边缘计算与云计算
协同白皮书
1 边云协同放大边缘计算与云计算价值 ..... 1
1.1 边缘计算概念 ...............................................
1
1.2 边缘计算 CROSS 价值 ........................................2
1.3 边云协同放大边缘计算与云计算价值 ............... 3
1.4 白皮书目标 .................................................. 4
2 边云协同总体内涵与参考框架 ............... 6
2.1 边云协同总体能力与内涵 ............................... 6
2.2 边云协同总体参考架构 .................................. 7
3 边云协同价值场景 ............................... 8
3.1 边缘计算分类 ...............................................
8
3.2 边云协同主要价值场景 .................................. 9
4 物联网边云协同主场景 ....................... 10
4.1 物联网联接子场景 .......................................10
4.2 物联网增值服务子场景 .................................12
4.3 物联网系统控制子场景 .................................13
4.4 关键技术
....................................................15
4.5 案例 ...........................................................17
5 工业边云协同主场景 .......................... 19
5.1 设备优化子场景 ...........................................19
5.2 工艺过程优化子场景 ....................................21
5.3 工厂全价值链优化子场景 ..............................23
5.4 关键技术
....................................................24
5.5 案例 ...........................................................25
6 智慧家庭边云协同主场景 ............ 29
6.1 智慧家庭网络子场景 ...........................29
6.2 智慧家庭增值服务子场景 .....................31
6.3 关键技术 ...........................................32
6.4 案例 ..................................................33
7 广域接入网络边云协同主场景 ...... 34
7.1 多业务接入子场景 ..............................34
7.2 增值网络业务子场景 ...........................35
7.3 关键技术 ...........................................36
7.4 案例 ..................................................37
8 边缘云的边云协同主场景 ............ 38
8.1 边缘云联接子场景 ..............................38
8.2 边缘云智能与增值子场景 .....................39
8.3 关键技术 ...........................................40
8.4 案例 ..................................................41
9 MEC 边云协同主场景 ....................42
9.1 本地分流子场景 ..................................42
9.2 网络能力开放子场景 ...........................44
9.3 关键技术 ...........................................45
9.4 案例 ..................................................46
10 附录 ........................................ 48
