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规范与经济性是边缘计算的关键
事实上，很多类似的计算任务、数据处理任务在过去都是存在的，那么边缘计算的意义是什么呢？
（1）.更为经济的运行：基于开放的技术，乃至开源的技术所构建的生态系统来降低整个用户的系统经济性，对于数据的连接、汇集、存储、商业智能、智能应用等，必须选择经济的方法，传统的专用系统，乃至MES、ERP都是非常庞大的系统，且需要高昂的咨询、安装测试、运营维护的成本，缺乏经济性的技术是难以持久的，而边缘计算采用开放的互联网技术，通过分布式的计算组件（APP），可以降低用户在应用端软件的成本，而基础设施则采用通用的服务。
（2）. 提高企业应对变化的能力：大型的系统、***的应用软件对于中小企业非常不经济的同时，而且使得企业难以响应市场的快速变化，当技术发生了升级，大量的基础设施***、软件、人员培训都会成为企业难以快速转型升级的因素，而这些导致了企业对技术的响应慢带来效率的下降。
图5-RAMI4.0管理壳
（3）.规范与标准：边缘计算更多的意义在于实现“协同”，而这个计算架构并非是要对原有的系统的拆除，因为在自动化领域、垂直行业的优化、策略等模型方面过去已经累积了大量的知识、应用，这些必须通过“标准”与规范“协同”进而发挥更大的效应，因此，边缘计算在推进时主要是“规范与标准”的推进，使得原有大量的资源被有效的连接，与新的技术（云计算、人工智能）相融合。
就如同图5所示，边缘计算需要数据的规范，RAMI4.0是工业4.0***对于计算侧信息的模型的构建标准，基于这个标准，数据才能被结构化，进而有效的应用。
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很多时候，人们似乎觉得边缘计算是一个很复杂的问题，但，如果我们仅把这些问题理解为接口与规范，IT与OT的衔接就没有那么复杂。
图6以自动化厂商的控制器为接口点，支持OPC UA 即可实现对OT数据的结构性访问，OPC UA扮演的角色在于将数据按照规范的语义、结构来存放，并支持TCP/UDP、Web Service、http（s）的连接与应用服务。数据流被应用于控制、计算、变通过边缘侧与云建立存储连接、以及云端的大时间周期积累以及分析处理的运算，而另一个方向就是信息回流至现场层的过程，OPC UA的Client/Server架构以及Pub/Sub形式都可以支持数据的双向连接。
图6-OT侧与边缘侧、云端之间的连接关系
图7-典型的预测性维护架构
预测性维护显然是一个典型的应用场景（如图7），自动化厂商在现场有着丰富的I/O采样能力，这包括对机械系统中连轴器、轴承的振动、温度、电流等与故障相关的信号，而这些信号需要做一些滤波、快速傅里叶变换获得包络线，对振幅烈度、频率等参数进行信号预处理，如果没有这些预处理，用于本地分析报警，这种嵌入式的边缘控制器（Embedded Edge Controller）是包含了控制任务的。相对而言，这些数据并非是需要非常高的实时性需求的，那么就可以通过无线网络发送至云端，而对于需要实时处理的OEE计算等则直接到边缘计算软件栈。
边缘计算软件栈与OT的运行架构接近，但是，所采用的是非OT专用架构，由于IT的技术往往采用开放的商业软件、开源代码构架，因此，其开放性连接性更强，边缘运行时类似于PLC中的Runtime对通信、任务进行调度处理，而协议分析器则对不同的数据通信进行适配，并对数据进行分类汇总、计算、呈现等的处理，边缘计算架构也包括针对这类能够的编程开放环境。
总结而言，边缘计算的实现在于通过对原有技术、应用的创建规范性接口，连接信心流，打破信息孤岛，在企业工厂侧实现“协同”，整体服务于生产运营的成本效率，由于采用开放的技术，这使得用户在基础设施***、软件应用配置方面更为经济，这是边缘计算大势所趋的原动力，即，任何技术必须服务于制造业的本质，我们解决一切问题，构建系统必须围绕解决生产运营的实际问题，并且提供经济性才能快速发展。
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