作者：趙安琪，李昊巍

中國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院

導(dǎo)讀

面對(duì)邊緣計(jì)算運(yùn)行環(huán)境不統(tǒng)一、適配難，工業(yè)邊緣計(jì)算微服務(wù)開(kāi)發(fā)難度高，微服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)碎片化，以及工業(yè)邊緣計(jì)算行業(yè)應(yīng)用難以落地等技術(shù)和行業(yè)共性問(wèn)題，本文實(shí)現(xiàn)了一種邊緣計(jì)算微服務(wù)操作系統(tǒng)，包括邊緣計(jì)算微服務(wù)運(yùn)行層、邊緣計(jì)算微服務(wù)開(kāi)發(fā)層，以及邊緣計(jì)算微服務(wù)工業(yè)組件庫(kù)，旨在提供微服務(wù)開(kāi)發(fā)、集成、發(fā)布與共享為一體的敏捷式公共開(kāi)發(fā)框架，提升工業(yè)微服務(wù)開(kāi)發(fā)核心能力，強(qiáng)化工業(yè)物聯(lián)及智能應(yīng)用開(kāi)發(fā)技術(shù)支撐，推動(dòng)我國(guó)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和制造行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型升級(jí)。

01引言

工業(yè)大數(shù)據(jù)在智能制造中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，特別是在實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)內(nèi)外因素交互的快速響應(yīng)方面。工業(yè)設(shè)備在加工過(guò)程中產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)對(duì)于確保設(shè)備健康、故障診斷和優(yōu)化產(chǎn)品質(zhì)量等方面至關(guān)重要。然而，一方面工業(yè)設(shè)備產(chǎn)生的大量加工數(shù)據(jù)給數(shù)據(jù)的云端傳輸和存儲(chǔ)帶來(lái)了巨大壓力，人、機(jī)、物全要素互聯(lián)趨勢(shì)下，接入終端急劇增長(zhǎng)，數(shù)據(jù)分散性、碎片化加劇，伴隨著生產(chǎn)業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)性、可靠性和協(xié)作性等需求的不斷提高，現(xiàn)有云端模式處理能力捉襟見(jiàn)肘。邊緣計(jì)算是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的重要組成部分，具有從設(shè)備連接到邊緣智能的一系列重要功能，已廣泛應(yīng)用于物聯(lián)網(wǎng)。另一方面，面對(duì)邊緣計(jì)算運(yùn)行環(huán)境不統(tǒng)一、適配難，工業(yè)邊緣計(jì)算微服務(wù)開(kāi)發(fā)難度高，微服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)碎片化等技術(shù)和行業(yè)共性問(wèn)題，傳統(tǒng)軟件的開(kāi)發(fā)方法成本過(guò)于昂貴，開(kāi)發(fā)方式過(guò)于僵化，開(kāi)發(fā)周期長(zhǎng)且定制化能力弱，難以為工業(yè)企業(yè)提供高效、便捷的軟件產(chǎn)品交付，工業(yè)領(lǐng)域亟需推出一種具備邊緣計(jì)算微服務(wù)統(tǒng)一、敏捷開(kāi)發(fā)框架的邊緣計(jì)算計(jì)算微服務(wù)操作系統(tǒng)。

02國(guó)內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀

國(guó)內(nèi)外工業(yè)企業(yè)、工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)服務(wù)商和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算微服務(wù)建設(shè)方面均有投入。國(guó)外方面，GE Predix、西門(mén)子MindSphere、AWS IoT Greengrass 和Microsoft Azure IoT Edge 等都圍繞自身優(yōu)勢(shì)和平臺(tái)應(yīng)用的可復(fù)用能力，通過(guò)云平臺(tái)支持邊緣計(jì)算微服務(wù)容器的部署、運(yùn)行和管理，從而達(dá)到簡(jiǎn)化工業(yè)組件開(kāi)發(fā)部署等目的。

國(guó)內(nèi)方面，阿里巴巴、華為等國(guó)內(nèi)主要邊緣計(jì)算平臺(tái)，都圍繞我國(guó)工業(yè)產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)，進(jìn)行了邊緣計(jì)算的微服務(wù)開(kāi)發(fā)建設(shè)。建設(shè)和發(fā)展面向特定行業(yè)的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算微服務(wù)操作系統(tǒng)，正在成為全球工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的新趨勢(shì)。