10.1 缩略语表 .........................................48
10.2 参考文献 .........................................51
1 | 边缘计算与云计算协同白皮书 (2018 年 )
1
0
边云协同放大边缘计算与云计算价值
1.1 边缘计算概念
边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供
边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷联接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。它可
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。
物理世界
边缘计算
数字世界
数据感知，
数据
数据归一化
控制
数据感知，
数据归一化
数据感知，
数据归一化
数据
控制
深度分析与计算
行业应用 商
业应用 人工
智能
网络
计算
存储
应用
图 1 ：边缘计算
边缘计算是联接物理世界与数字世界的桥梁，具备下述基本特点与属性：
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工业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。在工业互联场景下，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。
边缘计算与云计算协同白皮书 (2018 年 )
1.2 边缘计算 CROSS 价值
联接的 海 量与 异 构 (Connection)
网络是系统互联与数据 采集传输 的基 石 。 伴随 联接
设备数量的 剧 增，网络 灵活扩展 、 低 成本运维和可靠性
保 障 面临 巨 大挑战。同时，工业现场 长 期以 来 存在大量
异 构的总线联接，多种制式的工业以 太 网 并 存，如 何兼
容 多种联接 并且 确保联接的实时可靠是 必须 要 解决 的现
实 问题 。
业务的实时性 (Real-time)
工业系统 检 测、控制、 执 行，新 兴 的 VR/AR 等应用的
实时性 高 ，部分场景实时性要求在 10ms 以内 甚至 更 低 ，
如 果数据分析和 处 理全部在云 端 实现， 难 以满足业务的
实时 性要求， 严重影响终端客户 的业务体 验 。
数据的优化 (Optimization)
当前 工业现场与物联网 末端 存在大量的多样化 异 构数
据，需要通过数据优化实现数据的 聚 合、数据的统一 呈 现
与开放，以 灵活高 效地服务于边缘应用的智能。
应用的智能性 (Smart)
业务流程优化、运维 自动 化与业务创新 驱动 应用 走向
智能，边缘侧智能能 够带来显著 的效率与成本优 势 。以预
测性维护为 代 表的智能化应用场景 正推动 行业 向 新的服务
模 式与商业 模 式 转型 。
安全与隐私保护 (Security)
安全 跨越 云计算和边缘计算 之间 的 纵 深，需要实 施端
到 端防 护。网络边缘侧 由 于更 贴 近 万 物互联的设备， 访问
控制与 威胁防 护的广度和 难 度 因此 大 幅 提升。边缘侧安全
主要 包含 设备安全、网络安全、数据安全与应用安全。 此
外 ，关键数据的完整性、保 密 性，大量生产或人 身 隐私数
据的保护也是安全领域需要 重 点关 注 的内 容 。
3 | 边缘计算与云计算协同白皮书 (2018 年 )
1.3 边云协同放大边缘计算与云计算价值
75%
31%
6%
84%
24%
10%
25%
16%
2018
2020
现在
明 年
两 年内
四 年内 最 多 四 年内 不 知 道 或
永远不会
图 2 ： 企 业生成数据在 集中 式 DC 或云 端之外 创 建 和
处 理的 比 例
图 3 ：边缘计算 何 时 会 成为 您企 业 规划 的一部分 ？
边缘计算的 CROSS 价值 推动 计算 模型从集中 式的云计
算 走向 更 加 分布式的边缘计算，边缘计算 正 在 快速兴起 ，
未来几 年将 迎来爆炸 式增 长 。
Gartner 《 Top 10 Strategic Technology Trends for
2018: Cloud to the Edge 》认 为到 2022 年， 随着 数字业
务 的 不断发展 ， 75% 的 企 业生成数据将 会 在 传 统的 集中
式数 据 中 心或云 端之外 的 位 置创 建并得 到 处 理 （ 图 2 ） 。
Gar tner I T 基础架构、运 营 管理与数据 中 心大 会
（ 2017 年 12 月）发 布的 调 研数据 显示 ， 84% 的 企 业将在
四 年内将边缘计算 纳 入 企 业 规划（ 图 3 ） 。
另 一方面，边缘计算与云计算各有所 长 ，云计算 擅长
全 局 性、 非 实时、 长 周期的大数据 处 理与分析，能 够 在 长
周期维护、业务 决策 支撑等领域 发挥 优 势 ；边缘计算更适
