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工业物联网不仅有云计算,还有智能边缘云计算

工业物联网(IIOT)常常与大数据和云联系起来,从普遍分布的传感器搜集很多数据信息,并将“信息内容转化为洞察”。在一些工业过程中,洞察时间尤为重要,延时向云端传输数据并接收数据。IVing响应可能太长。

在别的情形下,网络信息安全可能会受到影响,或者不能迅速安全可靠地连接到Internet。为了更好地战胜这种挑战,边缘计算可以填补云计算的大数据处理能力。它实施需要立刻响应的计算密集型每日任务,并在适度时将数据储存和过滤到云中。边缘计算可以包括数据信息过滤、事件处理、甚至于机器学习等简单元素,而且可以托管在任意连接的设备上,从小型嵌入式计算机或PLC到工业PC或本地微型数据中心。与运行在同样网络平台上的别的进程隔离并占用非常少的空间是一个重要要求。

最大化数据信息的价值

iiot的价值较大程度上取决于它可以将来源于多个来源的信息内容汇聚在一起,协助企业看见一个更大的图景:怎样改善工作流程、优化维护活动、减小浪费和能源消耗,及其清除可避免的成本。以云为中心的iiot视图显示使用重量级软件应用程序在远程数据中心聚合和分析的各种数据流。

这个模型的前提是安全可靠的互联网连接总是可用的,有足够的带宽来处理推送到云端的数据信息,而且这种从数据信息生成到接收云端反馈结果的延时是可以接受的。但是,这种重要的成分可能会丢失。远程站点可能依赖蜂窝网络进行互联网连接,但覆盖可能不完整或不安全可靠。

很多的传感器可以产生很多的数据信息,这种数据信息与云通信成本很高,特别是在是当它们包括高清晰度图像或视频时。出自于安全原因或为了更好地保证运营效率,可能需要实时作出比较复杂的决定。而另一方面,对一些企业而言,网络信息安全可能是一个问题,是因为这种企业可能不愿根据互联网将敏感信息传递到云。

在任意这种情形下,将从工作流程或设备捕捉的原始数据发送回云可能是不现实的。即便如此,在单个机器或过程控制逻辑层需要一些智能和决策能力,进而企业可以明确最好的行动方案。这是边缘计算的作用。

边缘计算提供升级

边缘计算作为IIOT的一部分变得越来越至关重要。资产或步骤周边的第一行计算能力能够 智能地或协调地响应事情,并帮助缓解云端数据处理方法的负担。在很有可能有数十个、数百个乃至数千个传感器的体系中,来源于这些传感器的大部分数据很有可能具备最小值,只汇报“正常”实际操作条件。智能网关能够 对这些数据进行过滤、丢弃或更有效地重新打包,并将其传输到云端进行存储和分析。

当很感兴趣的事情发生时,智能节点能够 迅速明确正确的响应,向所连接的设备传出适度的指令,并将事情聚合成适合云消费的汇报。与对少量传感器信号的高度局部化响应不一样,边缘计算与更协调的实际操作相关,评估很多传感器的数据以在更高级别上做出决策。

比如,假如在钻机中检测到过度振动,则很有可能是采矿使用。从振动传感器接受到的错误信号的标淮响应很有可能是停止钻井,可能会导致生产损失和不必的停产时间来检查和维修设备。伴随着计算能力的提升和传感器的历史时间输入和储存量的提升,一个更强有力的边缘计算设备能够 评估对全部体系的影响,识别好多个很有可能的响应,并计算结果,采用最好行为或通知操作员最好的选择。

虽然直接传感器/警报组合没有带车载数据聚合和处理的边缘计算设备的更大图像透视,但边缘处理引擎能够 评估从所有连接的传感器接受的数据,并基于预先确定的优先级。在制造业中,在管道末端进行产品试验或检验后,失效率突然上升,很有可能需要停止生产来调查原因。

连接到所有机器的智能边缘设备能够 协调来源于线路中所有设备的响应。或者,能够 通过分析来源于多台机器的感应数据并自动使用修复程序,或指示操作员纠正问题,从而迅速高效地重新启动生产,来明确更改的原因。

此外,边缘计算能够 通过将感测测量值与历史数据或预设阈值进行比较来帮助预测维护,以帮助数字转换计算最好更换时间。它还智能地管理部署在地理区域的资产,这些区域的互联网访问不可靠或覆盖率很低。假如网关设备暂时无法连接到云,能够 将数据存储在本地内存中,直到重新建立连接。然后,设备能够 自动与云同步,以确保远程应用程序始终能够访问完整和最新的信息。

效率管理是另一个方面。通过使用感官数据来调整和优化设置,根据高级能量管理策略,边缘设备的额外智能能够 增强设置。 

实施:硬件配置和软件

边缘解决的基本概念是尽量将深入分析智能与相关资产放到相同位置。因为边缘计算以及与云的关系依然是一种已经开展的工作,因而定义和系统架构依然十分顺畅。因为物理空间或资源可能没法实现专用边缘服务器,因而可能需要将智能嵌入目前基础设施建设中,比如网关、PLC、工业PC或连接工厂端存有的各种各样其他设备云