03系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)

3.1 需求分析

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)是新一代信息通信技術(shù)與先進(jìn)制造業(yè)深度融合所形成的新興業(yè)態(tài)與應(yīng)用模式。其中，邊緣計(jì)算是在位于邊緣層靠近物或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)構(gòu)建的融合網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)及應(yīng)用核心能力的分布式開(kāi)放體系和關(guān)鍵技術(shù)，是工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的重要組成部分。然而，由于各類(lèi)型企業(yè)傳統(tǒng)優(yōu)勢(shì)不同，技術(shù)棧不同，整體架構(gòu)各異，使得當(dāng)前的邊緣計(jì)算軟件之間的互通性和互操作性不強(qiáng)，數(shù)據(jù)采集、協(xié)議轉(zhuǎn)換、工業(yè)機(jī)理及智能算法等模塊復(fù)用困難，缺乏能夠結(jié)合各家所長(zhǎng)的、兼容性強(qiáng)的統(tǒng)一技術(shù)框架。本文基于工業(yè)系統(tǒng)的傳統(tǒng)應(yīng)用模式，將工業(yè)制造領(lǐng)域具有共性技術(shù)和數(shù)據(jù)資源進(jìn)行整合， 突破傳統(tǒng)工控系統(tǒng)復(fù)雜而龐大的設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)模式，提高工控系統(tǒng)的交付與應(yīng)用效率。

3.2 架構(gòu)設(shè)計(jì)

邊緣計(jì)算微服務(wù)操作系統(tǒng)架構(gòu)如圖1 所示，針對(duì)系統(tǒng)環(huán)境缺失、組件語(yǔ)義鴻溝、生態(tài)協(xié)同障礙和應(yīng)用實(shí)踐模式等問(wèn)題，具備邊緣計(jì)算微服務(wù)運(yùn)行層、邊緣計(jì)算微服務(wù)開(kāi)發(fā)層、邊緣計(jì)算微服務(wù)基礎(chǔ)組件庫(kù)和工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景等四個(gè)層次。

1）邊緣計(jì)算微服務(wù)運(yùn)行層。采用數(shù)字孿生、國(guó)產(chǎn)AI 芯片等軟硬件技術(shù)，構(gòu)建異構(gòu)時(shí)序存儲(chǔ)，以及派生數(shù)據(jù)輕量化編排服務(wù)，實(shí)現(xiàn)邊緣側(cè)設(shè)備和信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集、工業(yè)協(xié)議解析與數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換，以及數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)訪問(wèn)。

2）邊緣計(jì)算微服務(wù)開(kāi)發(fā)層。邊緣計(jì)算微服務(wù)協(xié)同開(kāi)發(fā)和調(diào)試環(huán)境，開(kāi)發(fā)邊緣計(jì)算微服務(wù)公共開(kāi)發(fā)框架，集成工業(yè)低代碼機(jī)制，實(shí)現(xiàn)工業(yè)組態(tài)軟件設(shè)計(jì)與在線發(fā)布， 支持邊緣計(jì)算微服務(wù)的打包及遠(yuǎn)程部署，以及對(duì)工業(yè)模型微服務(wù)組件化及工業(yè)算法封裝與部署。

3）邊緣計(jì)算微服務(wù)基礎(chǔ)組件庫(kù)。實(shí)現(xiàn)工業(yè)組件數(shù)據(jù)算法及在線發(fā)布，開(kāi)發(fā)設(shè)備連接、數(shù)據(jù)采集、協(xié)議解析和數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換的工業(yè)邊緣計(jì)算微服務(wù)插件，預(yù)制行業(yè)設(shè)備組態(tài)模型和工業(yè)特征計(jì)算模型，形成針對(duì)特定行業(yè)的工業(yè)數(shù)據(jù)清洗、過(guò)濾和預(yù)處理微服務(wù)插件。

