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01 引言

邊緣計算利用日益提升的設備級計算、儲存、網(wǎng)絡資源，協(xié)同完成高可靠、低延遲的實時控制、數(shù)據(jù)處理、完全防護等任務。邊緣計算在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、自動駕駛、智慧城市等領域有著廣泛的應用前景。隨著邊緣計算的崛起，現(xiàn)有工業(yè)自動化體系結構發(fā)生根本的改變，由原來基于ISA-95的結構^[1]逐漸向工業(yè)云+邊緣計算系統(tǒng)的形態(tài)轉(zhuǎn)變。在新的體系下，工業(yè)軟件從最上層的ERP、PLM、CRM等系統(tǒng)一直到邊緣側(cè)的工控軟件都將發(fā)生模式上的根本轉(zhuǎn)變。在ISA-95的傳統(tǒng)模式下^[2]，信息交互往往只在相鄰的層級之間進行。例如ERP系統(tǒng)只與MES系統(tǒng)直接對接，而MES也只與下層的SCADA系統(tǒng)以及上層的ERP系統(tǒng)進行交互。當最底層新增的傳感數(shù)據(jù)需要與上層系統(tǒng)交互時，需要對數(shù)據(jù)鏈路上的每一個系統(tǒng)進行修改，造成系統(tǒng)開發(fā)與維護的效率低下。在系統(tǒng)規(guī)模日益龐大、交互功能復雜的情況下，軟件開發(fā)與測試的時間將成倍增長，逐步超過項目硬件成本支出。

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+邊緣計算的模式下，工業(yè)軟件的開發(fā)模式將從傳統(tǒng)的桌面應用向基于服務化的工業(yè)App過渡。工業(yè)軟件根據(jù)實時性、可靠性與數(shù)據(jù)量的需求分為云端或者邊緣端應用兩類。CAD、CAE、ERP、MES、PLM、CRM等傳統(tǒng)工業(yè)設計、運營管理類軟件由于功能眾多、體積龐大、數(shù)據(jù)復雜、實時性要求低、擴展性要求強，適合以工業(yè)云為載體進行服務化升級轉(zhuǎn)型。以ERP以及MES系統(tǒng)為例，此類系統(tǒng)由大量的軟件模塊組成，包括銷售、需求計劃、供應鏈管理、計劃與執(zhí)行、庫存、財務會計、人力資源、 倉庫管理、采購、品質(zhì)管理等。由于工業(yè)系統(tǒng)具有很強的行業(yè)特性，不同行業(yè)、不同生產(chǎn)模式的企業(yè)對于此類系統(tǒng)的需求有著極大的差異，很難找到兩個企業(yè)擁有完全相同的運營方式。因此，如將每個模塊單獨封裝成為工業(yè)App部署在云端，可以針對不同企業(yè)滿足深度定制的需求，減少用戶由于頻繁升級造成的不便。單獨部署的模塊也可以減少企業(yè)在此類軟件上的投入，避免造成資源浪費。

而SCADA、HMI、PLC、DCS等生產(chǎn)控制、裝備嵌入式軟件對實時性與可靠性要求極高，因此一般功能較為單一。部分控制代碼響應時間甚至需要控制在1ms之內(nèi)，而與云的通訊時間則遠遠超過這個時間，以至于在一個通訊周期內(nèi)，控制代碼已經(jīng)運行了幾百個周期，因此此類工業(yè)App更適合以邊緣計算系統(tǒng)為載體，以獨立設備資源運行確保實時性與可靠性不受影響。隨著芯片技術的不斷進步以及儲存價格的下降，目前邊緣計算節(jié)點的運算與儲存資源已可承擔多個實時性要求較高的工業(yè)應用同時部署執(zhí)行。

模式的改變帶來的是軟件開發(fā)方式的改變，如圖1所示，以服務為基礎的工業(yè)App的流程開發(fā)者可以使用任意編程語言（比如IEC 61131-3 ST，LD^[3]，C/C++,Java,甚至是JavaScript）編寫的工業(yè)邊緣計算App通過打包為容器上傳到工業(yè)云Edge App商店中，而使用者則無需開發(fā)任何代碼，從工業(yè)Edge App商店中選擇所需的應用并且配置部署模型下載或者更新工業(yè)Edge App，通過賦能的方式定義邊緣計算節(jié)點的功能與職責范圍，包含實時控制、可視化、監(jiān)控、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)在線分析等。基于IEC 61499^[4]的高靈活性的部署帶來不單是用戶的自由度，通過有效整合邊緣資源，能夠有效降低成本，提升設備利用率。當然，受制于現(xiàn)有工業(yè)總線以及設備物理位置的所限，部署的靈活性受到一定的限制。當TSN^[5]以及5G^[6]在工業(yè)普及后，能給工業(yè)云+邊緣計算系統(tǒng)的構架帶來更大的柔性。

