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工業(yè)邊緣計算:參考架構和標準化需求進展
  • 作者:彭瑜
  • 點擊數(shù):2567     發(fā)布時間:2022-04-17 20:46:37
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就應用的普遍而言,當今工業(yè)自動化是唯一一個仍然使用專用計算機、PLC和DCS控制系統(tǒng),而不是在系統(tǒng)邊緣使用標準計算平臺進行本地控制、優(yōu)化、分析和數(shù)據(jù)提煉的行業(yè)。

就應用的普遍而言,當今工業(yè)自動化是唯一一個仍然使用專用計算機、PLC和DCS控制系統(tǒng),而不是在系統(tǒng)邊緣使用標準計算平臺進行本地控制、優(yōu)化、分析和數(shù)據(jù)提煉的行業(yè)。從OT領域的發(fā)展歷程來看,經(jīng)典的PLC/DCS(特別是大型DCS)除了具備數(shù)據(jù)采集、實時控制和完成確定性任務,   以及一定的網(wǎng)絡通信功能外,也具備一定的數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)分析的功能。不過數(shù)據(jù)采集的范圍還是局限于原先設定的控制對象,  充其量只能就地進行數(shù)據(jù)分析、過濾和局部優(yōu)化,不可能從生產(chǎn)的全局視野去安排決策控制的目標。這是因為當時互聯(lián)網(wǎng)技術還沒有成熟到向工業(yè)生產(chǎn)推廣的程度,  計算技術也不曾發(fā)展到云計算時代。然而云計算雖有算力強勁的優(yōu)勢,  卻又有受限于通信能力(特別是廣域通信)  所造成的針對大規(guī)模實時數(shù)據(jù)采集的劣勢。顯然,讓處于嚴苛工業(yè)環(huán)境下的PLC/DCS大幅提高算力和存儲,  并不是一種合理的成本安排和技術解決方案。由此可以得出如下的結論:  邊緣計算的應運而生是隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的時代來臨,  與此同時制造業(yè)又正在經(jīng)歷著一場前所未有的變革這兩種形勢的積極推動所致。工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智能制造、工業(yè)4.0的實現(xiàn),都有待制造裝備在高水平上提供數(shù)字化、信息化與智能化的基礎,  有待IT/OT的實質(zhì)性融合。正如Gartner所預測的,“邊緣計算對基礎設施和運營領導者的意義在于,  到2025年75%的數(shù)據(jù)將在傳統(tǒng)的集中數(shù)據(jù)中心或云之外創(chuàng)建和處理”。從技術基礎上說,  隨著芯片、通訊與儲存技術的不斷提升,  工業(yè)現(xiàn)場設備的硬軟件能力取得了極大的提高。為了充分利用現(xiàn)場設備的數(shù)據(jù)資源,  產(chǎn)生了對邊緣計算功能的迫切需求,  也使得過去難以實現(xiàn)的智能變成可能。就發(fā)展的順序而言,先有云計算和互聯(lián)網(wǎng),然后才有云-邊-端的架構生成。在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的推進過程中,OT與IT融合難的問題越發(fā)明顯,一邊是以IT企業(yè)領銜的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺試圖向工業(yè)應用大規(guī)模挺進,另一邊是以OT企業(yè)領銜的制造系統(tǒng)設備信息化水平不斷提升,但工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺始終無法與制造系統(tǒng)雙向互通,實現(xiàn)智能算法與模型的真正落地。可以預料,邊緣計算的出現(xiàn)和快速推廣運用,將成為OT與IT融合的紐帶、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)落地的實際載體。