用 局 部性、实时、 短 周期数据的 处 理与分析，能更好地支
撑本地业务的实时智能化 决策 与 执 行。
因此 ，边缘计算与云计算 之间不 是 替代 关系， 而 是互
补 协同关系。边缘计算与云计算需要通过 紧密 协同 才 能更好
的满足各种需求场景的 匹 配， 从而 放大边缘计算和云计算的
应用价值。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。
边缘计算与云计算协同白皮书 (2018 年 )
1.4 白皮书目标
当前 产业界开 始认识 到边云协同的 重 要性， 并 开 展了
积极 有 益 的 探索 。
中国 工业互联网产业联 盟 AII 在 其 2017 年 发 布的 《 工
业 互联网平台白皮书 (2017) 》中 关于工业互联网平台功
能架 构图的 描 述 中 ， 已经初步呈 现 了 边云协同的理念。
“ 第 一 层 是 边 缘 ， 通 过 大 范 围 、 深 层 次 的 数 据 采
集 ，以及 异 构数据的协议 转换 与边缘 处 理，构 建 工业互
联网平台的数据基础。一是通过各类通 信手段 接入 不 同
设备、系统和产品， 采集海 量数据； 二 是 依托 协议 转换
技术实现多源 异 构数据的归一化和边缘 集 成； 三 是 利 用
边缘计算设备实现 底层 数据的 汇聚处 理， 并 实现数据 向
云 端 平台的 集 成。 ”
消费者
供应链
协作 企 业
开 发者
应用 层
业务运行
应用创新
( 工业 SaaS)
设计 APP
生产 APP
管理 APP
服务 APP
设备状态分 析
供应链分 析
能耗分析优 化
… …
平台 层
( 工业 PaaS)
应用开 发
( 开 发 工具、 微 服务框架 )
工业 微 服务 组 件 库
( 工业知 识组 件、算 法组 件、 原 理 模型组 件 )
工业数据 建模 和分析
工
( 机 理 建模 、 机器学习 、可 视 化 )
业
工业大数据系统
安
( 工业数据 清洗 、管理、分析、可 视 化等 )
全
通用 PaaS 平台资源部署和管理
防
护
设备管 理
资源管 理
运维管 理
故障恢复
IaaS
层
云基础设 施 ( 服务 器 、存储、网络、 虚拟 化 )
边缘 层
设备接入
协议 解 析
边缘数据 处 理
图 4 ： AII 工业互联网平台功能架构图
5 | 边缘计算与云计算协同白皮书 (2018 年 )
华 为技术有 限公司 在 其 2018 全
联 接 (HC2018) 大 会发 布的智能边缘平
台 IEF(Intelligent EdgeFabric) 明 确提
出
智能边缘
华 为云
ML 模型 预测
ML/DL 模型训练
数据协同
了 边缘与云协同的一体化服务概念。
智能边缘平台 IEF 满足 客户 对边缘计算
资源的 远 程管控、数据 处 理、分析 决
策 、智能化的 诉 求， 为用 户 提供完整
的边缘和云协同的一体化服务。
华 为 公 有云与智能边缘云生 态 一
致 ，在 华 为云和边缘 均 保 持 一样的使
用体 验 。基于同一 个 云平台，应用和
视觉检 测
语 音 分析 数
据预 处 理 流
计算 时 序 数
据 库 无 服务
器函 数
任 务协同
管理协同
安全协同
大数据接入 DIS 流计算
Cloud Stream 时 序 数
据 库 Cloud Table 函 数
FunctionGraph
服务构 建 一 次 ，运行 无处不 在。智能
边缘平台 把华 为云 AI 能力、大数据
能 力等 延伸 到边缘， 并 与云 上 服务
完成 数据协同、 任 务协同、管理协
同、安 全协同。
西门 子 2018 年 发 布 了
Industrial Edge 的概念，通过云 端 部
署 Industrial
Cloud
Level
图 5 ： 华 为边缘与云协同的一体化服务
MindSphere
Industrial
Edge
Management
Edge Management 实现边缘计算与
云 计算的协同。
Factory Level
Data to
Cloud
Edge App to Devie
本白皮书将通过对边云协同主要
场景、价值内涵、关键技术等维度的
研究，以 推动 边云协同的产业 共识 ，
并 为相关产业生 态 链构 建 和使用相关
能力提供参考借鉴。
Field
Level
Edge Device
图 6 ： 西门 子 Industrial Edge
2
边缘计算与云计算协同白皮书 (2018 年 )
预测性维护
能效优化
质 量提升
vF
vLB
预测性维护
能效优化
质 量提升
vF
vLB
0
边云协同总体内涵与参考框架
2.1 边云协同总体能力与内涵
边缘计算 不 是 单 一的部件，也 不 是 单 一的 层次 ， 而 是
涉 及到 EC-IaaS 、 EC-PaaS 、 EC-SaaS 的 端 到 端 开放平台。
典型 的边缘计算 节 点一 般涉 及网络、 虚拟 化资源、 RTOS 、
数据面、控制面、管理面、行业应用等， 其中 网络、 虚拟
化资源、 RTOS 等属于 EC-IaaS 能力，数据面、控制面、管
理面等属于 EC-PaaS 能力，行业应用属于 EC-SaaS 范
