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邊緣計算在靠近物或數據源頭的網絡邊緣側就近提供邊緣智能服務，滿足在敏捷連接、實時業務、數據優化、應用智能、安全與隱私保護等行業數字化方面的關鍵需求。其核心思想是任務遷移，即在接近應用端的節點上完成計算，以滿足系統的實時性和安全性需求。邊緣計算是實現工業互聯網智能化生產、網絡化協同、個性化定制和服務化轉型等創新應用的關鍵。

網絡是邊緣計算的重要基礎資源之一。無論是云端到邊緣端的任務遷移，還是云端與邊緣端之間的數據傳輸等，都需要依賴網絡服務。因此，網絡決定邊緣計算系統的規模。限制邊緣計算系統的性能并影響邊緣計算系統的成本。

有線網絡具有高帶寬、高可靠性的優點，適合作為數據匯集傳輸的骨干網絡；無線網絡可以擺脫線纜束縛，組網方式動態且靈活，適合作為廣域、大規模的接入網。因此，建設大規模工業邊緣計算的首選是有線骨干網與無線接人網的異構網絡架構。通過采用OPC UA實現異構互聯，并通過時間敏感網絡來滿足高實時性需求。以“ OPC UA+TSN”為主的網絡架構在一些智能化程度高的大型國際企業已經得到成功應用。但在工業異構網絡中面臨的控制業務流、交互業務流、感知業務流混合調度問題，TSN雖然提供了以高速、分時為主要思想的解決實時傳輸的機制，但是并不能完全解決混合業務流的問題，還需要結合調度理論去進行深入研究。

工業網絡中的反饋閉環控制流從傳感器到邊緣控制節點，最后到執行器，在此閉環中的傳感器會生成周期性的數據包，在網絡上產生大量實時感知的數據流業務；同時，網絡中運行著多個非常重要的控制流，每個控制流的關鍵性和優先級也不同；在云端協同、管控一體化的工業異構網絡中，管理層面獲取的現場生產信息、下達的排產計劃和調度以交互流的形式在網絡上傳輸。因此，在三種混合業務流同時存在的情況下，在大量的感知業務流和交互業務流的影響下，如何保證每個控制業務流的實時性、可靠性仍然能得到滿足，以此保證控制業務流控制性能的穩定性和可預測性等要求是要解決的問題之一。

另一個問題是需要網絡自適應地應對工業異構網絡的動態性。工業網絡中存在著諸多挑戰，首先，為達到類似工業4.0下智慧工廠的需求，工廠的設備等資源應該具有適應性的自組織/重構的能力，以信息物理系統為基礎的智能制造系統是一個信息空間、客觀世界和人頻繁交互的三元系統，各種動態信息頻繁輸入并需要及時響應，網絡重構也可能為滿足定制化生產而不時發生：其次，網絡內部異常也會對整個網絡的可靠傳輸產生影響；最后，網絡規模隨著企業新技術的應用和產線升級在動態地不斷增大，如何自適應地應對工業異構網絡的動態性，也是一個巨大的挑戰。

由于傳統工業現場的網絡調度以靜態為主，而這種靜態的網絡調度難以應對復雜的云邊協同工業異構網絡的動態、突發事件的發生。另外，骨干網匯聚了數以百萬計的工業小數據，而相對來說，網絡交換芯片的資源卻極其有限。大量的感知數據流對相對少量的控制數據流的影響非常大，可能會導致關鍵控制數據流無法被實時地響應。因此，大量小數據包對有限資源的競爭是難以協調的。最后，在有線網絡中，對資源（例如時間、交換機、線纜等的競爭發生在線纜和交換機隊列中：在無線網絡中，資源在鄰近鏈路間存在干擾。

這些導致了資源維度不同、傳輸策略不同、傳輸需求不同的云邊協同工業異構網絡傳輸難以協同。而通過采用OPC UA可以實現異構互聯，并通過TSN來滿足高實時性需求。但是，以“ OPC UA+TSN為主的網絡架構雖然較好地解決了網絡異構互聯的問題，TSN也提供了以高速、分時為主要思想的保證控制業務流實時傳輸的機制，但是并不能完全解決混合業務流的問題，需要結合調度理論進行更深入的研究。
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