4）工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景?；谶吘売?jì)算微服務(wù)操作系統(tǒng)， 用戶可快速開(kāi)發(fā)自定義的工業(yè)數(shù)字化應(yīng)用，支持設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、OEE 分析、故障智能診斷和預(yù)測(cè)預(yù)警等工業(yè)應(yīng)用場(chǎng)景，推動(dòng)工業(yè)企業(yè)智能化生產(chǎn)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

02單元模塊設(shè)計(jì)

4.1 微服務(wù)運(yùn)行設(shè)計(jì)

邊緣計(jì)算微服務(wù)運(yùn)行層設(shè)計(jì)架構(gòu)如圖2 所示。在基礎(chǔ)系統(tǒng)方向上，從系統(tǒng)的計(jì)算、存儲(chǔ)和網(wǎng)絡(luò)三個(gè)方面， 實(shí)現(xiàn)輕量計(jì)算、高效存儲(chǔ)和可信終端接入，支持數(shù)控裝備端操作系統(tǒng)的時(shí)序數(shù)據(jù)邊緣存儲(chǔ)及基于國(guó)產(chǎn)AI 芯片的邊緣計(jì)算引擎。

在業(yè)務(wù)模塊方向上，基于國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)化NC-Link 協(xié)議， 從協(xié)議解析、數(shù)據(jù)采集和派生數(shù)據(jù)計(jì)算方向，支持系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境構(gòu)建、工業(yè)設(shè)備及信息系統(tǒng)的協(xié)議解析和數(shù)據(jù)采集，以及提供派生數(shù)據(jù)計(jì)算服務(wù)，構(gòu)建面向數(shù)控裝備端上安全的多協(xié)議邊緣數(shù)據(jù)交互網(wǎng)關(guān)。

在系統(tǒng)管理方面，采用微服務(wù)的適配器方式，通過(guò)云端web 或GUI 操作界面，實(shí)現(xiàn)與工業(yè)操作系統(tǒng)設(shè)備端的信息交互，解決遠(yuǎn)程調(diào)試與配置參數(shù)問(wèn)題，滿足輕維護(hù)、輕部署的可視化維護(hù)要求。

在系統(tǒng)部署與調(diào)度方面，采用邊云相結(jié)合的微服務(wù)技術(shù)架構(gòu)及部署方式，在設(shè)備端采用輕維護(hù)、輕部署的系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境，在云端部署工業(yè)大腦，實(shí)現(xiàn)策略、數(shù)據(jù)、計(jì)算和管理的集中管控與統(tǒng)一調(diào)度。

4.2 微服務(wù)開(kāi)發(fā)設(shè)計(jì)

邊緣計(jì)算微服務(wù)開(kāi)發(fā)層以邊緣計(jì)算微服務(wù)運(yùn)行層為基礎(chǔ)，通過(guò)運(yùn)行層提供的多源異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)的采集、協(xié)議解析和數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換方法和開(kāi)發(fā)工具等功能，支持系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境構(gòu)建、工業(yè)設(shè)備及信息系統(tǒng)的協(xié)議解析和數(shù)據(jù)采集，在數(shù)據(jù)接入的基礎(chǔ)上開(kāi)展微服務(wù)操作系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和調(diào)試環(huán)境建設(shè)，以低代碼開(kāi)發(fā)模式為設(shè)計(jì)思想，通過(guò)屏蔽底層邊緣端的系統(tǒng)差異性，提供微服務(wù)開(kāi)發(fā)、集成、發(fā)布與共享為一體等核心開(kāi)發(fā)和調(diào)試環(huán)境，貫穿了邊緣計(jì)算的完整開(kāi)發(fā)生命周期，技術(shù)方案如圖3 所示。

1）業(yè)務(wù)子模塊開(kāi)發(fā)與測(cè)試。支持邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)功能開(kāi)發(fā)者可以根據(jù)分散的業(yè)務(wù)需求，完成相互獨(dú)立或關(guān)聯(lián)的功能或服務(wù)模塊，模塊可以實(shí)現(xiàn)從數(shù)據(jù)導(dǎo)入、存儲(chǔ)、計(jì)算到可視化的多種業(yè)務(wù)或服務(wù)功能。同時(shí)提供豐富的數(shù)據(jù)仿真能力，支撐各模塊的在線小批量或壓力測(cè)試。