1  工業(yè)邊緣計算的概述和參考架構

1980年美國普渡大學工業(yè)工程系提出計算機集成制造系統(tǒng)的參考模型,被國際工業(yè)和學術界奉為經(jīng)典,后來發(fā)展成為ISA 95企業(yè)信息系統(tǒng)集成標準的基礎;企業(yè)信息系統(tǒng)集成國際標準IEC/ISO 62264脫胎于ISA 95。迄今為止ISA 95的參考架構仍然是工業(yè)企業(yè)進行數(shù)字化轉型的基礎參考架構,因而在開創(chuàng)工業(yè)邊緣計算的技術方向時,從總體視角來看它依然是基本的參考架構。圖1完整地表述了將ISA 95的參考模型映射到工業(yè)云-邊-端所對應的架構。從工廠的信息集成發(fā)展到企業(yè)的信息集成,  原有的5層模型增加到6層模型,  也即從企業(yè)內(nèi)部的管理擴展到把企業(yè)經(jīng)營活動的上下游(涵蓋供應鏈、產(chǎn)品全生命周期等)都包羅進來,目的是保證企業(yè)生產(chǎn)和管理的全局優(yōu)化。對應由頂層向底層的各個層級,它們的數(shù)據(jù)流量和時間尺度分別是:管理層為百萬字節(jié)/天(Megabytes/days),運營操作層為兆字節(jié)/小時(Mbytes/hours),監(jiān)控/協(xié)調(diào)層為千字節(jié)/分(Kilobytes/minutes),直接控制層為字節(jié)/秒(Bytes/seconds),設備和過程層為位/微秒(bits/microseconds)。按照對實時性能的要求可以大致將這些層級劃分為兩類:  L4層的ERP和L3層MES劃分為實時性要求低或較低、數(shù)據(jù)量大的一類,對應于工業(yè)云-邊-端的架構,這一類可以遷移到云端。而L2層的SCADA和HMI、L1層的PLC/DCS以及L0層的傳感器和執(zhí)行器,實時性要求高、數(shù)據(jù)量低,對應于工業(yè)云-邊-端的架構,這一類必須保留在生產(chǎn)現(xiàn)場,它們都是屬于邊緣計算節(jié)點(ECN)。

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圖1 ISA 95參考架構對云-邊-端的映射

圖2是一個典型的工業(yè)云和邊緣計算架構,分為三層。頂層是工業(yè)云平臺,提供涵蓋設計、制造、管理和維護的各種應用程序。為了降低部署和運營成本,傳統(tǒng)的ERP、MES、產(chǎn)品生命周期管理(PLM)和客戶關系管理(CRM)系統(tǒng)都可以遷移到工業(yè)云。此外,通過邊緣計算設備采集的實時數(shù)據(jù),可以增強設備運行分析、供應鏈分析、能耗優(yōu)化等工業(yè)云創(chuàng)新應用。這些服務甚至可以由第三方提供,并運行在本地云/本地數(shù)據(jù)中心上,而不是公共云上。中間層為工業(yè)邊緣網(wǎng)關,負責算法部署、計算、組網(wǎng)、存儲資源均衡,管理各ECN的數(shù)據(jù)集流程。邊緣網(wǎng)關保證了快速開發(fā)以及通過模型驅動的模塊化服務編排的敏捷部署,負責監(jiān)控客戶端、終端、物聯(lián)網(wǎng)和云服務器之間的所有網(wǎng)絡數(shù)據(jù)包交換事務,還可以通過修改這些數(shù)據(jù)包提供附加功能,例如當本地網(wǎng)絡檢測到新設備使用未識別的網(wǎng)絡協(xié)議時,邊緣網(wǎng)關需要自動配置該新協(xié)議,或者更新安全策略以保護ECN。如果發(fā)現(xiàn)來自底層物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的攻擊,邊緣網(wǎng)關應檢測并阻止其訪問;反之,來自外部IT系統(tǒng)的攻擊也應該由邊緣網(wǎng)關來阻止。底層包含一系列分布式ECN。ECN可以執(zhí)行一項或多項功能,包括具有協(xié)議轉換的網(wǎng)絡交換機、實時閉環(huán)可編程控制器、用于大數(shù)據(jù)分析的本地云和低成本傳感器。這些功能可根據(jù)閉環(huán)反饋數(shù)據(jù)實時動態(tài)分配到任意ECN的組合。

