工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)：不僅是云計算

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 通常與大數(shù)據(jù)和云相關(guān)聯(lián)，收集來自分布廣泛的海量傳感器數(shù)據(jù)，將信息轉(zhuǎn)化為洞察力。在某些工業(yè)流程中，獲取洞察力所需的時間至關(guān)重要，而在將數(shù)據(jù)發(fā)送到云并收到響應(yīng)的過程中，可能出現(xiàn)過度的延遲。在其他情況下，數(shù)據(jù)安全性可能受到威脅，或者無法快速可靠地連接到互聯(lián)網(wǎng)。為了克服這些挑戰(zhàn)，邊緣計算可為云的大數(shù)據(jù)處理功能提供補(bǔ)充。它能夠執(zhí)行需要瞬時響應(yīng)的計算密集型任務(wù)，并對數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲和篩選，以便在適當(dāng)時傳輸至云。邊緣計算可包含諸多要素，例如簡單數(shù)據(jù)篩選、事件處理甚至機(jī)器學(xué)習(xí)，并可在任何連接的設(shè)備上運(yùn)行，從小型嵌入式計算機(jī)或 PLC 到工業(yè) PC 或本地微型數(shù)據(jù)中心。關(guān)鍵要求是必須與在同一平臺上運(yùn)行的其他流程分開，并且只占用少量資源。

最大程度地發(fā)掘數(shù)據(jù)的價值

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的主要價值在于它能夠整合來自多個來源的數(shù)據(jù)，幫助企業(yè)總攬全局：如何改進(jìn)流程、優(yōu)化維護(hù)活動、減少浪費和能耗以及消除不必要的成本。以云為中心的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)視圖可提供不同的數(shù)據(jù)流，這些數(shù)據(jù)流使用重量級軟件應(yīng)用程序，在遠(yuǎn)程數(shù)據(jù)中心進(jìn)行組合和分析。

這種模式假定了幾個前提條件：可隨時使用可靠的互聯(lián)網(wǎng)連接；有足夠的帶寬來處理推送至云的數(shù)據(jù)；延遲 – 即生成數(shù)據(jù)與收到云分析結(jié)果之間的時間 – 是可接受的。但是，其中任何一個關(guān)鍵條件都可能無法滿足。遠(yuǎn)程站點可能依賴于蜂窩網(wǎng)絡(luò)來提供互聯(lián)網(wǎng)連接，但蜂窩網(wǎng)絡(luò)覆蓋可能不完全或不可靠。大量傳感器可能生成大容量數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆频某杀痉浅８甙?，特別是在包括高清圖像或視頻的情況下。出于安全原因，或者為了保持高效運(yùn)營，可能需要實時進(jìn)行復(fù)雜決策。另一方面，對于某些公司而言，數(shù)據(jù)安全也可能是一大問題，他們可能不希望通過互聯(lián)網(wǎng)將數(shù)據(jù)傳輸至云，從而暴露敏感信息。

在上述任何一種情況下，將從流程或設(shè)備采集的原始數(shù)據(jù)傳輸至云可能都是不切實際的。但是，我們需要在單個機(jī)器或流程控制邏輯級別之上的某些智能和決策功能，以幫助企業(yè)確定最佳行動方案。這正是邊緣計算的角色。

邊緣計算提供性能提升

作為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的一部分，邊緣計算變得日益重要。在靠近設(shè)備或流程的位置部署第一層計算能力，可以實現(xiàn)智能或協(xié)調(diào)的事件響應(yīng)，并有助于降低云的數(shù)據(jù)處理負(fù)擔(dān)。在包含數(shù)十個、數(shù)百個甚至數(shù)千個傳感器的系統(tǒng)中，來自這些傳感器的很多數(shù)據(jù)可能沒有太多價值，只是報告“正常”工作狀況。智能網(wǎng)關(guān)可以對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選、丟棄或更高效地對其進(jìn)行重新組合，以便傳輸至云進(jìn)行存儲和分析。當(dāng)發(fā)生值得關(guān)注的事件時，智能節(jié)點可以快速確定正確的響應(yīng)，向互聯(lián)設(shè)備發(fā)出適當(dāng)?shù)闹噶?，并在適合云使用的報告中總結(jié)該事件。與針對來自少量傳感器的信號的高度局部化響應(yīng)不同，邊緣計算能夠采取更加協(xié)調(diào)的行動，評估來自更多數(shù)量的傳感器的數(shù)據(jù)，在更高的級別上進(jìn)行決策。以采礦應(yīng)用為例，我們假定檢測到鉆機(jī)平臺的過度振動。對于從振動傳感器收到的錯誤信號，標(biāo)準(zhǔn)的響應(yīng)可能是停止鉆進(jìn)，從而導(dǎo)致生產(chǎn)損失，而且還產(chǎn)生意外停機(jī)時間，用于檢查和修理設(shè)備。憑借更出色的計算能力、更大數(shù)量的傳感器輸入和存儲歷史數(shù)據(jù)，更強(qiáng)大的邊緣計算設(shè)備能夠評估振動對整個系統(tǒng)的影響，確定幾種可能的響應(yīng)，計算其后果，并采取最佳的行動方案，或者告知操作人員最佳選擇。

邊緣計算設(shè)備具有板載數(shù)據(jù)聚合和處理能力，而簡單的傳感器/報警組合不具備它的全局視角，邊緣處理引擎能夠處理從所有互聯(lián)傳感器接收的數(shù)據(jù)，并基于預(yù)先確定的優(yōu)先級做出最佳決策。在生產(chǎn)情況下，經(jīng)過產(chǎn)品測試或檢測后，發(fā)現(xiàn)裝配線末端的故障率突然增加，這可能導(dǎo)致需要暫停生產(chǎn)以調(diào)查起因。連接到所有機(jī)器的智能邊緣設(shè)備可在裝配線上的所有設(shè)備之間協(xié)調(diào)此類響應(yīng)行動。或者，它可以通過分析來自多臺機(jī)器的感測數(shù)據(jù)確定變化的原因，并且自動應(yīng)用修復(fù)，或者指導(dǎo)操作人員修正錯誤，讓生產(chǎn)能夠快速高效地重新啟動。

此外，邊緣計算能夠支持預(yù)測性維護(hù)，將感測的測量結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)或預(yù)設(shè)閾值進(jìn)行比較，以計算更換設(shè)備的最佳時間，以此協(xié)助實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。在互聯(lián)網(wǎng)訪問不可靠、網(wǎng)絡(luò)覆蓋不佳的某些地理區(qū)域，它也可以實現(xiàn)對部署在這些地區(qū)的設(shè)備的智能管理。如果網(wǎng)關(guān)設(shè)備暫時無法連接至云，可將數(shù)據(jù)存儲在本地存儲器中，直至能夠重新建立連接。然后，設(shè)備可自動與云重新同步，確保遠(yuǎn)程應(yīng)用能夠始終訪問完整的最新信息。

另一方面，通過邊緣設(shè)備中的更多智能，還可以增強(qiáng)能效管理，即利用感測的數(shù)據(jù)，根據(jù)高級別能源管理策略來調(diào)節(jié)和優(yōu)化設(shè)置。

實施：硬件與軟件

邊緣處理的原則是讓分析智能的位置盡可能靠近互聯(lián)設(shè)備。對于邊緣計算及其與云的關(guān)系，人們正在制定相關(guān)規(guī)范，因此定義和架構(gòu)仍然不太確定。由于用戶可能沒有部署專用邊緣服務(wù)器的物理空間或資源，因此智能可能需要嵌入現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施中，例如網(wǎng)關(guān)、PLC、工業(yè) PC，或者位于工廠端的連接至云的其他各種設(shè)備（圖 1）。

圖 1： 在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中，邊緣計算在工廠設(shè)備和云之間插入數(shù)據(jù)采集和存儲、實時決策功能。

實質(zhì)上，邊緣計算存在于單個機(jī)器控制系統(tǒng)的級別之上，在本地運(yùn)行，以輔助在云中托管的重量級應(yīng)用的工作。邊緣應(yīng)用可以執(zhí)行簡單的任務(wù)，例如接入和存儲來自多個渠道的數(shù)據(jù)并對數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選，然后將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至云。更復(fù)雜的可視化將分析甚至機(jī)器學(xué)習(xí)也納入邊緣計算范圍，以實時生成智能響應(yīng)。實現(xiàn)這種高級構(gòu)想所需的基本組件包括數(shù)據(jù)接入、事件處理引擎、互聯(lián)設(shè)備管理、用戶應(yīng)用以及數(shù)據(jù)向云的安全傳輸（圖 2）。

圖 2： FogHorn 照明平臺提供了邊緣軟件堆棧中包含的功能的圖示。

從基本原理構(gòu)建完整的智能邊緣處理平臺是一個巨大的挑戰(zhàn)。一種替代方法是使用硬件獨立的軟件框架，以提供基本構(gòu)建模塊，例如事件處理引擎、設(shè)備管理，以及使用多種協(xié)議（例如 MQTT 輕量級消息傳輸協(xié)議或安全 HTTPS）的安全流式傳輸。很多此類框架正在應(yīng)用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，例如 GE 的 Predix、Cisco 的 IOx 以及 FogHorn Systems 的照明平臺。除了功能組件之外，這些框架還提供各種軟件開發(fā)套件 (SDK) 來允許用戶運(yùn)行自己的自定義應(yīng)用，并提供開發(fā)環(huán)境來幫助配置系統(tǒng)和定義分析功能。這些框架還提供管理邊緣設(shè)備的工具，包括監(jiān)控、控制和診斷。

節(jié)省資源的輕型單板計算機(jī)，例如 Raspberry Pi Foundation 提供的 Raspberry Pi 3，可為此類設(shè)備奠定基礎(chǔ)。實際上，GE 已經(jīng)演示了面向在此類平臺上運(yùn)行的邊緣設(shè)備的 Predix Machine 軟件。另一方面，能夠在網(wǎng)關(guān)設(shè)備或自動化系統(tǒng)中使用更強(qiáng)大工業(yè) PC 的工程師可以充分利用額外的資源和計算性能來執(zhí)行更復(fù)雜的應(yīng)用。采用 PC/104 等成熟外形尺寸的模塊現(xiàn)在可以提供臺式機(jī)級別的性能，例如 VersaLogic Liger 板，它采用可選的 Intel i3、i5 或 i7 (Kaby Lake) 雙核處理器，在最高 2.8 GHz 的頻率下運(yùn)行。這些板極其堅固耐用，具有 MIL-STD 標(biāo)準(zhǔn)級別的耐沖擊和耐振動性能，能夠在部署于惡劣環(huán)境中的設(shè)備上使用。這些板具有多達(dá)八個本地數(shù)字 I/O 通道、用于進(jìn)一步擴(kuò)展的 Mini PCIe 端口和高速 SATA 存儲接口，能夠執(zhí)行復(fù)雜的自動化任務(wù)，并可處理邊緣處理工作負(fù)載。千兆以太網(wǎng)接口便于其通過企業(yè)網(wǎng)關(guān)連接到互聯(lián)網(wǎng)和云。此外，該板還包含信任平臺模塊 (TPM)，該模塊能夠?qū)崿F(xiàn)硬件加密加速，并提供安全的密鑰存儲，因而非常適用于需要很高黑客攻擊防御能力的自主設(shè)備。

軟件容器

要在與自動化控制器或 PLC 相同的硬件上運(yùn)行邊緣計算引擎和應(yīng)用，這些引擎和應(yīng)用必須與其他軟件隔離運(yùn)行。使用容器已經(jīng)成為一種流行的方法，這種方法可提供與虛擬機(jī)類似的隔離，但更適合資源受限的設(shè)備。容器鏡像包括了軟件運(yùn)行需要的全部資源。但與虛擬機(jī)不同，容器對操作系統(tǒng)而不是硬件實現(xiàn)虛擬化，從而產(chǎn)生更輕便的解決方案。還可將容器與虛擬機(jī)結(jié)合使用，以便更加靈活地部署和管理應(yīng)用。

圖 3： 容器提供了一種有利于節(jié)省資源的方法，用于隔離在網(wǎng)關(guān)、PLC 或工業(yè) PC 等設(shè)備上托管的邊緣計算進(jìn)程。

Docker 框架被物聯(lián)網(wǎng)解決方案開發(fā)人員廣泛用于實施容器（圖 3），它已將代碼捐獻(xiàn)給支持容器生態(tài)系統(tǒng)開發(fā)的開放容器計劃 (OCI)。要創(chuàng)建邊緣計算解決方案，可使用 C/C++ 或 Java 開發(fā)基于 Docker 的 Linux 應(yīng)用程序，以捕捉所需的數(shù)據(jù)，并通過選定軟件平臺中提供的 SDK，以集成分析引擎等邊緣處理資源。

合適的軟件平臺還提供便利的儀表盤，用于管理互聯(lián)邊緣設(shè)備，讓開發(fā)人員能夠?qū)Ｗ⒂谧远x他們的應(yīng)用，以捕捉他們需要的數(shù)據(jù)，并對檢測到的事件做出響應(yīng)。隨著軟件開發(fā)平臺和交鑰匙邊緣計算設(shè)備進(jìn)入市場，邊緣計算已成為新產(chǎn)品開發(fā)的主題。

邊緣計算是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的附屬品，可隨時與云結(jié)合使用，為運(yùn)營商和企業(yè)管理者提供靈活性，讓他們在適當(dāng)時獲得需要的洞察力。據(jù) GE 估計，傳統(tǒng)自動化系統(tǒng)僅使用 3% 的機(jī)器數(shù)據(jù)來產(chǎn)生有意義的結(jié)果。如果將邊緣計算和云計算結(jié)合使用，可以增強(qiáng)實時自動化并為長期決策提供指導(dǎo)，從而釋放剩余 97% 數(shù)據(jù)的更多價值。

總結(jié)

人們經(jīng)常把工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)想象為小型智能設(shè)備的組合，這種組合將比較有限的資源連接至具有強(qiáng)大計算能力的云。隨著更多企業(yè)在更多情況下需要依賴工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)，一種更加先進(jìn)的架構(gòu)在不斷演進(jìn)，該架構(gòu)在網(wǎng)絡(luò)邊緣提供智能，為云的能力提供補(bǔ)充。現(xiàn)在進(jìn)入市場的軟件解決方案讓企業(yè)能夠充分利用網(wǎng)關(guān)和傳統(tǒng)工業(yè)計算平臺，來實時響應(yīng)緊急事件、保持安全性以及高效利用連接和帶寬。