導(dǎo)讀:隨著越來(lái)越多的企業(yè)在更廣泛的情況下依賴(lài)IIoT,一個(gè)更復(fù)雜的架構(gòu)正在不斷發(fā)展,其特點(diǎn)是在邊緣具有智能,以補(bǔ)充云的力量。
【編者按】一般來(lái)看,我們將工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)可視化為具有有限資源的智能小型設(shè)備的組合,與云計(jì)算的巨大計(jì)算能力相連接?,F(xiàn)在進(jìn)入市場(chǎng)的軟件解決方案使企業(yè)能夠利用網(wǎng)關(guān)和傳統(tǒng)的工業(yè)計(jì)算平臺(tái)實(shí)時(shí)響應(yīng)關(guān)鍵事件,保護(hù)安全性,并有效利用連接和帶寬。從云計(jì)算和邊緣計(jì)算的角度來(lái)看工業(yè)物聯(lián)網(wǎng),或許將得到新的認(rèn)識(shí)。
IIoT:不僅是云計(jì)算
工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)通常與大數(shù)據(jù)和云相關(guān)聯(lián),從廣泛分布的傳感器中收集大量數(shù)據(jù),將“信息轉(zhuǎn)化為洞察力”。在一些工業(yè)流程中,洞察時(shí)間非常關(guān)鍵,而將數(shù)據(jù)發(fā)送到云端并接收響應(yīng)的延遲時(shí)間可能過(guò)長(zhǎng)。在其他情況下,數(shù)據(jù)安全性可能會(huì)受到影響,或者與互聯(lián)網(wǎng)的快速,可靠連接可能無(wú)法使用。為了克服這些挑戰(zhàn),邊緣計(jì)算可以補(bǔ)充云計(jì)算的大數(shù)據(jù)處理能力。它可以執(zhí)行需要即時(shí)響應(yīng)的計(jì)算密集型任務(wù),并在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候?qū)?shù)據(jù)存儲(chǔ)和過(guò)濾到云中。邊緣計(jì)算可以包含簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)過(guò)濾,事件處理,甚至機(jī)器學(xué)習(xí)等元素,并且可以托管在任何連接的設(shè)備上,從小型嵌入式計(jì)算機(jī)或PLC到工業(yè)PC或本地微型數(shù)據(jù)中心。從同一平臺(tái)上運(yùn)行的其他進(jìn)程隔離并占用很小的空間是關(guān)鍵要求。
最大限度地提高數(shù)據(jù)的價(jià)值
IIoT的許多價(jià)值在于它可以匯集多種來(lái)源的信息,幫助企業(yè)看到更大的局面:如何改進(jìn)流程,優(yōu)化維護(hù)活動(dòng),減少浪費(fèi)和能源消耗,并消除可避免的成本。以云為中心的IIoT視圖可以看到使用重量級(jí)軟件應(yīng)用程序在遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心匯集和分析的各種數(shù)據(jù)流。
這種模式的前提是可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接總是可用的,有足夠的帶寬可用于處理推送到云端的數(shù)據(jù),而這種延遲 - 從數(shù)據(jù)生成到收到云端反饋結(jié)果的時(shí)間是可以接受的。但是,這些重要成分中的任何一種都可能會(huì)丟失。遠(yuǎn)程站點(diǎn)可能依賴(lài)蜂窩網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行互聯(lián)網(wǎng)連接,但覆蓋范圍可能不完整或不可靠。大量的傳感器可能會(huì)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)與云通信的成本很高,特別是在包含高清圖像或視頻的情況下。出于安全原因或保持運(yùn)行效率可能需要實(shí)時(shí)進(jìn)行復(fù)雜決策。另一方面,對(duì)于一些公司而言,數(shù)據(jù)安全性可能會(huì)成為問(wèn)題,因?yàn)檫@些公司可能不希望將敏感信息通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)傳遞到云端。
