边缘计算时代，支持私有化部署的低代码平台备受追捧

作者：低代码观察（出处：CSDN）

随着数字中国建设的提速，从技术到应用，边缘计算正在快速走入制造企业的信息化菜单。然而，除了媒体广泛关注的通信和算力，定制化的软件开发更容易成为边缘计算落地的瓶颈。这两年火热的低代码技术能够解决这一问题的“银弹”吗？

（边缘计算与云计算）

什么是边缘计算

要想回答清楚这个问题，我们可以从美味的章鱼说起。章鱼这种生物很奇特，除了有作为神经中枢的大脑之外，它还有独特的腕足脑。主脑集中了40%的神经元，剩下60%的神经元就主要分布在八个腕足脑上。这八个腕足脑能够在大脑不参与思考的状况下指挥对应的触手完成独立工作。

如果将章鱼的大脑比作云计算中心，这些腕足脑就相当于是位于外围边缘的边缘数据处理中心。边缘计算设备和云计算设备协同工作，各司其职，满足用户对数据采集和处理的需求。

根据边缘计算产业联盟ECC发布的边缘计算参考架构显示，云、边、端三方将在未来全面实现一体化，即边云协同。边缘传感器所收集的基础数据直接就能在平台上进行处理，并及时反馈给设备端，然后再交付给云端进行更深入的数据分析。

边缘计算在制造业的应用

在边缘计算普及之前，对信息化技术敏感的制造企业已经尝试过基于云计算平台构建自身的生产制造数智化解决方案。在架构层面上，数据的生产者和使用者都需要提供过云端进行交互。这种做法的优势在于可集中管理数据和计算逻辑，但实践中暴露出的缺点和风险也不容忽视，主要集中在以下三点：

据吞吐量受限，高频、高精度传感器采集到的数据量巨大，容易导致互联网出口拥堵

响应速度慢，网络拥堵情况下，数据传输速度较慢，传感器采集的数据无法实时传递到数据处理环节，导致预警和决策环节出现风险

无法离线工作，如果互联网连接出现故障，整个信息系统将会停摆，给企业带来巨大的损失和风险

（基于云计算的生产系统拓扑简图）

而边缘计算作为一种新的架构模式，能使数据在采集源头就能得到及时有效地处理并提供对应服务。有了边缘计算能力，系统可以在局域网内即对数据进行初步处理，不需要再将所有数据传输到云数据中心，打破了网络带宽的延迟瓶颈；还可以将需要快速响应的数据处理和业务流程运行在局域网内，确保生产一线系统可用性，提升响应速度。总之，在满足实时、智能、安全与隐私保护等方面的生产系统基本需求时，边缘计算相比于云计算存在显著优势。

（边云协同的生产系统拓扑简图）

所以，以安灯Andon、MES、WMS系统为代表的制造业核心系统正在迁移到“边云协同”的系统架构，让核心业务流程运行在局域网内，并将处理后的数据、部分核心原始数据同步到云端的数据中心，同时满足生产一线的实时性要求和管理层的数据分析需求。

边缘计算对低代码技术的要求

因为更贴近于生产一线，边缘计算所承载的软件系统个性化程度更高，很难通过成品软件来满足，定制开发是第一选项。与定制开发的高业务匹配度相伴的，是对交付周期、开发成本和质量保障的担心。

近两年非常火爆的低代码技术正是为打消这些顾虑而生的。低代码衍生自高级语言开发，是软件开发的必然趋势。相比于传统的软件开发方式，低代码通过可视化技术、成熟的组件和先进的框架，可大幅降低定制开发的技术门槛、缩短交付周期、节约成本投入。目前，国内的低代码厂商众多，但并不是每一种都能适配边缘计算场景。

首选，边缘计算的核心即局域网部署，不能依赖任何云服务或互联网连接。这就意味着满足边缘计算所需的低代码平台必须支持私有化部署。此外，为了实现与物联网设备、位于云端的服务器进行协同，低代码平台还需具备更强的开放性，支持第三方数据库连接、提供Web API调用能力和Web API构建能力的前提下，还需要具备完善的编程接口，以满足多样化的企业级应用开发所需。

如果您希望引入低代码技术，在边缘计算架构下加速企业级应用开发，别忘了将是否支持私有化部署和开发程度纳入选型评估列表。

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综上所述，对于制造企业来说，边缘计算可以作为云计算的补充，有效解决生产系统实时性、可靠性等核心需求。在基于边缘计算进行软件开发时，支持私有化、开放的低代码平台会让您事半功倍，为企业数智化进程提速。