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案例頻道

IECP物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算解決方案
  • 企業(yè):     領(lǐng)域:工業(yè)無線     行業(yè):綜合     領(lǐng)域:人工智能    
  • 點(diǎn)擊數(shù):1398     發(fā)布時(shí)間:2022-09-20 23:16:26
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5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的成熟帶來很多行業(yè)應(yīng)用的創(chuàng)新和改革,如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、云游戲、超高清視頻、AR/VR、遠(yuǎn)程醫(yī)療、智慧零售、智慧園區(qū)等,這些新的應(yīng)用會在端側(cè)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。

騰訊云計(jì)算(北京)有限責(zé)任公司

1目標(biāo)和概述

5G、AI、物聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)的成熟帶來很多行業(yè)應(yīng)用的創(chuàng)新和改革,如工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、云游戲、超高清視頻、AR/VR、遠(yuǎn)程醫(yī)療、智慧零售、智慧園區(qū)等,這些新的應(yīng)用會在端側(cè)產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。同時(shí),為了給用戶提供更加安全、穩(wěn)定、優(yōu)質(zhì)的體驗(yàn),系統(tǒng)需要保證應(yīng)用對端側(cè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)進(jìn)行快速分析響應(yīng),并且確保數(shù)據(jù)隱私的安全可靠。中心云模式下,所有設(shè)備都連接中心云并將數(shù)據(jù)匯聚到中心云進(jìn)行計(jì)算和分析,這會遇到如下的瓶頸和挑戰(zhàn):

(1)容量及成本:邊緣端側(cè)的設(shè)備會產(chǎn)生海量的連接和數(shù)據(jù)。若這些連接和數(shù)據(jù)都采用中心云計(jì)算的模式,業(yè)務(wù)會消耗大量的公網(wǎng)帶寬和數(shù)據(jù)回傳的容量,如4K的高清視頻每秒都消耗至少10Mb/s的帶寬(8K視頻需要至少40Mb/s)。如果萬億設(shè)備同時(shí)連接中心,在目前運(yùn)營商的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下沒有辦法滿足如此量級的帶寬需求。另外,數(shù)據(jù)同步到中心云分析的模式下,要比在邊緣進(jìn)行分析所花費(fèi)的成本更高。端側(cè)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)有很大部分與業(yè)務(wù)無關(guān),若在邊緣進(jìn)行過濾及處理可以極大地降低用戶的運(yùn)營成本。

(2)時(shí)延:5G技術(shù)解決端設(shè)備到基站的延時(shí),但沒有辦法解決從基站到云計(jì)算中心的網(wǎng)絡(luò)延時(shí),因此中心云計(jì)算的模式是沒有辦法滿足自動駕駛、云游戲、遠(yuǎn)程醫(yī)療等超低時(shí)延的應(yīng)用場景需求。

(3)安全:在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、企業(yè)辦公等應(yīng)用場景,用戶對數(shù)據(jù)的隱私安全有非常高的要求。由于自身業(yè)務(wù)的需求和國家的法律法規(guī)的約束,用戶無法將原始的數(shù)據(jù)同步到云中心進(jìn)行計(jì)算和分析,這給中心云模式帶來極大的挑戰(zhàn)。

(4)連接:在邊緣場景中,邊緣節(jié)點(diǎn)可能通過有線、Wi-Fi、4G/5G等方式與管控中心連接,網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量不可控。如何在弱網(wǎng)或者斷網(wǎng)的情況下保證本地自治,在重連后保證業(yè)務(wù)快速恢復(fù),也是邊緣計(jì)算場景的重要課題。

IECP物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算解決方案打造云邊一體的云原生體系,通過邊緣集群納管邊緣節(jié)點(diǎn),提供將云上應(yīng)用延伸到邊緣的能力,聯(lián)動邊緣和云端的數(shù)據(jù),滿足客戶對邊緣計(jì)算資源的遠(yuǎn)程管控、數(shù)據(jù)處理、分析決策、智能化的訴求,具備邊緣自治、云邊協(xié)同、異構(gòu)兼容等核心能力。