在任何這些情況下,將從流程或設(shè)備捕獲的原始數(shù)據(jù)發(fā)送回云可能是不切實(shí)際的。盡管如此,在個(gè)別機(jī)器或過(guò)程控制邏輯層面上需要一些智能和決策能力,使企業(yè)能夠確定最佳的行動(dòng)方案。這是邊緣計(jì)算的作用。
邊緣計(jì)算提供了一個(gè)提升
作為IIoT的一部分,邊緣計(jì)算越來(lái)越重要。在資產(chǎn)或流程附近實(shí)施計(jì)算能力的第一線(xiàn),可以對(duì)事件進(jìn)行智能或協(xié)調(diào)的響應(yīng),并有助于減輕云上的數(shù)據(jù)處理負(fù)擔(dān)。在可能具有數(shù)十,數(shù)百甚至數(shù)千個(gè)傳感器的系統(tǒng)中,來(lái)自這些傳感器的大部分?jǐn)?shù)據(jù)可能具有最小的價(jià)值,僅僅報(bào)告“正?!辈僮鳁l件。智能網(wǎng)關(guān)可以過(guò)濾這些數(shù)據(jù),并將其更有效地丟棄或重新打包,傳輸?shù)皆贫诉M(jìn)行存儲(chǔ)和分析。當(dāng)感興趣的事件發(fā)生時(shí),智能節(jié)點(diǎn)可以快速確定正確的響應(yīng),向連接的設(shè)備發(fā)出適當(dāng)?shù)闹噶?,并將事件匯總成適合云消費(fèi)的報(bào)告。與對(duì)來(lái)自少量傳感器的信號(hào)的高度本地化響應(yīng)不同,邊緣計(jì)算與更協(xié)調(diào)的動(dòng)作相關(guān)聯(lián),評(píng)估來(lái)自大量傳感器的數(shù)據(jù)以在更高級(jí)別做出決定。例如,如果在鉆井平臺(tái)中檢測(cè)到過(guò)度振動(dòng),則可以是采礦應(yīng)用。從振動(dòng)傳感器接收到的錯(cuò)誤信號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)響應(yīng)可能是停止鉆井,導(dǎo)致生產(chǎn)損失和不必要的停機(jī)時(shí)間來(lái)檢查和修理設(shè)備。由于計(jì)算能力更強(qiáng),傳感器輸入和存儲(chǔ)的歷史數(shù)據(jù)更多,一個(gè)更強(qiáng)大的邊緣計(jì)算設(shè)備可以評(píng)估對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的影響,并確定幾個(gè)可能的響應(yīng)并計(jì)算結(jié)果,并采取最佳的行動(dòng)方案或通知運(yùn)營(yíng)商的最佳選擇。
而直接的傳感器/報(bào)警組合沒(méi)有具有板上數(shù)據(jù)聚集和處理的邊緣計(jì)算設(shè)備的更大圖像視角,邊緣處理引擎可以評(píng)估從所有連接的傳感器接收到的數(shù)據(jù),并基于預(yù)先確定的優(yōu)先事項(xiàng)。在制造業(yè)情況下,在流水線(xiàn)末端進(jìn)行產(chǎn)品測(cè)試或檢查后,故障率突然增加,可能需要停止生產(chǎn)以調(diào)查原因。連接到所有機(jī)器的智能邊緣設(shè)備可以協(xié)調(diào)線(xiàn)路中所有設(shè)備的這種響應(yīng)?;蛘?,通過(guò)分析來(lái)自多臺(tái)機(jī)器的感測(cè)數(shù)據(jù)并自動(dòng)應(yīng)用修復(fù),或指導(dǎo)操作人員糾正問(wèn)題,使生產(chǎn)能夠快速有效地重新啟動(dòng),可以識(shí)別變化的原因。
另外,邊緣計(jì)算可以通過(guò)比較感測(cè)的測(cè)量結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)或預(yù)設(shè)的閾值來(lái)支持預(yù)測(cè)性維護(hù)來(lái)幫助數(shù)字化轉(zhuǎn)換,以計(jì)算最佳的替換時(shí)間。它還可以對(duì)部署在因特網(wǎng)訪(fǎng)問(wèn)不可靠或覆蓋率較差的地理區(qū)域的資產(chǎn)進(jìn)行智能管理。如果網(wǎng)關(guān)設(shè)備暫時(shí)無(wú)法連接到云,則可以將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在本地內(nèi)存中,直到可以重新建立連接。然后,設(shè)備可以自動(dòng)與云同步,確保遠(yuǎn)程應(yīng)用程序始終可以訪(fǎng)問(wèn)完整和最新的信息。