02 邊緣計算節(jié)點管控體系

在新的工業(yè)云+邊緣計算體系下，節(jié)點與節(jié)點間的智能管控已經(jīng)成為必不可少的部分。一個邊緣計算節(jié)點除了承擔計算、儲存、通訊功能外，還應該具備任務管理、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析等功能。此外，由于工業(yè)系統(tǒng)對可靠性與安全性的特殊要求，不能完全依賴基于云計算的決策機制。工業(yè)現(xiàn)場生產(chǎn)系統(tǒng)應即使在與工業(yè)云連接斷開的情況下也能保證正常生產(chǎn)，因此也更加凸顯邊緣計算在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的重要性。在2018年邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟峰會上，邊-云協(xié)同的概念被作為邊緣計算參考構架3.0的主要亮點提出^[7]。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算框架下，工業(yè)系統(tǒng)可以選擇邊-云協(xié)同的模式，包括公有云+邊緣計算系統(tǒng)或者私有云+邊緣計算系統(tǒng)，當然也可以選擇僅有邊緣計算系統(tǒng)支撐。在任意一種模式下，都需要對現(xiàn)有的設備節(jié)點進行管控。然而，目前的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣計算則處于起步階段，并未有標準協(xié)議與規(guī)范來約束邊緣計算節(jié)點的管理、邊緣端數(shù)據(jù)的處理、邊-云協(xié)同機制。

因此， IEEE P2805系列標準孕育而生。IEEE P2805系列標準由IEEE工業(yè)電子學會標準專委會推薦的針對邊緣計算相關的系列標準，目前已經(jīng)獲得IEEE標準委員會批準立項的共有三個部分：分別是P2805.1邊緣計算節(jié)點自我管理協(xié)議^[2]；P2805.2邊緣計算節(jié)點數(shù)據(jù)采集、過濾與緩存管理協(xié)議^[2]；以及P2805.3邊-云協(xié)作機器學習協(xié)議^[2]。如圖2所示，三部分協(xié)議相輔相成，共同形成完整的邊緣計算智能管控體系。

2.1　IEEE P2805.1邊緣計算節(jié)點自我管理協(xié)議

IEEE P2805.1邊緣計算節(jié)點自我管理協(xié)議主要面向多個邊緣計算節(jié)點之間的自組織、自配置、自恢復和自發(fā)現(xiàn)等相互協(xié)作機制相關協(xié)議。隨著邊緣計算節(jié)點數(shù)量的增長，邊緣計算節(jié)點網(wǎng)絡和分布式應用程序的管理將成為巨大的挑戰(zhàn)。此部分管理協(xié)議針對邊緣計算節(jié)點間分布式應用的部署，降低用戶的部署復雜度，實現(xiàn)設備的即插即用所建立。在更靠近數(shù)據(jù)源的邊緣端作為決策，可以減少由于通信延遲帶來的實時性問題。邊緣計算節(jié)點根據(jù)反饋數(shù)據(jù)進行實時分析，依仗當前信息以及知識做出決策，并且對執(zhí)行進行實時干預，例如改變執(zhí)行的動作或者參數(shù)等。當前，邊緣計算節(jié)點發(fā)現(xiàn)、標識、協(xié)作等消息傳遞和安全性機制并無統(tǒng)一定義。因此，此部分標準將制定對邊緣計算節(jié)點軟硬件的兩部分管理方法，硬件管理部分包括：