2方案介紹

IECP邊緣計(jì)算解決方案的系統(tǒng)架構(gòu)如圖1所示。

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圖1 IECP邊緣計(jì)算解決方案系統(tǒng)架構(gòu)圖

騰訊云IECP能夠快速地將云中心的存儲、大數(shù)據(jù)、人工智能、安全等云端計(jì)算能力擴(kuò)展至距離數(shù)據(jù)源頭最近的邊緣節(jié)點(diǎn),幫助用戶在邊緣設(shè)備上創(chuàng)建可以連接IoT設(shè)備,轉(zhuǎn)發(fā)、存儲、分析設(shè)備數(shù)據(jù)的本地邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)。通過打通云端計(jì)算服務(wù),用戶可以方便地在本地使用設(shè)備接入、物聯(lián)管理、視頻監(jiān)控以及AI分析等能力,對設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)處理與響應(yīng),節(jié)約運(yùn)維、開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)帶寬等成本消耗。IECP核心能力如下:

(1)邊緣輕量化:相比于中心云,邊緣設(shè)備的資源緊張,可能只有2核4G內(nèi)存甚至是更低的配置。因此,IECP采用云端管控架構(gòu),讓Master組件部署在資源豐富的中心側(cè),邊緣側(cè)只運(yùn)行資源消耗少的必要邊緣組件,降低邊緣節(jié)點(diǎn)的資源要求。在業(yè)務(wù)側(cè),EdgeCore采用按需部署的搭積木方式下發(fā)邊緣應(yīng)用,針對不同場景均可以最小集應(yīng)用來滿足業(yè)務(wù)需求。

(2)邊緣自治:云邊網(wǎng)絡(luò)條件層次不齊,在弱網(wǎng)和斷網(wǎng)情況下要保證邊緣服務(wù)的穩(wěn)定性。IECP通過搭建lite-apiserver,在云端請求不到的時(shí)候就會從本地緩存中取出相關(guān)組件管控緩存返回給請求端,保證邊緣服務(wù)的穩(wěn)定以及重啟后從本地存儲中把業(yè)務(wù)容器加載起來。

(3)云邊通信及安全認(rèn)證:邊緣節(jié)點(diǎn)一般是沒有公網(wǎng)IP的,邊緣節(jié)點(diǎn)可以主動訪問云端,但是云端卻無法直接訪問邊緣節(jié)點(diǎn),所以需要云邊反向隧道進(jìn)行打通。IECP同步部署tunnel組件,為云邊數(shù)據(jù)傳輸提供高效、安全的加密隧道。物聯(lián)網(wǎng)子設(shè)備到邊緣節(jié)點(diǎn)之間支持TLS-PSK、TLS-CERT雙向認(rèn)證;邊緣節(jié)點(diǎn)到云后臺之間支持TLS-CERT雙向認(rèn)證,如圖2所示。

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圖2 云邊通信及安全認(rèn)證

(4)邊緣物聯(lián)管理:IECP邊緣側(cè)軟件提供豐富的數(shù)據(jù)采集能力,支持Modbus、OPC-UA、LoRaWAN等協(xié)議,并提供RPC接口供用戶組件調(diào)用,屏蔽底層的硬件邏輯。另外,物聯(lián)網(wǎng)組件可提供完整的物聯(lián)網(wǎng)能力,包括設(shè)備接入、設(shè)備管理、消息路由、物模型、場景聯(lián)動、數(shù)據(jù)解析以及流式計(jì)算等,用戶只需要關(guān)注自身系統(tǒng)的業(yè)務(wù)邏輯,無需開發(fā)物聯(lián)網(wǎng)相關(guān)基礎(chǔ)能力。

(5)邊緣視覺分析:IECP可提供邊緣視頻組件,支持RTP、RTSP、RTMP、國標(biāo)GB/T28181等主流協(xié)議,并提供視頻編解碼能力。騰訊云擁有業(yè)界領(lǐng)先的AI能力,平臺可將云端成熟的AI算法下發(fā)至邊緣側(cè)進(jìn)行推理,根據(jù)業(yè)務(wù)要求輸出結(jié)構(gòu)化及非結(jié)構(gòu)化的分析結(jié)果。通過在本地處理視頻流及AI推理,可有效節(jié)省帶寬,降低云端壓力,并可與接入的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)時(shí)聯(lián)動,推送告警。如圖3所示。

