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一、工业边缘计算的重要性和应用场景
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关键要点 ：工业边缘计算在工业 4.0 中至关重要，可用于实时操作智能、提供一致的数据视图以及实现 IT-OT 对齐。它允许在靠近数据源或使用者的边缘位置进行数据处理，与集中式平台相结合，能带来诸多优势。
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详细阐述 ：随着技术的发展，操作技术（OT）环境越来越倾向于软件驱动的基础设施，以提高灵活性。同时，将敏感数据或知识产权保留在本地进行处理，可以降低数据泄露等风险。此外，通过在边缘进行数据处理，可以减少因远程处理可能导致的停机时间，提高系统的可靠性。边缘计算还支持基于人工智能 / 机器学习（AI/ML）的应用，实现实时分析、洞察和自主操作，为企业的决策提供有力支持。例如，在制造业中，通过在生产设备附近的边缘设备上运行 AI 算法，可以实时监测设备的运行状态，预测故障并及时进行维护，从而提高生产效率和产品质量。
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相关应用场景 ：适用于能源、公用事业、交通运输等行业，这些行业在数字化转型过程中，采用类似工业 4.0 的技术驱动方法，工业边缘架构可以帮助他们实现运营效率提升、资源优化配置等目标。
二、工业边缘参考架构的概述与组成
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架构目的 ：作为 IT-OT 架构师的参考，帮助识别和探索创建 IT-OT 链接的通用构建块，促进技术更好地适应，实现运营卓越、自动化和资源效率。
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架构特点 ：提供了工业边缘的参考架构图，包括多个组件层，这些组件可以在 OT 或 IT 环境中独立使用，也可以集成创建边缘技术栈。该架构有助于减少 IT 和 OT 在数据或应用所有权等方面的摩擦，提供 IT 和 OT 交集的粒度视图，为使用边缘计算或依赖云进行数据处理和分析的决策提供依据。同时，它还展示了边缘计算与 5G、工业物联网（IIoT）等技术框架的集成点，支持业务成果的组件级视图，具有可重复使用的框架，可作为基础边缘路线图的基础。
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关键组件层 ：包括边缘应用