在圖2所示的參考模型中,工業(yè)邊緣計算可以通過多種方式與工業(yè)云進行協(xié)同。這表現(xiàn)在:(1)工業(yè)邊緣計算可以實時(毫秒級)提供本地計算、存儲、網(wǎng)絡和虛擬化資源的自我管理和平衡;還可以分發(fā)和執(zhí)行工業(yè)云制定的策略,包括管理設備、資源和連接。(2)從數(shù)據(jù)角度來看,ECN主要用于數(shù)據(jù)采集,并根據(jù)預定義的規(guī)則進行初步的數(shù)據(jù)處理和分析;工業(yè)云提供從多個ECN收集的海量數(shù)據(jù)的存儲、分析和挖掘。通過云與邊緣之間的高效數(shù)據(jù)流動,可以降低數(shù)據(jù)驅動的產(chǎn)品質(zhì)量跟蹤和數(shù)據(jù)挖掘的成本。(3)在應用領域中,工業(yè)邊緣提供執(zhí)行環(huán)境、執(zhí)行部署計劃并監(jiān)控部署的邊緣應用程序的生命周期。例如,機器學習模型在工業(yè)云上訓練后,再部署到ECN進行推理。對于工業(yè)云上的典型應用,如開發(fā)、測試、數(shù)字孿生等,ECN則對這些靈活、可互操作、基于組件設計和微服務化的模塊進行實例化。

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圖2 典型的工業(yè)云和邊緣計算架構

表1給出描述邊緣計算和云計算范式的維度,著重揭示了將邊緣計算方法應用于制造過程所面臨的機遇和挑戰(zhàn)。

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表1 邊緣和云的特點比較維度

作為工業(yè)云的補充,工業(yè)邊緣計算提供了互操作性、實時數(shù)據(jù)處理和自優(yōu)化,而這些都不是工業(yè)云的主要關注點。互操作性確保了系統(tǒng)到系統(tǒng)級數(shù)據(jù)遷移以及設備到設備級數(shù)據(jù)交換的垂直和水平集成。通過ECN的全面互操作性,可以將柔性和分布式協(xié)同運行引入產(chǎn)品設計、生產(chǎn)、管理、供應鏈等制造過程的整個周期。此外,通過將云邊協(xié)同模式應用到新的業(yè)務中,可以實現(xiàn)資源的最大利用。邊緣實時數(shù)據(jù)處理將減少工業(yè)云的工作量,數(shù)據(jù)采集、預處理、校準、轉換可在邊緣設備上實時完成,無需向工業(yè)云發(fā)送海量數(shù)據(jù)。通過工業(yè)云和 邊緣計算資源的協(xié)同,可以將數(shù)據(jù)驅動優(yōu)化擴展到邊緣節(jié)點。采用來自工業(yè)云和分布式推理的預先訓練的機器學習模型,可以滿足實時約束和提升數(shù)據(jù)處理的效率。

圖3是研華公司的云-邊-端架構示意圖,將這三層的功能都具體化了。

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圖3 研華公司的云-邊-端三層架構及其功能表述

2  從三個視角分析工業(yè)邊緣計算

在制造背景下的工業(yè)邊緣計算可以理解為:這是一類常駐在臨近數(shù)據(jù)物理源頭的分布式邊緣節(jié)點構成的系統(tǒng)。這些邊緣節(jié)點必須運行在任意一種容器內(nèi),并且受到集中的管理。邊緣節(jié)點既要與云端層級連接,又要與生產(chǎn)資產(chǎn)層級連接,還要與其它的邊緣節(jié)點連接,而且邊緣節(jié)點可以暫時性地離線運行。

從概念上講,邊緣計算是通過云中心平臺采用分布式的方法去處理、管理和運行數(shù)據(jù)的。工業(yè)邊緣計算意義上的數(shù)據(jù)處理,并不等同于就地或現(xiàn)場的數(shù)據(jù)處理,它還應該有如下兩個特征:邊緣是對中心而言,有邊緣就一定有中心,因此邊緣計算盡管是在離數(shù)據(jù)生成點盡可能近的地方進行數(shù)據(jù)處理,但它一定是為中心進一步的全局數(shù)據(jù)處理服務的;邊緣計算采用虛擬化的軟件技術,主要是容器化技術(例如Docker)。