实质上,边缘计算存有于每台机器控制系统的级別上,在当地运作,并填补云中承载的重量级应用程序的工作。边缘应用程序能够 非常容易地实行一种目标,即从好几个源获得和存储数据,并在转发到云端之前过滤数据。

更复杂的数据可视化将深入分析乃至机器学习带到边缘计算各个领域,以实时生成智能响应。实现这一复杂企业愿景需要的基础组件包含数据接收、事件处理引擎、连接的设备管理、用户应用程序和到云端的安全数据传输

从第一位标准出发,搭建一个完整性的智能边缘解决服务平台是一个巨大的挑战。另一种方式是选用独立于硬件配置的软件架构,该架构使用MQTT轻量级消息协议或安全HTTPS等协议提供基础的搭建块,如事件处理引擎、设备管理和安全流。当中很多架构正在进入iiot网站,如通用的Predix、思科的IOX和Foghorn系统的Lightning服务平台。

除了功能组件外,这种软件包还提供各种各样软件开发工具包(SDK),允许用户运作自己的自定义应用程序,以及帮助配置系统和定义深入分析的开发环境。这种架构还提供用以管理边缘设备的工具,包含监视、控制和诊断。

轻量级的、资源友好的单板计算机,如树莓Pi基金会的树莓PI3为这个设备提供了基础。事实上,通用电气公司已经为运作在这类服务平台上的边缘设备演示了Predix机器软件。另一方面,能够访问网关设备或自动化系统中功能更强大的工业PC的工程师能够 利用额外的资源和计算性能来实行更复杂的应用程序。桌面级性能现在能够 在VersalogicLiger开发板上以经验证的形式使用,比如PC/104,带有可选的Inteli3、i5或i7(KabyLake)双核处理器,运作频率高达2.8GHz。

这种电路板十分牢固,在极端环境中使用时具备MIL-STD抗冲击和振动性能。这种板具备多达8个当地数字I/O通道、用以更进一步拓展的微型PCIe端口和高速SATA存储接口,能够 解决复杂的自动化目标和边缘解决工作负载。千兆位以太网接口促使根据公司网关非常容易连接到互联网和云。

除此之外,该板还包括一个可靠平台模块(TPM),准许硬件密码加快和安全密钥存储,使其成为需要高度抵抗网络黑客的自主设备的理想选择。

软件容器(容器)

要在与自动化控制器或PLC同样的硬件上运作边缘计算引擎和应用软件,需要与第三方软件分离运作。容器的应用早已变成一类流行的方法,出示类似vm虚拟机的隔离,但更适合于资源受限的设备。容器印象包括软件需要运作的全部內容。

可是,与vm虚拟机不一样,容器虚拟化了操作系统而并非硬件,进而创建了一个重量轻、可移植的解决方案。vm虚拟机还可以在容器中应用,以得到部署和应用程序管理的附加协调能力。

物联网技术解决方案开发者普遍应用Docker框架来完成容器,并向适用容器生态系统开发的开放容器提倡(OCI)出示代码。为了更好地创建边缘计算解决方案,能够 开发基于C/C++或Java的基于DoCKER的Linux应用软件来获取所需要的数据,并将其与例如选中软件平台所出示的SDK之类的边缘解决资源集成。

根据提供便利的仪表盘来管理联接的边缘设备,适合的软件平台准许开发者专注于定制他们的应用软件,以获取他们需要的数据,并对检测到的事件做出恰当的反应。边缘计算是软件开发平台和进入市场的交钥匙边缘计算设备的重要新产品开发课题。

边缘计算是IIOT的另一个方面,它早已准备好与云计算一同运行,为运营商和业务经理出示在恰当的时间得到所需要洞察力的协调能力。

通用电气公司(GeneralElectric,GE)估计,传统式自动化仅应用约3%的机器数据来造成更有意义的结果。假如另外应用边缘和云计算,能够 释放出来97%之上的价值,进而提高即时自动化并具体指导长期性决策。

iiot一般 被称作智能化小设备与比较有限资源的组合,连接到云计算的极大计算能力。伴随着愈来愈多的公司在更普遍的环境中依赖iiot,一个更复杂的系统架构已经在发展,其特性是边缘的智能化能够 填补云的力量。

现阶段市场上的软件解决方案使公司能够利用网关和传统式工业计算平台即时反应关键事件,保护安全,并运用连接性和网络带宽。其中最具代表性的是由深圳清华大学研究院下一代互联网研发中心轻舟云团队提出的功能分发网络,简称FDNFunction Delivery Network)。轻舟云FDN平台主要针对5G和物联网时代高带宽、延迟敏感的新型应用需求,致力于打造一个更加简单、更安全、更快的边缘计算网络资源调度平台。轻舟云FDN通过基于现有网络基础设施再构建FDN业务层,开放相应的API接口,支持一键式接入。当用户访问整个FDN智能边缘云计算系统时,自动调度网络资源,就近计算后将结果反馈给用户,极大降低延迟。轻舟云FDN平台充分考虑了新型应用需求,通过将AI、物联网分析等计算能力注入边缘,使边缘设备具备高扩展性,降低带宽的同时缓解云中心计算压力。

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