效率管理是另一個(gè)方面,通過(guò)利用感測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)調(diào)整和優(yōu)化設(shè)置,根據(jù)高層次的能源管理政策,可以通過(guò)邊緣設(shè)備的額外智能來(lái)增強(qiáng)。
實(shí)施:硬件和軟件
邊緣處理背后的原理是盡可能將分析智能與相關(guān)資產(chǎn)置于同一地點(diǎn)。由于邊緣計(jì)算及其與云的關(guān)系仍然是一個(gè)正在進(jìn)行的工作,因此定義和架構(gòu)仍然非常流暢。由于物理空間或資源可能無(wú)法實(shí)現(xiàn)專(zhuān)用的邊緣服務(wù)器,智能可能需要嵌入到現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施中,例如網(wǎng)關(guān),PLC,工業(yè)PC或存在于連接的工廠(chǎng)側(cè)的各種其他設(shè)備云(圖1)。
圖1:在IIoT中,邊緣計(jì)算在工廠(chǎng)資產(chǎn)和云之間插入數(shù)據(jù)捕獲和存儲(chǔ),以及實(shí)時(shí)決策
從本質(zhì)上講,邊緣計(jì)算存在于單個(gè)機(jī)器控制系統(tǒng)的層面之上,在本地操作并補(bǔ)充云中托管的重量級(jí)應(yīng)用程序的工作。 邊緣應(yīng)用程序可以執(zhí)行一項(xiàng)任務(wù),就像從多個(gè)渠道獲取和存儲(chǔ)數(shù)據(jù)一樣簡(jiǎn)單,并在轉(zhuǎn)發(fā)到云之前過(guò)濾數(shù)據(jù)。 更復(fù)雜的可視化將分析甚至機(jī)器學(xué)習(xí)帶入邊緣計(jì)算的領(lǐng)域,以實(shí)時(shí)生成智能響應(yīng)。 實(shí)現(xiàn)這一復(fù)雜愿景所需的基本組件包括數(shù)據(jù)攝取,事件處理引擎,連接設(shè)備管理,用戶(hù)應(yīng)用程序以及安全數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆?圖2)。
圖2:FogHorn Lighting平臺(tái)提供了邊緣軟件堆棧中包含的功能
從第一原則出發(fā),建立一個(gè)完整的智能邊緣處理平臺(tái)是一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)。另一種方法是采用與硬件無(wú)關(guān)的軟件框架,該框架提供諸如事件處理引擎,設(shè)備管理和使用諸如MQTT輕量級(jí)消息協(xié)議或安全HTTPS之類(lèi)的協(xié)議的安全流的基本構(gòu)建模塊。許多這樣的框架正在到達(dá)IIoT現(xiàn)場(chǎng),例如GE的Predix,思科的IOx以及FogHorn Systems的閃電平臺(tái)。除了功能組件之外,這些軟件包還提供各種軟件開(kāi)發(fā)工具包(SDK)以允許用戶(hù)運(yùn)行自己的自定義應(yīng)用程序,以及有助于配置系統(tǒng)和定義分析功能的開(kāi)發(fā)環(huán)境。這些框架還提供了管理邊緣設(shè)備的工具,包括監(jiān)視,控制和診斷。
像 Raspberry Pi Foundation的Raspberry Pi 3這樣的輕便,資源友好的單板計(jì)算機(jī)可以為這種設(shè)備提供基礎(chǔ)。事實(shí)上,通用電氣已經(jīng)展示了在這樣的平臺(tái)上運(yùn)行的邊緣設(shè)備的Predix機(jī)器軟件。另一方面,能夠訪(fǎng)問(wèn)網(wǎng)關(guān)設(shè)備或自動(dòng)化系統(tǒng)中功能更強(qiáng)大的工業(yè)PC的工程師可以利用額外資源并計(jì)算性能來(lái)執(zhí)行更復(fù)雜的應(yīng)用程序。桌面級(jí)別的性能現(xiàn)在可以在經(jīng)過(guò)驗(yàn)證的外形中使用,例如PC/104,在VersaLogic Liger開(kāi)發(fā)板等板上,該板采用可選的Intel i3,i5或i7(Kaby Lake)雙核處理器,運(yùn)行頻率高達(dá)2.8 GHz。