導(dǎo)讀:隨著越來越多的企業(yè)在更廣泛的情況下依賴IIoT,一個更復(fù)雜的架構(gòu)正在不斷發(fā)展,其特點是在邊緣具有智能,以補充云的力量。
【編者按】一般來看,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,與云計算的巨大計算能力相連接?,F(xiàn)在進入市場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)計算平臺實時響應(yīng)關(guān)鍵事件,保護安全性,并有效利用連接和帶寬。從云計算和邊緣計算的角度來看工業(yè)物聯(lián)網(wǎng),或許將得到新的認(rèn)識。
IIoT: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),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)的延遲時間可能過長。在其他情況下,數(shù)據(jù)安全性可能會受到影響,或者與互聯(lián)網(wǎng)的快速,可靠連接可能無法使用。為了克服這些挑戰(zhàn),邊緣計算可以補充云計算的大數(shù)據(jù)處理能力。它可以執(zhí)行需要即時響應(yīng)的計算密集型任務(wù),并在適當(dāng)?shù)臅r候?qū)?shù)據(jù)存儲和過濾到云中。邊緣計算可以包含簡單的數(shù)據(jù)過濾,事件處理,甚至機器學(xué)習(xí)等元素,并且可以托管在任何連接的設(shè)備上,從小型嵌入式計算機或PLC到工業(yè)PC或本地微型數(shù)據(jù)中心。從同一平臺上運行的其他進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)的價值
IIoT的許多價值在于它可以匯集多種來源的信息,幫助企業(yè)看到更大的局面:如何改進流程,優(yōu)化維護活動,減少浪費和能源消耗,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丟失。遠(yuǎn)程站點可能依賴蜂窩網(wǎng)絡(luò)進行互聯(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行效率可能需要實時進行復(fù)雜決策。另一方面,對于一些公司而言,數(shù)據(jù)安全性可能會成為問題,因為這些公司可能不希望將敏感信息通過互聯(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際的。盡管如此,在個別機器或過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方案。這是邊緣計算的作用。
邊緣計算提供了一個提升
作為IIoT的一部分,邊緣計算越來越重要。在資產(chǎn)或流程附近實施計算能力的第一線,可以對事件進行智能或協(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)千個傳感器的系統(tǒng)中,來自這些傳感器的大部分?jǐn)?shù)據(jù)可能具有最小的價值,僅僅報告“正?!辈僮鳁l件。智能網(wǎng)關(guān)可以過濾這些數(shù)據(jù),并將其更有效地丟棄或重新打包,傳輸?shù)皆贫诉M行存儲和分析。當(dāng)感興趣的事件發(fā)生時,智能節(jié)點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)闹噶睿⑹录R總成適合云消費的報告。與對來自少量傳感器的信號的高度本地化響應(yīng)不同,邊緣計算與更協(xié)調(diào)的動作相關(guān)聯(lián),評估來自大量傳感器的數(shù)據(jù)以在更高級別做出決定。例如,如果在鉆井平臺中檢測到過度振動,則可以是采礦應(yīng)用。從振動傳感器接收到的錯誤信號的標(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時間來檢查和修理設(shè)備。由于計算能力更強,傳感器輸入和存儲的歷史數(shù)據(jù)更多,一個更強大的邊緣計算設(shè)備可以評估對整個系統(tǒng)的影響,并確定幾個可能的響應(yīng)并計算結(jié)果,并采取最佳的行動方案或通知運營商的最佳選擇。
而直接的傳感器/報警組合沒有具有板上數(shù)據(jù)聚集和處理的邊緣計算設(shè)備的更大圖像視角,邊緣處理引擎可以評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。在制造業(yè)情況下,在流水線末端進行產(chǎn)品測試或檢查后,故障率突然增加,可能需要停止生產(chǎn)以調(diào)查原因。連接到所有機器的智能邊緣設(shè)備可以協(xié)調(diào)線路中所有設(shè)備的這種響應(yīng)?;蛘撸ㄟ^分析來自多臺機器的感測數(shù)據(jù)并自動應(yīng)用修復(fù),或指導(dǎo)操作人員糾正問題,使生產(chǎn)能夠快速有效地重新啟動,可以識別變化的原因。
另外,邊緣計算可以通過比較感測的測量結(jié)果與歷史數(shù)據(jù)或預(yù)設(shè)的閾值來支持預(yù)測性維護來幫助數(shù)字化轉(zhuǎn)換,以計算最佳的替換時間。它還可以對部署在因特網(wǎng)訪問不可靠或覆蓋率較差的地理區(qū)域的資產(chǎn)進行智能管理。如果網(wǎng)關(guān)設(shè)備暫時無法連接到云,則可以將數(shù)據(jù)存儲在本地內(nèi)存中,直到可以重新建立連接。然后,設(shè)備可以自動與云同步,確保遠(yuǎn)程應(yīng)用程序始終可以訪問完整和最新的信息。
效率管理是另一個方面,通過利用感測數(shù)據(jù)來調(diào)整和優(yōu)化設(shè)置,根據(jù)高層次的能源管理政策,可以通過邊緣設(shè)備的額外智能來增強。
