信息技术(IT)和运营技术(OT)该领域不断碰撞和整合。各行业正在加强对大小操作设备和资产的投资，以丰富数据，并利用它来加速操作和处理复杂的现场问题。这一变化背后的一个关键趋势是面向边缘的自动化系统设计，而不是集中或分层模型，这通常被称为边缘计算。你真的知道边缘计算盒子吗？接下来就由小编带着大家一起来了解下。

首先要明白的是，边缘计算并不是凭空发展起来的。它并不是指单一的技术。边缘计算与更广泛的架构概念——分布式计算有关，其计算资源分布在整个系统中，而不是集中在主控制器或应用程序中。分布式控制系统工程师已经将这一概念应用于日常工作中。

然而，边缘计算并不是分布式控制系统的演变，而是21世纪初产生互联网的全球分布式网络。大型集中网络面临着固有的带宽限制和延迟问题。将资源转移到更接近需要它们的地区似乎更有意义，以提高响应能力。

与此同时，随着智能产品的快速增长和物联网的发展，可以使用更多的本地计算资源和服务。这些功能被推到自动化网络的底部，在这里进行实际的检查和控制，在边缘计算中称为“边”。根据讨论的范围，网络边缘可以看作是数据连接“最后一英里”任何将任何元素视为不同于网络核心或云的资源。

“边缘设备”智能现场设备，如变送器、可编程逻辑控制器(PLC)可编程自动化控制器(PAC)，也可以指连接各种网络组件或不同网络的边缘网关，如协议转换器、路由器和工业PC。类似的边缘设备越来越多地参与过程数据的总结和标准化。

边缘计算已经超出了提高资源利用率的范围。在更强大的边缘设备的帮助下，我们可以为当地流程管理可视化、数据库、通信或应用服务器功能等过程带来新的价值改进，从而减少高维护PC依靠和增强IT集成。

边缘计算系统架构结合了过去相互隔离的性能和技术。对于设计，OT对于专家来说，使用这种变化可能需要开发新技能。先进的边缘计算技能包括系统设计、数据连接、数据库专业知识和安全。以下是开发这些技能的一些要求。

1.系统设计。为了设计一个面向边缘的系统，有人需要知道所有的设备是如何集成在一起的。边缘设备、计算机网络和系统软件都有特定的资源限制，其交互质量会增加或减少，影响整个系统的有效性。当数据跨域传输时，相互操作性成为一个更大的问题。了解常见的数据交换格式(例如JSON)，以及如何有效地处理和组织多个设备之间的数据。这些因素决定了系统的属性，如可伸缩性。未来10年，随着IIoT这些特成的发展，这些特征将变得越来越重要。

2.数据连接。边缘计算通过更有效地利用网络资源来改进IT/OT系统的性能。所以，如果工程师知道如何衡量和管理计算机网络的性能，使用边缘计算系统是非常有帮助的。添加多个边缘设备会产生大量的数据，这可能会降低通信速度，导致网络拥塞。若设计得当，可提高现场响应速度，降低核心资源的应用。选择高效的通信协议，如消息队列监控和传输(MQTT)，它可以进一步减少对带宽的需求。其它因素，如可伸缩性和容错性，在网络设计或设备和通信协议的选择中也起着一定的作用。

3.数据库专业知识。IT和OT在系统中，数据库对数据存储的分发和分析非常重要。边缘计算促进了两者之间更紧密的联系，这就需要OT专家知道如何设计数据库，以及如何与之互动。传输到数据质量、处理频率和类型可能会对数据库的稳定性和效率产生不利影响。特殊软件包括开源于边缘设备、数据库和云服务之间信息共享的开源物联网连接工具，以及其他可以简化工业应用程序数据库连接的工具和软件。

4.安全性。在控制网络中，如果你能够存储、浏览和管理更多的数据，你就不能想当然地认为控制系统从物理和网络的角度来看是安全的。使用该网络的工程师必须熟悉隐患和降低风险的工具。工程师需要了解防火墙等网络安全设备的功能和实现，以及认证、加密和认证等数据保护功能。在引入新设备和应用程序之前，他们还应该能够评估其安全性。

不要忽视边缘计算或任何有利于边缘计算的必然性IT/OT集成以及向IIoT过渡技术。随着日常设备的功能越来越强大，工程师需要做更多的事情。这是工程师面临的发展趋势，他们将利用自己的知识为内外客户创造财富。在接下来的几年里，投资和开发新知识、技能和相关工程师将有机会向他们开放。