下面從基礎架構、應用和操作運行三個不同的視角來分析邊緣計算節(jié)點。

(1)基礎架構視角

一般邊緣計算節(jié)點由一個計算節(jié)點和一個客體系統(tǒng)兩部分組成,如圖4所示。計算節(jié)點包括物理硬件、操作系統(tǒng)和系統(tǒng)管理程序;在邊緣計算節(jié)點中允許運行獨立的客體系統(tǒng)。客體系統(tǒng)由容器的運行時(runtime)

以及容器化軟件本身組成。

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圖4 邊緣計算節(jié)點的基礎架構框圖

從基礎架構的視角看,邊緣計算節(jié)點有兩個必須具備的特性:其一是具有運行和管理容器化軟件的能力,為邊緣容器的運行提供輕量級的虛擬化,而不是像虛擬機那樣還必須帶有自己的操作系統(tǒng);其二是具有上連云層級、下連生產(chǎn)資產(chǎn)層級的雙向連接能力,這意味著一個符合要求的邊緣基礎架構需要經(jīng)由各種可用的網(wǎng)絡提供與云端直接或間接的連接性,而且還要能處理暫時的離線運行狀態(tài)。與云端連接必須有足夠的信息安全保證,不能簡單地依賴嚴格的網(wǎng)絡隔離措施,因為云平臺需要與更多的構成制造系統(tǒng)的重要部分如用戶、數(shù)據(jù)、服務和設備等進行連接。

通常邊緣計算節(jié)點有兩種實現(xiàn)方案,一種是在工廠數(shù)據(jù)中心以虛擬化的方式建立的邊緣計算節(jié)點;還有就是在生產(chǎn)現(xiàn)場部署的物理邊緣計算節(jié)點,近些年發(fā)展迅速的邊緣可編程工業(yè)控制器、輕量級的嵌入式設備都屬于這一類。利用容器的編排技術在數(shù)據(jù)中心部署邊緣計算節(jié)點具有以下優(yōu)點:高可用性、良好的可擴展性、降低運行成本以及沒有附加的硬件和接線要求。在以下場景建議采用物理邊緣計算節(jié)點:在生產(chǎn)單元中由于要為網(wǎng)絡減負,進行諸如數(shù)據(jù)過濾和數(shù)據(jù)聚合等處理;為降低延遲,運行基于人工智能的控制回路;要求連接附加的外部設備;將不安全的協(xié)議轉換為具有信息安全的協(xié)議。

(2)應用視角

從應用的視角描述部署在邊緣節(jié)點上滿足OT和IT要求的應用功能組件,而且這些功能組件作為容器化的軟件需要與云-邊-端的體系結構和基礎架構相匹配。這就是說功能組件需要解決下面這些典型的問題:在分布式邊緣環(huán)境中支持和管理標準化通信;對不同的數(shù)據(jù)源進行標準化和轉換,從而將整個解決方案推向一個通用的語義建模方法;將客戶的業(yè)務邏輯組件用標準化的連接模塊集成;管理分布式邊緣節(jié)點之間的數(shù)據(jù)存儲;確定邊緣節(jié)點的業(yè)務邏輯,并在邊緣和云環(huán)境之間管理業(yè)務邏輯。

因此,應用程序視圖需要包含多個具有一系列不同功能的組件,包括:云連接,生產(chǎn)資產(chǎn)連通性,用于邊緣節(jié)點內(nèi)部和分布式邊緣節(jié)點之間通信的組件,數(shù)據(jù)處理和預處理,數(shù)據(jù)聚合,語義富集(semanticenrichment),具有特定業(yè)務邏輯的組件(例如邊緣分析、機器學習)等。

從應用的視角來看,邊緣節(jié)點上連云端,下連資產(chǎn),如圖5所示,為了執(zhí)行其特定的應用功能需要在其內(nèi)部通過消息代理/API網(wǎng)關對若干功能組件(如圖中的數(shù)據(jù)處理功能組件、語義富集功能組件和其它邊緣應用的功能組件)進行集成。功能組件的功能性一般隨所使用的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)或智能制造系統(tǒng)的規(guī)模和復雜程度(即隨數(shù)據(jù)源的數(shù)量和類型、數(shù)據(jù)的容量以及應用功能和應用點的多少)而變化。