• 如何在邊緣計算節(jié)點上注冊、更新、查找、刪除其他節(jié)點； 

• 如何查詢其他節(jié)點的計算、儲存以及通訊資源使用情況；

• 如何遠程啟動、停止節(jié)點。軟件管理部分則包括：

• 如何在邊緣計算節(jié)點上創(chuàng)建、更新、查詢、刪除應用；

• 如何分布式更新應用以及故障診斷；

• 如何在邊緣計算節(jié)點上設置數(shù)據(jù)的權限、隱私、所有權；

• 如何支撐邊緣計算節(jié)點間的擴展性與負載平衡；

• 如何在邊緣計算節(jié)點間共享文件。

2.2　IEEE P2805.2邊緣計算節(jié)點數(shù)據(jù)采集、過濾與緩存管理協(xié)議

IEEE P2805.2邊緣計算節(jié)點數(shù)據(jù)采集、過濾與緩存管理協(xié)議主要針對控制器（包括可編程邏輯控制器，計算機數(shù)字控制器（CNC）和工業(yè)機器人控制器等不同設備）進行數(shù)據(jù)采集的協(xié)議。當前的數(shù)據(jù)采集無法實現(xiàn)高度定制化，因此必須引入可重配置的數(shù)據(jù)規(guī)則，例如定制化的數(shù)據(jù)采集周期、頻率，數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和過濾無效數(shù)據(jù)等功能，并根據(jù)工業(yè)云或者其他邊緣計算網(wǎng)絡節(jié)點下發(fā)的規(guī)則對通過不同接口獲取的現(xiàn)場設備數(shù)據(jù)進行自動緩存、過濾和計算。通過對數(shù)據(jù)預處理操作，可以實現(xiàn)在將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)到工業(yè)云或者其他存儲空間之前，對其進行清洗與壓縮，以便能夠?qū)v史數(shù)據(jù)進行高效分析，優(yōu)化生產(chǎn)工藝流程。這部分標準的主要內(nèi)容包括：

• 定制化數(shù)據(jù)采集（包括分組、周期、頻率、質(zhì)量等）；

• 數(shù)據(jù)過濾清洗；

• 數(shù)據(jù)恢復；

• 數(shù)據(jù)分區(qū)；

• 數(shù)據(jù)緩存；

• 數(shù)據(jù)預處理算法下發(fā)；

• 數(shù)據(jù)完整性與來源檢測；

• 自定義數(shù)據(jù)類型。

2.3　IEEE P2805.3邊-云協(xié)作機器學習協(xié)議

IEEE P2805.3邊-云協(xié)作機器學習協(xié)議制定了如何使用邊-云協(xié)同的方式在邊緣計算節(jié)點上啟用機器學習協(xié)議。該標準為低功耗、低成本的嵌入式設備上實現(xiàn)機器學習算法提供了實施參考。目前，尚未定義任何標準來涵蓋邊-云協(xié)同的機器學習功能。例如，邊緣計算基于機器學習模型以及實時數(shù)據(jù)來判斷是否更改節(jié)點控制流程或者甚至向工業(yè)云、其他節(jié)點發(fā)送警報。此部分的標準包含：

• 提供邊緣機器學習、邊-云協(xié)同機器學習等模式；

• 提供分布式機器學習模型參考；

• 提供分布式機器學習訓練方法參考；

• 如何下發(fā)部署已訓練好的機器學習模型；

• 在線優(yōu)化；

• 邊緣計算節(jié)點推理。 

03 結語 

綜上所述，在工業(yè)網(wǎng)絡化系統(tǒng)逐漸普及的情況下，邊緣計算系統(tǒng)的軟件開發(fā)模型即將產(chǎn)生巨大的改變，邊緣計算節(jié)點相比以往能夠提供大量全新智能管控方法。然而，目前的邊緣計算仍然處于早期研究階段，相關標準的制定已經(jīng)落后于市場實際需求。因此，IEEE P2805邊緣計算節(jié)點系列標準以解決邊緣端智能數(shù)據(jù)與設備管控為目標，通過定義自我管理協(xié)議、數(shù)據(jù)采集、過濾與緩存管理協(xié)議以及邊-云協(xié)作機器學習協(xié)議來實現(xiàn)設備賦能。在邊-云協(xié)作的模式下，邊緣計算在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧城市、自動駕駛等領域一定能發(fā)揮更大的作用。 

參考文獻：

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[4] IEC 61499. Function Blocks (Second Edition) [S]. 2012. 

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[6] J. Andrews, S. Buzzi, W. Choi, S. Hanly, A. Lozano, A. Soong, and J. Zhang. What will 5G be [J]. IEEE Journal on selected areas in communications, 2014, 32 (6) : 1065 - 1082. 

[7] 邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟. 邊緣計算參考架構3.0 [Z]. 2018.

來源： 邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟ECC