目前西門(mén)子、戴爾、因特爾和研華等都在推出各自的邊緣智能服務(wù)器。

第三類(lèi)承擔(dān)邊緣計(jì)算角色的是服務(wù)器，將數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器搬到現(xiàn)場(chǎng)的機(jī)房，它就變成邊緣計(jì)算服務(wù)器了，由云端的集中式變?yōu)楝F(xiàn)場(chǎng)的分布式。

服務(wù)器部署到現(xiàn)場(chǎng)之后，需考慮其多節(jié)點(diǎn)管理問(wèn)題，當(dāng)企業(yè)同時(shí)擁有成千上萬(wàn)個(gè)分布式邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)時(shí)，將給管理人員和運(yùn)維人員帶來(lái)非常大的挑戰(zhàn)，以標(biāo)準(zhǔn)化方式對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)納管和統(tǒng)一維護(hù)就變得非常重要，不同的工業(yè)解決方案商會(huì)有不同的應(yīng)對(duì)策略，從目前來(lái)看，邊云協(xié)同是主流思想，基于云的管理工具以實(shí)現(xiàn)對(duì)邊緣節(jié)點(diǎn)的遠(yuǎn)程可視化管理。

事實(shí)上，應(yīng)當(dāng)把邊緣計(jì)算理解為一種理念，任何具備一定程度的數(shù)據(jù)計(jì)算、存儲(chǔ)、網(wǎng)絡(luò)通信能力的硬件設(shè)施都可以稱之為邊緣計(jì)算。

3.邊緣計(jì)算領(lǐng)域有哪幾類(lèi)公司

邊緣計(jì)算領(lǐng)域目前主要有三類(lèi)公司，分別是硬件廠商、云計(jì)算服務(wù)商以及移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商。硬件廠商包括工業(yè)網(wǎng)關(guān)、工控機(jī)、服務(wù)器硬件廠商。硬件廠商根據(jù)市場(chǎng)的需求，致力于不斷推出能滿足行業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景的邊緣計(jì)算產(chǎn)品，同時(shí)在邊緣智能服務(wù)器上發(fā)力，影響整個(gè)邊端云端架構(gòu)。

第二類(lèi)是云計(jì)算服務(wù)商，例如前面OpenStack基金會(huì)將邊緣計(jì)算定義為在網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)提供云服務(wù)和IT環(huán)境服務(wù)，有些公司將邊緣計(jì)算稱為分布式云計(jì)算或第四代數(shù)據(jù)中心，在邊緣計(jì)算玩家里，自然有云計(jì)算服務(wù)商。

以亞馬遜AWS、微軟Azure、阿里云和華為云為代表的云計(jì)算服務(wù)商，在云計(jì)算領(lǐng)域積累了龐大的用戶群，并擁有先進(jìn)的大數(shù)據(jù)處理能力，這些公司發(fā)展邊緣計(jì)算的整體思路，就是邊云協(xié)同，將邊緣和云端緊密結(jié)合，充分發(fā)揮邊緣的低延遲、安全等特性，同時(shí)結(jié)合云端的強(qiáng)大數(shù)據(jù)分析能力。

例如AWS在2017年推出了邊緣計(jì)算框架AWS IoT Greengrass，通過(guò)Greengrass將AWS云端服務(wù)擴(kuò)展到本地設(shè)備，能夠在邊緣對(duì)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行操作和處理。

第三類(lèi)是電信運(yùn)營(yíng)商，一直以來(lái)，運(yùn)營(yíng)商的角色是提供數(shù)據(jù)管道服務(wù)，數(shù)據(jù)通過(guò)蜂窩網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)距離傳輸，好像邊緣計(jì)算和運(yùn)營(yíng)商扯不上什么關(guān)系。但運(yùn)營(yíng)商顯然不滿足于被管道化，尤其是5G時(shí)代，為了獲得高性能低延遲的服務(wù)，移動(dòng)運(yùn)營(yíng)商紛紛部署多接入邊緣計(jì)算MEC。

MEC屬于核心網(wǎng)部分，如果和接入網(wǎng)的集中單元(Centralized Unit，CU)一起下沉到離基站更近的地方，將進(jìn)一步推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)超低時(shí)延，并帶來(lái)更佳的用戶體驗(yàn)。

MEC多接入邊緣計(jì)算和網(wǎng)絡(luò)切片是5G的兩大關(guān)鍵技術(shù)，以支撐5G的三大應(yīng)用場(chǎng)景。其中MEC對(duì)于eMBB移動(dòng)增強(qiáng)帶寬和uRLLC高可靠低時(shí)延連接兩大場(chǎng)景而言非常重要。MEC并非一個(gè)新概念，在4G和5G網(wǎng)絡(luò)中均可部署。

早在2014年歐洲電信標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)ETSI就啟動(dòng)了MEC標(biāo)準(zhǔn)化參考模型項(xiàng)目，并成立了移動(dòng)邊緣計(jì)算規(guī)范工作組，以推動(dòng)移動(dòng)邊緣計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)化，基本思想是一樣的，就是把云計(jì)算平臺(tái)從移動(dòng)核心網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部遷移到移動(dòng)接入網(wǎng)邊緣，實(shí)現(xiàn)計(jì)算及存儲(chǔ)資源的彈性利用。

這其實(shí)和云計(jì)算服務(wù)商的路線是一樣的，只不過(guò)電信運(yùn)營(yíng)商的資源池位于移動(dòng)核心網(wǎng)絡(luò)和移動(dòng)接入網(wǎng)絡(luò)，而且現(xiàn)在的核心網(wǎng)，由于網(wǎng)元功能虛擬化，因此硬件方面也慢慢地由原來(lái)的專用硬件，變成了x86通用服務(wù)器。既然都是服務(wù)器，大家當(dāng)然可以干某種程度上相似的事情。

MEC概念一方面將傳統(tǒng)電信蜂窩網(wǎng)絡(luò)與互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)深度融合，這樣減少移動(dòng)場(chǎng)景業(yè)務(wù)交付的端到端延遲，利用移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)邊緣就近提供電信用戶IT所需服務(wù)和云端計(jì)算能力，創(chuàng)造高性能、低延遲與高帶寬的電信級(jí)服務(wù)環(huán)境，加速網(wǎng)絡(luò)中各項(xiàng)內(nèi)容、服務(wù)以及應(yīng)用的高速下載，從而改善用戶體驗(yàn)，同時(shí)節(jié)省帶寬資源。

另一方面通過(guò)將計(jì)算能力下沉到移動(dòng)邊緣節(jié)點(diǎn)，提供第三方應(yīng)用集成，為移動(dòng)邊緣入口的服務(wù)創(chuàng)新提供了更多的可能性。

ETSI在2016年的時(shí)候?qū)EC概念從移動(dòng)邊緣計(jì)算(Mobile Edge Computing)擴(kuò)展為多接入邊緣計(jì)算(Multi-Access Edge Computing)，不再局限于蜂窩網(wǎng)絡(luò)，而是延伸至其他無(wú)線接入網(wǎng)絡(luò)如Wi-Fi等。至此，MEC可看作是一個(gè)運(yùn)行在移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)邊緣的、運(yùn)行特定任務(wù)的云服務(wù)器。

MEC改變了移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)分離的狀態(tài)，可以將業(yè)務(wù)(包含內(nèi)容、服務(wù)和應(yīng)用)下沉到移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)邊緣，為移動(dòng)用戶提供服務(wù)。

電信運(yùn)營(yíng)商一直以來(lái)在努力避免被管道化(單純?yōu)榛ヂ?lián)網(wǎng)提供數(shù)據(jù)服務(wù)的管道)，由于當(dāng)前電信市場(chǎng)的發(fā)展逐漸趨于飽和，因此單純依靠流量業(yè)務(wù)的增量很難帶來(lái)收入的快速增長(zhǎng)，同時(shí)用戶對(duì)于電信運(yùn)營(yíng)商提供的傳統(tǒng)語(yǔ)音、短信服務(wù)的依賴度不斷下降，運(yùn)營(yíng)商的利潤(rùn)也開(kāi)始不斷下降，MEC可理解為運(yùn)營(yíng)商的一個(gè)抓手，也就不難理解為什么運(yùn)營(yíng)商會(huì)花很大力氣投入到MEC中。

本文主要介紹了邊緣計(jì)算的相關(guān)內(nèi)容，相信會(huì)對(duì)大家深入理解邊緣計(jì)算有一定的幫助和啟示。預(yù)測(cè)性維護(hù)是邊緣計(jì)算的一個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景。關(guān)于這部分內(nèi)容本文不展開(kāi)講。如果你對(duì)此感興趣，推薦你詳細(xì)閱讀胡典鋼老師的新作《工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：平臺(tái)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐》。

[1]地址為：https://www.gartner.com/smarterwithgartner/5-trends-appear-on-the-gartner-hype-cycle-for-emerging-technologies-2019/

關(guān)于作者：胡典鋼，資深工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)專家，順豐物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)負(fù)責(zé)人，兼任順豐集團(tuán)職業(yè)發(fā)展評(píng)審委員和ZETA聯(lián)盟工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)高級(jí)顧問(wèn)，負(fù)責(zé)順豐物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)建設(shè)及產(chǎn)品化工作。在物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算、工業(yè)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域從業(yè)10余年，有豐富的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。歷任NI公司應(yīng)用工程師、高級(jí)應(yīng)用工程師、大區(qū)銷(xiāo)售經(jīng)理，兼任GSDZone社區(qū)專欄作者和海南大學(xué)校外專家，NI(中國(guó))首位認(rèn)證雙架構(gòu)師——LabVIEW架構(gòu)師和TestStand架構(gòu)師，主導(dǎo)大型工業(yè)自動(dòng)化測(cè)試控制和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)工作。2016年受邀撰寫(xiě)專著《TestStand工業(yè)自動(dòng)化測(cè)試管理》，廣受業(yè)界好評(píng)，多次重印。

本文摘編自《工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：平臺(tái)架構(gòu)、關(guān)鍵技術(shù)與應(yīng)用實(shí)踐》，經(jīng)出版方授權(quán)發(fā)布。(ISBN：978-7-111-70227-6)