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圖5 從應用視角分析邊緣節(jié)點舉例

為了解決上述邊緣節(jié)點的典型要求,需要考慮以下幾點:

?在邊緣應用程序和邊緣節(jié)點之間創(chuàng)建松散耦合架構的消息代理或API網(wǎng)關;

?按用例的要求選擇同步或者異步通信模式;

?用于遠程數(shù)據(jù)采集和下達命令數(shù)據(jù)所定義的、柔性的有效載荷格式;

?用于語義富集的信息模型;

?離線場景和數(shù)據(jù)緩沖能力;

?訓練復雜的機器學習模型,其中在云端訓練的是算力要求高、有足夠可資利用的數(shù)據(jù)流存取水平的模型,在邊緣訓練的主要是考慮帶寬約束限制、有一定實時要求的模型。

圖6為一個參考用例,生產(chǎn)資產(chǎn)連接器從PLC采集能源數(shù)據(jù)并將其轉發(fā)給消息代理。消息代理確保了不 同邊緣應用程序和連接器之間的消息交換。能量分析組件實現(xiàn)一個按用戶要求定制的業(yè)務邏輯,從采集到的數(shù)據(jù)中識別異常。因此,應用程序從消息代理接收能量數(shù)據(jù)、執(zhí)行分析,并將結果發(fā)布到消息代理上。云連接器將分析結果傳輸?shù)狡髽I(yè)總線。這個參考用例還描述了云連接器和生產(chǎn)資產(chǎn)連接器通過消息代理將新的參數(shù)從企業(yè)總線傳輸?shù)絇LC,并在PLC中更改了一個運行參數(shù)。

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圖6 一個參考用例(從應用視角分析)

(3)運行視角

由于制造業(yè)的應用在穩(wěn)定性和自動化方面有特殊的要求,邊緣節(jié)點的綜合操作方法是必不可少的。這里重點討論在邊緣節(jié)點的整個生命周期中對其進行管理的重要功能。

邊緣節(jié)點會經(jīng)歷從規(guī)劃、硬軟件準備、組態(tài)、運行直到退役的生命周期各個階段。每個階段的成功執(zhí)行都有特定需求。這些需求通常可以通過附加的云服務來滿足。主要的云服務支持有:邊緣節(jié)點管理和編排服務、監(jiān)控服務、安全服務和邊緣節(jié)點參數(shù)同步。

管理和編排服務:  一般來說,這種云服務的任務是獲取所連接邊緣節(jié)點的當前狀態(tài)或設置所需狀態(tài)。

在硬軟件準備階段,該服務對新的邊緣節(jié)點進行編排引導。第一步是創(chuàng)建數(shù)字標識,數(shù)字標識可以源自現(xiàn)有的資產(chǎn)管理系統(tǒng)。然后提供一個端點,邊緣節(jié)點在此發(fā)起連接。為此,必須執(zhí)行邊緣節(jié)點的基本設置,示例操作包括安裝操作系統(tǒng)、提供代理和提供安全憑據(jù)。該服務還可以保存和管理邊緣節(jié)點的目標組態(tài)。

初始連接完成后,邊緣節(jié)點提供基本的自描述特征(狀態(tài))。將節(jié)點狀態(tài)與服務中的目標配置進行比較,如果發(fā)生偏差,狀態(tài)更新被發(fā)送到邊緣節(jié)點。狀態(tài)更新可以是安全或策略更新、組態(tài)和應用程序版本更改。在圖6的參考用例中,組態(tài)參數(shù)是識別異常能源消費模式的閾值。

對于每個特定的用例都要為所裝的應用程序配置一定的參數(shù)。這些參數(shù)在組態(tài)階段被推送到邊緣節(jié)點用于應用程序。例如將一個組態(tài)文件加載到存儲器,并在啟 動時由容器獲取。在操作階段發(fā)生刷新時也是如此。

