邊緣計算重新定義工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

什么是邊緣設備？哪里是邊緣層的邊界？隨著邊緣計算的快速發(fā)展，這些問題越來越難以回答。越來越多樣化的邊緣設備和越來越模糊的邊緣層給傳統(tǒng)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構帶來了很大的改變——這些改變既促進了技術和業(yè)務的發(fā)展，也帶來了極大的安全隱患。這篇譯文主要講了邊緣設備給工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)帶來的影響。在翻譯完這篇文章之后，譯者結合國內工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的現(xiàn)狀，分析了可能存在的安全隱患，并呼吁政府相關部門盡快聯(lián)合邊緣設備廠家、安全廠商一起討論制定邊緣設備的相關安全規(guī)范，保證工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的快速安全發(fā)展。

在2019年，我們已經(jīng)不再爭論工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)或工業(yè)4.0是否會發(fā)生了。取而代之的，我們開始研究它將采取什么樣的形式加速制造業(yè)的數(shù)字化轉型——主要是為了促進生產優(yōu)化并降低維護成本。雖然這些好處可能聽起來很普通，但它們實際推動了對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基礎設施的實際投資，因為這些設施能立竿見影地帶來可衡量的收益。

按照IDC的統(tǒng)計數(shù)據(jù)：“預計2018年在物聯(lián)網(wǎng)解決方案上花費最多的行業(yè)是制造業(yè)（1890億美元），交通運輸業(yè)（850億美元）和公用事業(yè)（730億美元）”。所有這些都是物聯(lián)網(wǎng)的工業(yè)應用。事實上，正如IDC所說：“2018年消費者物聯(lián)網(wǎng)支出將達到620億美元，成為第四大行業(yè)?！保▍⒖兼溄樱篽ttps://www.idc.com/getdoc.jsp？containerId=prUS43295217）

制造過程中會產生大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可用于實現(xiàn)非常重要的目標——預測故障、優(yōu)化設備壽命、獲得新的收入來源、甚至優(yōu)化生產流程以更好地滿足市場需求。任何工業(yè)網(wǎng)絡的第一步工作就應該加強這些數(shù)據(jù)的收集，在本地做好實時數(shù)據(jù)處理和長期離線數(shù)據(jù)存儲之間實現(xiàn)適當平衡，最后采取有效措施優(yōu)化工業(yè)處理過程。

實際上，很多時候需要在本地實時處理數(shù)據(jù)，這導致我們需要不同類型的邊緣計算設備。正如麥肯錫在最近的一篇文章中寫道的那樣，“計算能力從云端走向邊緣——正在開辟一個新的領域：邊緣計算?！丙溈襄a這篇文章認為，將數(shù)據(jù)處理轉移到網(wǎng)絡邊緣的需求，和不斷增加的處理能力要求，創(chuàng)造了一種不同類型的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡——這種網(wǎng)絡可能沒有嚴格的層次結構，在眾多形式的邊緣設備中，將體現(xiàn)多種多樣的連接方式和處理方式。（參考鏈接：https://www.mckinsey.com/industries/high-tech/our-insights/new-demand-new-markets-what-edge-computing-means-for-hardware-companies）

在工業(yè)世界中，數(shù)據(jù)處理正向邊緣轉移。讓我們舉幾個例子來說明這一點：

我們現(xiàn)在擁有可以精確測量和記錄局部溫度的傳感器，而不是傳統(tǒng)上在溫度超過某個閾值時跳閘的溫度傳感器。傳感器可以將一系列運行的溫度數(shù)據(jù)點與設定的基線進行比較，以確定被測設備何時可能開始出現(xiàn)磨損跡象。如果機器在預設范圍內運行，這樣的傳感器可能永遠不會與中央控制系統(tǒng)通信。但它也可以根據(jù)需要標記預防性維護。

振動傳感器可以連續(xù)記錄伺服電機的振動。通過對振動數(shù)據(jù)進行局部快速傅立葉變換（FFT）分析并比較主要振動頻率，它只能在振動頻率超出規(guī)格時標記控制器。