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圖3 邊緣視覺分析架構(gòu)圖

3代表性及推廣價(jià)值

騰訊云IECP采用商業(yè)+開源雙輪驅(qū)動的模式,已在產(chǎn)業(yè)界及開源社區(qū)形成廣泛的影響力。騰訊云于2020年將核心邊緣容器產(chǎn)品SuperEdge貢獻(xiàn)到開源社區(qū),并于2021年9月14日通過了全球頂級開源基金會CNCF技術(shù)監(jiān)督委員會的評定,正式成為CNCF沙箱項(xiàng)目。IECP已在多個(gè)領(lǐng)域積累了豐富的項(xiàng)目實(shí)踐,下面以智慧水務(wù)場景為例,重點(diǎn)介紹某省智慧水利及小水電站流量監(jiān)控項(xiàng)目。

3.1項(xiàng)目背景及目標(biāo)

傳統(tǒng)水利采用DTU/RTU方式上報(bào)數(shù)據(jù),使用自定義傳輸協(xié)議,存在一數(shù)多源、數(shù)據(jù)可靠性較低的問題。某省水利廳、水科院聯(lián)合騰訊云,基于IECP打造了以邊緣物聯(lián)智能感知與監(jiān)測為核心的水利、水務(wù)信息化系統(tǒng),支撐全省河道、水電站的水文監(jiān)測以及水要素全域感知。本項(xiàng)目使用邊緣網(wǎng)關(guān)作為計(jì)算節(jié)點(diǎn),可有效解決“煙囪”林立和數(shù)據(jù)整合(數(shù)據(jù)采集存儲分散/時(shí)序不對應(yīng)/標(biāo)記不齊全)的問題,打通各類感知設(shè)備,實(shí)現(xiàn)場景聯(lián)動以及邊緣智能,提供智能預(yù)警,輔助決策。與傳統(tǒng)方案的架構(gòu)對比如圖4所示。 

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圖4 傳統(tǒng)方案與IECP方案架構(gòu)對比圖

3.2方案架構(gòu)

采用“云-邊-端”架構(gòu)帶動水務(wù)系統(tǒng)的技術(shù)升級,根據(jù)業(yè)務(wù)需要分級處理,云邊協(xié)同,為流域水生態(tài)環(huán)境管理提供信息化管理和決策支持。如圖5所示。

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圖5 水利物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用架構(gòu)圖

3.2.1“云”側(cè)

以騰訊云物聯(lián)網(wǎng)平臺為基礎(chǔ),建設(shè)水務(wù)物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測感知平臺和視頻感知平臺,采用微服務(wù)架構(gòu)解耦業(yè)務(wù)和數(shù)據(jù),解決異構(gòu)系統(tǒng)架構(gòu)和數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理。作為城市物聯(lián)網(wǎng)的水務(wù)行業(yè)平臺,承擔(dān)全省水務(wù)市級建設(shè)的所有物聯(lián)監(jiān)測感知設(shè)施的監(jiān)測站和視頻站的統(tǒng)一數(shù)據(jù)的接收、解析、存儲與服務(wù),實(shí)現(xiàn)與區(qū)級、市級委辦局間所有感知相關(guān)數(shù)據(jù)的統(tǒng)一匯聚接入和共享服務(wù)。

物聯(lián)網(wǎng)平臺通過開放的API接口和主站應(yīng)用進(jìn)行對接。通過物聯(lián)網(wǎng)平臺實(shí)現(xiàn)了感知層的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和上層應(yīng)用之間的解耦,加快了上層應(yīng)用的迭代速度。業(yè)務(wù)功能軟件微服務(wù)化后,多業(yè)務(wù)部門的微服務(wù)都可運(yùn)行在物聯(lián)網(wǎng)平臺上,實(shí)現(xiàn)充分的信息共享,打破原有業(yè)務(wù)系統(tǒng)的信息“煙囪”。

