7月16日，ArchSummit全球建筑师峰会（深圳站）成功举办，汇聚了各行各业的前沿技术专家，分享数字化转型浪潮中的技术创新与实践。Zhenyang研发架构师赵Zhenyang受邀参加“云原生前沿技术应用”分论坛，并发表“基于云原生技术的智能边缘计算”主题演讲，强调智能边缘计算如何帮助企业安全生产、本地设备智能管理、降低成本等。我们分享了它如何帮助我们提高效率。
坚信研发架构师Zhenyang从边缘计算1.0时代到2.0时代赵振阳，云原生的出现是边缘计算1.0时代，主要基于嵌入式系统的自我开发，行业中各种应用的开发速度较慢。云原生技术的出现，很好地解决了应用交付、应用生命周期管理、应用标准化、应用运维等问题，使边缘计算以容器和K8S为标准，真正进入2.0时代。云原生也已成为边缘计算繁荣的基础和基石。以智能驾驶的道路协同场景为例，如果系统要在2-3毫秒内反馈结果，则实时响应应用与底层设备进行实时通信，尽可能接近数据源，以达到实时处理的目的。赵说，计算能力从中央云下降到边缘端的趋势是不可逆转的，因为越来越多的应用程序越来越靠近数据源。边缘计算从设计和实施1.0到2.0的转变也给技术发展带来了挑战。开发的应用越来越多，应用的发布速度越来越快，应用的分布范围越来越广，网络的实时性越来越高，对开发和维护都提出了更高的挑战。赵振阳表示，边缘计算一体机（SIEB）配置在边缘，提供AIoT的完整能力，可以对应用进行全生命周期管理，在边缘端承载业务应用，实现计算能力下沉。通过云侧协调，边缘侧计算的结果由SIEB上传汇总到中心云（SIEP），在中心进行大数据分析、AI模型训练、数据分析、展示和可视化分析。通过SIEB和SIEP，Dean实现了从中心到边缘的计算能力下沉，并实现了从边缘到中心的数据分层收敛。
深圳云边缘网络方案同时，深圳边缘计算平台（SIEP）可以管理所有边缘计算节点上的应用，包括业务系统的运用维护、业务发布和业务配置。SIEP及其外围系统在K8S上运行，可满足用户的安全合规性要求，并快速访问安全的操作服务。
Deepsity Edge Computing Architecture Deepsity边缘计算实践场景Zhenyang Zheng还分享了Deepsity智能边缘计算实践场景。在安全生产场景中，基于深厚的信心，实现数据采集和上传、数据分析预警和数据审核，帮助企业识别不合规的数据。与以往企业维护人员的人工维护系统和数据上传效率相比，这大大节省了维护时间。在风险管理场景中，边缘计算部署在企业内部网环境中，在附近采集数据，访问关键防范区域的摄像头实时视频流，通过AI算法进行实时智能分析，并根据算法预设规则对视频分析结果进行业务后处理。可将异常事件上报园区管理委员会，满足安全生产的监管需要。在煤矿安全生产场景中，煤矿监理APP运行在深信念的边缘计算机上，通过AI和物联网实现智能自动控制，可以即时了解地下人员。在本地化处理的基础上，保证了数据传输的实时性，减少了传输延迟和传输流量。云端的集成运维，实现了边缘设备的灵活更新，边缘应用能力，降低了整体运维成本。在能源行业互联网场景中，基于深度令人信服的智能边缘一体机，边缘数据采集设备可以部署在接口机上，采集全体积设备的数据，如温度、湿度、振动频率等。根据前端设备协议的类型，从边缘计算管理平台推送相应的协议插件，以实现设备的统一访问，并将收集到的数据发送到数据传输服务设备，以实现数据的预处理和标准化。最后，将管理后的数据报告到集中管理中心，并结合大数据和人工智能技术，实时进行全面监测、预测分析和设备优化。赵振阳表示，随着边缘计算进入2.0时代，云原生技术在边缘计算场景中的应用越来越多。在云边缘协作和边缘自治方面，我们相信智能边缘一体机将帮助更多的企业快速开发智能应用，在边缘一体机上创建方便的操作系统，帮助企业更好地进行业务创新。