Enterprise IOT Insights雜志描述了現(xiàn)實生活中的一個例子（參考鏈接： https://enterpriseioTInsights.com/20180724/channels/use-cases/how-intel-is-using-iiot-edge-compuTIng-to-reduce-downTIme-tag40-tag99）。在本案例研究中，他們描述了英特爾如何決定在其半導體生產設施中監(jiān)控其風扇過濾器單元（FFU）的運行狀況。FFU的主要任務是過濾和清潔工業(yè)機器內的空氣，它們遍布工廠地板上各個地方。英特爾在每個FFU的頂部放置了一個加速度計，用于測量風扇功能的變化，并在本地網(wǎng)關中進行所有處理，只有摘要數(shù)據(jù)和報告被發(fā)送到云端。如圖1所示：

在傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)模型中，傳感器/硬件位于底部。他們的工作是收集數(shù)據(jù)并通過內置的網(wǎng)絡連接，將數(shù)據(jù)發(fā)送到上層的物聯(lián)網(wǎng)服務器/平臺?；谶@些收集的數(shù)據(jù)，進一步做數(shù)據(jù)分析，數(shù)據(jù)可視化和應用程序開發(fā)。然后管理層使用該分析的結果來確定正確的行動方案，可能是預定的機器維護、生產過程優(yōu)化或其他行動。這種層次化非常清晰的網(wǎng)絡結構如圖2所示：

圖 1： 傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)分層架構

事實上，工業(yè)場景中的大多數(shù)網(wǎng)絡都不是這樣的。首先，在每個傳感器中放置5G終端或Wi-Fi是沒有意義的，特別是那些在煤礦，水下或熱的振動伺服電機旁等惡劣條件下運行的傳感器。其次，傳感器正在采集的大多數(shù)瞬時數(shù)據(jù)只具有實時值。比如，一個探測器的功能是檢測到有人接近的危險后去關閉電機（STO），或控制它達到安全速度（SLS），這些數(shù)據(jù)不需要到上層的網(wǎng)絡架構中進行管理決策。最后，在某些情況下，例如通過網(wǎng)絡發(fā)送逐秒振動數(shù)據(jù)是浪費帶寬，因為最終匯總報告（關于FFT分析）主要關注離線或異常分析等內容?，F(xiàn)實生活中的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡更接近在圖3中的描述：

圖 2：實際的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)架構

大部分數(shù)據(jù)處理是在本地完成的，或者使用邊緣服務器分析處理多個傳感器數(shù)據(jù)。網(wǎng)絡連接也并不總是通過TCP/IP網(wǎng)絡連接，而是使用傳統(tǒng)的穩(wěn)定的工業(yè)網(wǎng)絡協(xié)議，可能是工業(yè)現(xiàn)場總線、RS-485、BACNet或其他一些工業(yè)標準。通常，邊緣服務器將數(shù)據(jù)匯總處理后上傳到上層網(wǎng)絡中，然后將這些數(shù)據(jù)存儲在物聯(lián)網(wǎng)平臺或IoT服務器上進行分析和可視化，并在上層為其開發(fā)不同的應用程序。一個代表性的工廠網(wǎng)絡如圖4所示：

圖3：工廠網(wǎng)絡示例

邊緣處理在各種工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應用中將變得非常重要。用于邊緣處理的系統(tǒng)/設備必須具有較小的外形和較低的功耗。除此之外，他們可以非常不一樣。過程工業(yè)中的敏感溫度測量裝置將與智能建筑中的占用檢測器不同，智能建筑本身將與用于實現(xiàn)精確農業(yè)的傳感器不同。

不同領域的邊緣設備將由不同領域的專業(yè)公司開發(fā)完成，隨著邊緣設備的激增，工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的架構將和現(xiàn)在普遍存在的架構發(fā)生巨大變化，這個過程將會觸發(fā)大量價值將從云設備制造商向特定領域應用的邊緣設備制造商的流動。