實施: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。由于邊緣計算及其與云的關(guān)系仍然是一個正在進行的工作,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法實現(xiàn)專用的邊緣服務(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側(cè)的各種其他設(shè)備云(圖1)。
圖1:在IIoT中,邊緣計算在工廠資產(chǎn)和云之間插入數(shù)據(jù)捕獲和存儲,以及實時決策
從本質(zhì)上講,邊緣計算存在于單個機器控制系統(tǒng)的層面之上,在本地操作并補充云中托管的重量級應(yīng)用程序的工作。 邊緣應(yīng)用程序可以執(zhí)行一項任務(wù),就像從多個渠道獲取和存儲數(shù)據(jù)一樣簡單,并在轉(zhuǎn)發(fā)到云之前過濾數(shù)據(jù)。 更復(fù)雜的可視化將分析甚至機器學(xué)習(xí)帶入邊緣計算的領(lǐng)域,以實時生成智能響應(yīng)。 實現(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),建立一個完整的智能邊緣處理平臺是一個巨大的挑戰(zhàn)。另一種方法是采用與硬件無關(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輕量級消息協(xié)議或安全HTTPS之類的協(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,例如GE的Predix,思科的IOx以及FogHorn Systems的閃電平臺。除了功能組件之外,這些軟件包還提供各種軟件開發(fā)工具包(SDK)以允許用戶運行自己的自定義應(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,資源友好的單板計算機可以為這種設(shè)備提供基礎(chǔ)。事實上,通用電氣已經(jīng)展示了在這樣的平臺上運行的邊緣設(shè)備的Predix機器軟件。另一方面,能夠訪問網(wǎng)關(guān)設(shè)備或自動化系統(tǒng)中功能更強大的工業(yè)PC的工程師可以利用額外資源并計算性能來執(zhí)行更復(fù)雜的應(yīng)用程序。桌面級別的性能現(xiàn)在可以在經(jīng)過驗證的外形中使用,例如PC/104,在VersaLogic Liger開發(fā)板等板上,該板采用可選的Intel i3,i5或i7(Kaby Lake)雙核處理器,運行頻率高達(dá)2.8 GHz。這些電路板非常堅固耐用,具有MIL-STD沖擊和振動阻力,可用于惡劣環(huán)境中的設(shè)備。通過多達(dá)八個本地數(shù)字I/O通道,一個用于進一步擴展的Mini PCIe端口以及一個高速SATA存儲接口,這些主板可以承擔(dān)復(fù)雜的自動化任務(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,該主板還包含一個可信平臺模塊(TPM),該模塊允許硬件密碼加速并提供安全的密鑰存儲,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)
要在與自動化控制器或PLC相同的硬件上運行邊緣計算引擎和應(yīng)用程序,需要與其他軟件分開運行。 使用容器(containers)已經(jīng)成為一種流行的方法,它提供了類似于虛擬機的隔離,但更適合資源受限的設(shè)備。 容器鏡像包含軟件運行所需的一切。 但是,與虛擬機不同的是,容器虛擬化了操作系統(tǒng)而不是硬件,從而形成了一個更輕便的便攜式解決方案。 也可以在容器中使用虛擬機來獲得部署和管理應(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隔離網(wǎng)關(guān),PLC或工業(yè)PC等設(shè)備上托管的邊緣計算進程。
Docker框架被IoT解決方案開發(fā)人員廣泛用于實現(xiàn)容器(圖3),并向支持容器生態(tài)系統(tǒng)開發(fā)的Open Container Initiative(OCI)捐獻(xiàn)了代碼。要創(chuàng)建邊緣計算解決方案,可以使用C/C++或Java開發(fā)基于Docker的Linux應(yīng)用程序,以捕獲所需的數(shù)據(jù),并通過所選軟件平臺中提供的SDK與分析引擎等邊緣處理資源集成。
通過提供便捷的儀表板來管理連接的邊緣設(shè)備,一個合適的軟件平臺允許開發(fā)人員專注于定制他們的應(yīng)用程序來捕獲他們需要的數(shù)據(jù),并對檢測到的事件作出適當(dāng)?shù)捻憫?yīng)。邊緣計算是軟件開發(fā)平臺以及交鑰匙邊緣計算設(shè)備進入市場的重要新產(chǎn)品開發(fā)的主題。
邊緣計算是IIoT的一個額外方面,已準(zhǔn)備好與云計算合作,為運營商和業(yè)務(wù)經(jīng)理提供靈活性,以便在適當(dāng)?shù)臅r間獲得他們所需的洞察力。通用電氣公司(GE)已經(jīng)估計,傳統(tǒng)的自動化只使用大約3%的機器數(shù)據(jù)來產(chǎn)生有意義的結(jié)果。邊緣和云計算如果同時使用,可以釋放更多的剩余97%的價值,從而增強實時自動化并指導(dǎo)長期決策。
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,與云計算的巨大計算能力相連接。隨著越來越多的企業(yè)在更廣泛的情況下依賴IIoT,一個更復(fù)雜的架構(gòu)正在不斷發(fā)展,其特點是在邊緣具有智能,以補充云的力量?,F(xiàn)在進入市場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)計算平臺實時響應(yīng)關(guān)鍵事件,保護安全性,并有效利用連接和帶寬。