2）微服務(wù)開(kāi)發(fā)與集成。支持邊緣計(jì)算微服務(wù)開(kāi)發(fā)者按實(shí)際業(yè)務(wù)需求，將業(yè)務(wù)子模塊進(jìn)行按需、按流程組合， 同時(shí)基于業(yè)務(wù)子模塊，快速進(jìn)行面向邊緣側(cè)工業(yè)設(shè)備的服務(wù)集成，并提供便捷的應(yīng)用前端設(shè)計(jì)工具，以低代碼開(kāi)發(fā)方式實(shí)現(xiàn)設(shè)計(jì)，與業(yè)務(wù)子模塊無(wú)縫整合，快速開(kāi)發(fā)符合業(yè)務(wù)需求的微服務(wù)應(yīng)用。

3）微服務(wù)執(zhí)行與發(fā)布。支持對(duì)開(kāi)發(fā)的微服務(wù)進(jìn)行快速執(zhí)行與發(fā)布，一方面實(shí)現(xiàn)面向邊緣側(cè)工業(yè)設(shè)備的服務(wù)執(zhí)行，滿足多設(shè)備量下的微服務(wù)部署；另一方面支持將微服務(wù)發(fā)布到多個(gè)終端，促進(jìn)和實(shí)現(xiàn)微服務(wù)知識(shí)與價(jià)值共享。

4）微服務(wù)業(yè)務(wù)與數(shù)據(jù)分享。支持對(duì)微服務(wù)內(nèi)的特定服務(wù)或數(shù)據(jù)的系統(tǒng)外分享，以服務(wù)接口、數(shù)據(jù)接口或者外部鏈接模式，實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算微服務(wù)操作系統(tǒng)的能力外延。

4.3 微服務(wù)組件庫(kù)

在邊緣計(jì)算微服務(wù)操作系統(tǒng)的運(yùn)行及開(kāi)發(fā)層的基礎(chǔ)上，開(kāi)發(fā)多源異構(gòu)邊緣計(jì)算的數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)計(jì)算和數(shù)據(jù)應(yīng)用等工業(yè)組件，工業(yè)微服務(wù)組件架構(gòu)如圖4 所示。如通過(guò)邊緣側(cè)設(shè)備與信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集組件， 可實(shí)現(xiàn)面向工業(yè)設(shè)備及業(yè)務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集；通過(guò)工業(yè)數(shù)據(jù)預(yù)處理邊緣微服務(wù)組件，可實(shí)現(xiàn)面向工業(yè)邊緣端的數(shù)據(jù)預(yù)處理；通過(guò)工業(yè)數(shù)據(jù)高效管理組件，可實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的集成存儲(chǔ)；通過(guò)實(shí)時(shí)流計(jì)算組件，可實(shí)現(xiàn)工業(yè)邊緣數(shù)據(jù)的計(jì)算和數(shù)據(jù)流監(jiān)控等。

05系統(tǒng)應(yīng)用

本文依托標(biāo)準(zhǔn)化NC-Link 協(xié)議，實(shí)現(xiàn)了面向多源異構(gòu)工業(yè)設(shè)備的邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)、基于組態(tài)技術(shù)的低代碼邊緣計(jì)算微服務(wù)開(kāi)發(fā)技術(shù)，形成了具備邊緣計(jì)算微服務(wù)統(tǒng)一、敏捷開(kāi)發(fā)框架的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)邊緣計(jì)算微服務(wù)操作系統(tǒng)，交互示例如圖所示，可助力工業(yè)企業(yè)達(dá)到以下應(yīng)用效果。

1）基于微服務(wù)技術(shù)開(kāi)發(fā)構(gòu)建邊緣計(jì)算微服務(wù)操作系統(tǒng)開(kāi)發(fā)環(huán)境，建設(shè)統(tǒng)一框架的邊緣計(jì)算微服務(wù)組態(tài)開(kāi)發(fā)平臺(tái)，提升了工業(yè)軟件的敏捷開(kāi)發(fā)與快速發(fā)布能力。

2）形成豐富的開(kāi)發(fā)工具箱和組件模型庫(kù)，基于標(biāo)準(zhǔn)化NC-Link 協(xié)議的設(shè)備、系統(tǒng)互聯(lián)與多源異構(gòu)數(shù)據(jù)集成，提升工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的數(shù)據(jù)接入能力和應(yīng)用場(chǎng)景服務(wù)能力。