畴 。
边云协同的能力与内涵， 涉 及 IaaS 、 PaaS 、 SaaS 各
层 面的全面协同。 EC-IaaS 与云 端 IaaS 应可实现对网络、
虚拟 化资源、安全等的资源协同； EC-PaaS 与云 端 PaaS 应
可实现数据协同、智能协同、应用管理协同、业务管理协
同； EC-SaaS 与云 端 SaaS 应可实现服务协同。
资源协同：边缘 节 点提供计算、存储、网络、 虚拟 化
等基础设 施 资源、具有本地资源 调 度管理能力，同时可与
云 端 协同，接 受 并执 行云 端 资源 调 度管理 策 略， 包 括 边缘
节 点的设备管理、资源管理以及网络联接管理。
数据协同：边缘 节 点主要 负责 现场 / 终端 数据的 采集 ，
按照 规则 或数据 模型 对数据进行 初步处 理与分析， 并 将 处
理 结 果以及相关数据 上传 给 云 端 ；云 端 提供 海 量数据的存
储、分析与价值 挖掘 。边缘与云的数据协同，支 持 数据在
边缘与云 之间 可控有 序 流 动 ， 形 成完整的数据流 转 路径 ， 高 效
低 成本对数据进行生命周期管理与价值 挖掘 。
智能协同：边缘 节 点 按照 AI 模型执 行 推 理，实现分布式智
能；云 端 开 展 AI 的 集中 式 模型训练 ， 并 将 模型 下 发 边缘 节 点。 应
用管理协同：边缘 节 点提供应用部署与运行环 境 ， 并 对本
节 点多 个 应用的生命周期进行管理 调 度；云 端 主要提供
应用开 发 、测 试 环 境 ，以及应用的生命周期管理能力。 业务
管理协同：边缘 节 点提供 模 块 化、 微 服务化的应
用 / 数字 孪 生 / 网络等应用实例；云 端 主要提供 按照 客户 需求
实现应用 / 数字 孪 生 / 网络等的业务 编排 能力。
服务协同：边缘 节 点 按照 云 端策 略实现部分 ECSaaS 服
务，通过 ECSaaS 与云 端 SaaS 的协同实现面 向客户 的 按 需
SaaS 服务；云 端 主要提供 SaaS 服务在云 端 和边缘 节 点的服
务分布 策 略，以及云 端承 担 的 SaaS 服务能力。
并非 所有的场景下 都 涉 及到 上 述边云协同能力。 结 合
具体的使用场景，边云协同的能力与内涵 会 有所 不 同，同
时 即 使是同一种协同能力，在与 不 同场景 结 合时 其 能力与
内涵也 会不 尽 相同。
Endpoints
Edge Computing nodes
Public/ Private Clouds
ECSaaS
SaaS
6 服务协同
Data Ingestion
Device Control
ECPaaS
应用实例 应用部署 软
硬 件环 境 分布式智
能 / 推 理 数据 采集 与
分析
5 业务管理协同
4 应用管理协同
3 智能协同
2 数据协同
PaaS
业务 编排 应用开 发 、测 试 / 应用生
命周期管理 集中 式 训练
数据分析
ECIaaS
基础设 施 资源及 调 度管理能力
1 资源协同
IaaS
边缘 节 点基础设 施 / 设备 /
南 向终端 的生命周期管理
边缘 ICT 基础设 施
云 ICT 基础设 施
图 7 ：边云协同总体能力与内涵
7 | 边缘计算与云计算协同白皮书 (2018 年 )
2.2 边云协同总体参考架构
为 了 支撑 上 述边云协同能力与内涵，需要相应的参考
架构与关键技术。参考架构需要考虑下述 因 素 ：
»
连 接能力：有线 连 接与 无 线 连 接，实时 连 接与 非 实时 连
接，各种行业 连 接协议等
»
信 息 特 征 ： 持 续 性 信 息 与 间 歇 性 信 息 ，时效性 信 息 与 非
时效性 信 息 ， 结 构性 信 息 与 非 结 构性 信 息 等
»
资源约束性： 不 同 位 置、 不 同场景的边缘计算对资源 约
束性要求 不 同， 带来 边云协同需求与能力的 区别
»
资源、应用与业务的管理与 编排 ：需要支撑通过边云 协
同，实现资源、应用与业务的 灵活调 度、 编排 及可 管理
根 据 上 述考量，边云协同的总体参考架构应 该 包 括 下
述 模 块 与能力：
A. 边缘侧：
»
基础设 施 能力：需要 包含 计算、存储、网络、各类 加速
器（ 如 AI 加速器） ，以及 虚拟 化能力；同时考虑 嵌 入式
功能对时 延 等方面的特 殊 要求，需要 直 接与 硬 件通 信 ，
而非 通过 虚拟 化资源
»
边缘平台能力：需要 包含 数据协议 模 块 、数据 处 理与分 析
模 块 ，数据协议 模 块 要求可 扩展 以支撑各类 复杂 的行 业通
信 协议；数据 处 理与分析 模 块 需要考虑时 序 数据 库 、数
据预 处 理、流分析、 函 数计算、分布式人工智能
及 推 理等方面能力
»
管理与安全能力：管理 包 括 边缘 节 点设备 自身 运行的管
理、基础设 施 资源管理、边缘应用、业务的生命周期管
理，以及边缘 节 点 南 向 所 连 接的 终端 管理等；安全需要
考虑多 层次 安全， 包 括芯片级 、操作系统 级 、平台 级 、
应用 级 等
»
应用与服务能力：需要考虑 两 类场景，一类场景是具备