這些電路板非常堅(jiān)固耐用,具有MIL-STD沖擊和振動(dòng)阻力,可用于惡劣環(huán)境中的設(shè)備。通過(guò)多達(dá)八個(gè)本地?cái)?shù)字I/O通道,一個(gè)用于進(jìn)一步擴(kuò)展的Mini PCIe端口以及一個(gè)高速SATA存儲(chǔ)接口,這些主板可以承擔(dān)復(fù)雜的自動(dòng)化任務(wù),并處理邊緣處理工作負(fù)載。千兆以太網(wǎng)接口便于通過(guò)企業(yè)網(wǎng)關(guān)連接到互聯(lián)網(wǎng)和云。此外,該主板還包含一個(gè)可信平臺(tái)模塊(TPM),該模塊允許硬件密碼加速并提供安全的密鑰存儲(chǔ),使其成為需要高度抵抗黑客攻擊的自治設(shè)備的理想選擇。
軟件容器(containers)
要在與自動(dòng)化控制器或PLC相同的硬件上運(yùn)行邊緣計(jì)算引擎和應(yīng)用程序,需要與其他軟件分開(kāi)運(yùn)行。 使用容器(containers)已經(jīng)成為一種流行的方法,它提供了類(lèi)似于虛擬機(jī)的隔離,但更適合資源受限的設(shè)備。 容器鏡像包含軟件運(yùn)行所需的一切。 但是,與虛擬機(jī)不同的是,容器虛擬化了操作系統(tǒng)而不是硬件,從而形成了一個(gè)更輕便的便攜式解決方案。 也可以在容器中使用虛擬機(jī)來(lái)獲得部署和管理應(yīng)用程序的額外的靈活性。
圖3:容器提供了一種資源友好的方法來(lái)隔離網(wǎng)關(guān),PLC或工業(yè)PC等設(shè)備上托管的邊緣計(jì)算進(jìn)程。
Docker框架被IoT解決方案開(kāi)發(fā)人員廣泛用于實(shí)現(xiàn)容器(圖3),并向支持容器生態(tài)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的Open Container Initiative(OCI)捐獻(xiàn)了代碼。要?jiǎng)?chuàng)建邊緣計(jì)算解決方案,可以使用C/C++或Java開(kāi)發(fā)基于Docker的Linux應(yīng)用程序,以捕獲所需的數(shù)據(jù),并通過(guò)所選軟件平臺(tái)中提供的SDK與分析引擎等邊緣處理資源集成。
通過(guò)提供便捷的儀表板來(lái)管理連接的邊緣設(shè)備,一個(gè)合適的軟件平臺(tái)允許開(kāi)發(fā)人員專(zhuān)注于定制他們的應(yīng)用程序來(lái)捕獲他們需要的數(shù)據(jù),并對(duì)檢測(cè)到的事件作出適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。邊緣計(jì)算是軟件開(kāi)發(fā)平臺(tái)以及交鑰匙邊緣計(jì)算設(shè)備進(jìn)入市場(chǎng)的重要新產(chǎn)品開(kāi)發(fā)的主題。
邊緣計(jì)算是IIoT的一個(gè)額外方面,已準(zhǔn)備好與云計(jì)算合作,為運(yùn)營(yíng)商和業(yè)務(wù)經(jīng)理提供靈活性,以便在適當(dāng)?shù)臅r(shí)間獲得他們所需的洞察力。通用電氣公司(GE)已經(jīng)估計(jì),傳統(tǒng)的自動(dòng)化只使用大約3%的機(jī)器數(shù)據(jù)來(lái)產(chǎn)生有意義的結(jié)果。邊緣和云計(jì)算如果同時(shí)使用,可以釋放更多的剩余97%的價(jià)值,從而增強(qiáng)實(shí)時(shí)自動(dòng)化并指導(dǎo)長(zhǎng)期決策。
通常將IIoT可視化為具有有限資源的智能小型設(shè)備的組合,與云計(jì)算的巨大計(jì)算能力相連接。隨著越來(lái)越多的企業(yè)在更廣泛的情況下依賴(lài)IIoT,一個(gè)更復(fù)雜的架構(gòu)正在不斷發(fā)展,其特點(diǎn)是在邊緣具有智能,以補(bǔ)充云的力量?,F(xiàn)在進(jìn)入市場(chǎng)的軟件解決方案使企業(yè)能夠利用網(wǎng)關(guān)和傳統(tǒng)的工業(yè)計(jì)算平臺(tái)實(shí)時(shí)響應(yīng)關(guān)鍵事件,保護(hù)安全性,并有效利用連接和帶寬。