3）打造面向數(shù)據(jù)應(yīng)用的“端- 邊- 云”協(xié)同分析體系， 實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)反饋優(yōu)化應(yīng)用和強(qiáng)算力遠(yuǎn)程服務(wù)的融合。

4）實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)分析、健康狀態(tài)評(píng)估和生產(chǎn)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等數(shù)字化賦能，以工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)“黑箱”透明化，為生產(chǎn)效率持續(xù)改進(jìn)提供有效的數(shù)據(jù)決策。

5）通過(guò)建立設(shè)備生產(chǎn)過(guò)程畫(huà)像，分析設(shè)備及其關(guān)鍵功能部件的健康狀態(tài)及使用壽命等，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)，助力運(yùn)維服務(wù)降本增效。

6）基于邊緣計(jì)算與人工智能技術(shù)結(jié)合，科學(xué)提取生產(chǎn)質(zhì)量的隨機(jī)波動(dòng)與異常波動(dòng)特征，形成高效的生產(chǎn)質(zhì)量監(jiān)控和質(zhì)量檢測(cè)手段，滲透全新的產(chǎn)業(yè)質(zhì)量管理模式。

7）以邊緣智能決策技術(shù)實(shí)現(xiàn)工業(yè)產(chǎn)線的柔性制造， 面向生產(chǎn)制造全過(guò)程提供智能控制、優(yōu)化排產(chǎn)，助力工業(yè)企業(yè)的自動(dòng)化、智能化生產(chǎn)，提升生產(chǎn)效率。

06結(jié)束語(yǔ)

本文提出的邊緣計(jì)算微服務(wù)操作系統(tǒng)解決了傳統(tǒng)邊緣計(jì)算平臺(tái)通常具有平臺(tái)差異化大、開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)/ 語(yǔ)言不統(tǒng)一等問(wèn)題，構(gòu)建了一套完備的應(yīng)用開(kāi)發(fā)、集成、部署及共享平臺(tái)，使開(kāi)發(fā)者無(wú)需耗費(fèi)很大精力去解決不同邊緣端的應(yīng)用適配性、兼容性及穩(wěn)定性問(wèn)題，提升邊緣計(jì)算微服務(wù)的開(kāi)發(fā)效率。未來(lái)對(duì)邊緣計(jì)算微服務(wù)操作系統(tǒng)的研究將會(huì)從以下兩個(gè)方面展開(kāi)。

1）確定性時(shí)延。由于在工業(yè)環(huán)境中多數(shù)情況下對(duì)于低時(shí)延有嚴(yán)格要求，但是一昧地追求極致的低時(shí)延并不會(huì)為整體工業(yè)過(guò)程帶來(lái)更好的效應(yīng)，目前而言對(duì)于工業(yè)場(chǎng)景下的確定性時(shí)延相關(guān)的實(shí)質(zhì)性突破研究較少，后續(xù)可對(duì)5G 與時(shí)間敏感網(wǎng)絡(luò)（TSN）相結(jié)合展開(kāi)研究。

2）工業(yè)網(wǎng)絡(luò)安全建設(shè)。面向數(shù)控機(jī)床功能安全/ 信息安全威脅隱患，開(kāi)展風(fēng)險(xiǎn)分析，明確威脅源與安全風(fēng)險(xiǎn)， 開(kāi)展標(biāo)準(zhǔn)化工作，重點(diǎn)針對(duì)數(shù)控機(jī)床風(fēng)險(xiǎn)分析缺乏規(guī)范性指導(dǎo)、數(shù)控機(jī)床設(shè)備/ 系統(tǒng)/ 網(wǎng)絡(luò)等缺乏安全防護(hù)要求、數(shù)控機(jī)床管理制度標(biāo)準(zhǔn)化工作不足等問(wèn)題，研制關(guān)鍵核心安全要求標(biāo)準(zhǔn)，服務(wù)于工業(yè)企業(yè)開(kāi)展數(shù)控系統(tǒng)安全防護(hù)工作。

來(lái)源 | 《智能制造》4期雜志

審核編輯：湯梓紅