部分特 征 的应用与服务部署在边缘侧，部分部署在云
端 ，边缘协同云 共 同为 客户 提供一 站 式应用与服务，如
实时控制类应用部署在边缘侧， 非 实时控制类应用部署
在云侧；一类场景是同一应用与服务，部分 模 块 与能力
部署在边缘侧，部分 模 块 与能力部署在云侧，边缘协同
云 共 同为 客户 提供 某 一整体的应用与服务。
B. 云 端 ：
»
平台能力： 包 括 边缘接入、数据 处 理与分析、边缘
管理与业务 编排 。数据 处 理与分析需要考虑时 序 数据
库 、数据整 形 、 筛选 、大数据分析、流分析、 函 数、人
工智能 集中训练 与 推 理等方面能力；边缘管理与业务 编
排 需要考虑边缘 节 点设备、基础设 施 资源、 南 向终端 、
应用、业务等生命周期管理，以及各类增值应用、网络
应用的业务 编排
»
边缘开 发 测 试 云：在部分场景 中 ， 会涉 及通过提供边云 协
同的开 发 测 试 能力以 促 进生 态 系统 发展 的需求
边缘 节 点
云 端
数据协议
ECSaaS
数据分析与 处 理
虚拟 化
嵌 入式
管
安
功能
理
全
边云协同
ECSaaS
边缘接入
数据 处 理
与分析
边缘管理 &
业务 编排
边缘
开 发
测 试 云
计算
存储
网络
AI/ 加速器
IaaS
图 8 ：边云协同总体参考架构
3
边缘计算与云计算协同白皮书 (2018 年 )
0
边云协同价值场景
3.1 边缘计算分类
从 细 分价值 市 场的维度，边缘计算主要分为 三 类： 电信 运 营 商边缘计算、 企 业与物联网边缘计算、工业边缘计算。
三 类边缘计算
六 种边缘计算主要业务 形 态
主要 玩 家
典型 方案
电信 运 营
商
物联网边缘计算
ICT 、 OT 、 电信 运 营 商
工业边缘计算
OT 、 ICT
华 为 Ocean Connect & EC-IoT
思科 Jasper & Fog Computing
西门 子 Industrial Edge
和 利 时 Holiedge
企 业与物联
网
智慧家庭边缘计算
电信 运 营 商、 OTT
智慧家 居
广域接入网络边缘计算
电信 运 营 商、 OTT
SD-WAN
边缘云
OTT 、 电信 运 营 商、开源
工业
多接入边缘计算 (MEC)
电信 运 营 商
AWS Greengrass
Huawei Intelligent EdgeFabric
中国 移 动 MEC 中国
联通 Edge Cloud 中
国电信 ECOP
表 1 ：边缘计算分类及主要业务 形 态
围 绕 上 述 三 类边缘计算，业界主要的 ICT 、 OT 、 OTT 、
电信 运 营 商等 玩 家 纷纷 基于 自身 的优 势 构 建 相关能力，布 局
边缘计算， 形 成 了当前 主要的 六 种边缘计算的业务 形 态 ：物
联网边缘计算、工业边缘计算、智慧家庭边缘计算、广域接
入网络边缘计算、边缘云以及多接入边缘计算 (MEC) 。
物 联 网 边 缘 计 算 主 要 由 电 信 运 营 商 、 I C T 厂
商 、 O T 厂 商 提 供 ， 典 型 的 解 决 方 案 如 华 为 E C -IoT
， 思科 F o g Computing ， SAP Leonardo IoT Edge 等。 这
类边缘计算主 要使能 玩 家 从原 有业务领域 向 物联网领域 延
伸 ， 从而 做 多 连 接、撑大管 道 、 促 进 E2E 数据价值 挖掘 。
工业边缘计算主要 由 OT 厂商提供， 典型 的 解决 方案如
西门 子 Industrial Edge 、和 利 时 HoliEdge 等。 这 类边缘计
算 与工业设备及工业应用 紧密 结 合，使能工业系统的数字
化， 促 进设备、工艺过程及工厂全价值链优化。 ICT 厂商也
从 使 能 OT 厂商数字化能力构 建 的维度 加 大 该 类边缘计算的 投
入。 智慧家庭边缘计算主要 围 绕 智慧家庭网络、智慧家
居 、智慧家庭安 防 等场景，使能家庭内的网络、家 电 、家
具等智能化， 改 进和提升用 户 体 验 ，深度 挖掘 并匹 配家庭 客户
需求与价值。
广域接入网络边缘计算主要为 企 业 客户 提供 灵活 弹 性
的广域网络接入能力 (WAN) ， 自动识 别区 分 企 业 客户 的 不 同 业
务流， 并自动匹 配相应的服务 质 量保 障 (QoS) ；同时支 持 按
需的网络增值业务 自动 化部署。
边缘云主要是 由公 有云服务商提供，一 般 作为 其 云
服务在边缘侧的 延伸 ，同时具备实时 响 应、 离 线运行等能
力， 从而延伸 云服务的 覆盖 领域和 范围 。
多接入边缘计 算 (ME C) 提供 了 一 个 新的生 态 和价
值 链。 MEC 使能 电信 运 营 商可以在网络边缘分流业务，
从而 为 客户 提供更 低 时 延 、更 高带 宽 、更 低 成本的业务
体 验 ； 向 第 三 方应用及服务开放边缘网络能力， 从而 放
大 电信 运 营 商网络价值，使能创新的应用、服务与商业 模
式。
在实 际 部署的商业用例 中 ， 上 述的 六 种业务 形 态 可以
独立 存在，也可以多种业务 形 态 互 补并 存。