3.2.2“邊”側(cè)

(1)邊緣計(jì)算平臺:騰訊云物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算平臺IECP提供云邊一體的邊緣計(jì)算框架,能夠快速地將業(yè)務(wù)應(yīng)用部署至距離數(shù)據(jù)源頭最近的邊緣節(jié)點(diǎn),幫助水務(wù)行業(yè)客戶在邊緣計(jì)算設(shè)備上快速實(shí)現(xiàn)以下功能:

· 多協(xié)議物聯(lián)網(wǎng)感知設(shè)備接入和協(xié)議轉(zhuǎn)換;

· 視頻接入及錄像、存儲、轉(zhuǎn)發(fā)、視頻錄像截圖上傳下載;

· 視頻流字幕打印、IoT設(shè)備數(shù)據(jù)聯(lián)動;

· 邊緣智能推理分析、輸出符合水利特點(diǎn)的識別結(jié)果以及預(yù)測分析,如水位、船只、漂浮物等。同時(shí),IECP提供豐富的物聯(lián)管理能力,包括場景聯(lián)動、流式計(jì)算和消息路由等,對設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行處理與響應(yīng),節(jié)約運(yùn)維、開發(fā)、網(wǎng)絡(luò)帶寬等成本消耗。

(2)邊緣硬件:開發(fā)適用于流域水生態(tài)環(huán)境監(jiān)測體系的邊緣網(wǎng)關(guān)設(shè)備,將高帶寬、低時(shí)延、本地化的業(yè)務(wù)下沉到網(wǎng)絡(luò)邊緣,解決時(shí)延過長、匯聚流量過大等問題,從而為實(shí)時(shí)性和帶寬密集型業(yè)務(wù)提供良好支持。如圖6所示。

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圖6 基于視覺AI的水位識別場景

(3)邊緣智能:通過騰訊云業(yè)界領(lǐng)先的目標(biāo)檢測、圖像分割等人工智能技術(shù),基于海量水利視頻、圖片數(shù)據(jù),創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,結(jié)合傳統(tǒng)圖像處理等技術(shù),構(gòu)建了一套高精度、高適用、高效率的智能水環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)。以基于視覺AI的水位識別場景為例:

· 經(jīng)過了二次噪聲處理后,算法的適用性更強(qiáng),在圖像存在噪點(diǎn)、光線變化等環(huán)境影響因素的情況下,能更好地適應(yīng)不同的情況;

· 經(jīng)過邊緣刻度的精確測算后,邊緣刻度比例更加清晰,識別精度從一個(gè)刻度的長度(5cm、10cm等)提升至像素級別(2cm之內(nèi));

· 整體水尺長度以及水深計(jì)算中,水尺整長、刻度長度已實(shí)現(xiàn)可配置,可根據(jù)不同類型、場景進(jìn)行快捷調(diào)整;

· 算法避免了過多、過復(fù)雜的模型串行,使得程序運(yùn)行的效率更高,從而滿足業(yè)務(wù)需求。

4總結(jié)

作為行業(yè)數(shù)字轉(zhuǎn)型的核心能力底座,邊緣計(jì)算已由技術(shù)概念期進(jìn)入到期望峰值期,成為未來計(jì)算的重要趨勢之一。隨著數(shù)字轉(zhuǎn)型的深入,邊緣計(jì)算在行業(yè)應(yīng)用深度和廣度上將得到進(jìn)一步加強(qiáng),充分利用近用戶側(cè)的先天優(yōu)勢,為行業(yè)用戶提供低成本、高質(zhì)量的服務(wù)。IECP物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算解決方案作為垂直行業(yè)數(shù)字化落地的“助推器”,將與人工智能、大數(shù)據(jù)、5G等各類新興技術(shù)緊密結(jié)合,通過將各類技術(shù)“邊緣計(jì)算化”,實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算服務(wù)能力升級,滿足行業(yè)應(yīng)用需求,推動邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)快速落地。

摘自《自動化博覽》2022年2月刊

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