最后一個階段是退役。在物理邊緣節(jié)點上,退役是由硬件故障或升級周期引起的;這時需要更換硬件,并將退役節(jié)點的識別號及其狀態(tài)轉移到新設備;為了減少生產(chǎn)場景中的停機時間,這種重新定位必須由服務盡可能無縫地自動完成。在虛擬邊緣節(jié)點上,故障失效將導致啟動一個新的邊緣節(jié)點和轉移數(shù)字識別號。如果邊緣節(jié)點可以完全退役,需從邊緣節(jié)點管理服務中刪除其識別號。

監(jiān)控服務:  從邊緣節(jié)點收集所有日志以及量測單位和量程信息。

信息既可以來自主機系統(tǒng),也可以來自運行的容器應用程序。因此,邊緣運行時和應用程序必須支持這種機制。

在硬軟件準備階段,邊緣節(jié)點建立與監(jiān)控服務的連接。通過該服務,可以將報警(例如所分配的內(nèi)存容量不足)應用于傳入數(shù)據(jù)的流分析。之后,報警、日志以及測量單位和量程可以在接下來的組態(tài)和操作階段使用。它們用于確定系統(tǒng)的健康狀況和執(zhí)行事件跟蹤。為了獲得有意義的結果,日志消息必須具有定義好的格式。通用組件包括消息來源、嚴重程度、內(nèi)容、UTC時間戳和相關標識,以確保更好的可跟蹤性。

安全服務:  負責管理邊緣節(jié)點及其應用程序的安全。

在硬軟件準備階段,邊緣節(jié)點第一次連接到云服務,并互相認證它們的安全措施。在大規(guī)模安裝物理邊緣節(jié)點的場景下,可以提供對第一次連接有效的默認認證。安全服務的第二個任務是通過比較目標狀態(tài)和當前設備狀態(tài)執(zhí)行安全策略。例如更新主機系統(tǒng)和應用程序的安全規(guī)則,再比如禁用端口。在組態(tài)階段,安全服務通過處理與安全相關的任務(例如安裝證書)連接到第三方服務,從而支持邊緣應用程序組態(tài)。此外,邊緣應用程序可以通過該服務以安全的方式管理其中不得泄露的內(nèi)容。在運行階段,對漏洞數(shù)據(jù)庫進行持續(xù)監(jiān)控,任何發(fā)現(xiàn)都可能導致目標狀態(tài)的潛在更新。在退役階段,將撤銷邊緣節(jié)點中與安全相關的內(nèi)容。

邊緣節(jié)點參數(shù)同步:  參數(shù)同步服務的任務是同步云服務和邊緣節(jié)點之間的應用程序參數(shù)。因此主要用于操作階段。通過設備管理服務以同步方式對云和邊緣的參數(shù)刷新。作為先決條件,邊緣容器運行時必須能夠接收這些參數(shù),并向容器應用程序提供。容器應用程序本身需要能夠解釋它們,并根據(jù)來自參數(shù)同步服務的設定值進行動態(tài)刷新。

在圖6的示例中,流程專家程序對云上的可視化數(shù)據(jù)進行分析,然后在邊緣節(jié)點通過參數(shù)同步服務設置新值用以減少能源消耗。

3  工業(yè)邊緣計算標準化的進程

在新技術和概念的早期發(fā)展階段都有標準化的迫切需求,邊緣計算也不例外。不過目前的邊緣計算在相關標準的制定方面已經(jīng)落后于市場實際需求。工業(yè)是典型的需要標準化的領域,因此需要定義標準協(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)同機制等關鍵問題。于是有許多官方標準機構包括ISO、IEC、IEEE、歐洲電信標準協(xié)會(ETSI)、電信行業(yè)協(xié)會(TIA)、云原生計算基金會(CNCF)、Linux基金會(LF Edge)  、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟(IIC)等都正在從事與邊緣計算相關的標準化工作。ISO、 IEC、IEEE把注意力集中于邊緣計算在智能制造和工 業(yè)互聯(lián)網(wǎng)中應用的標準化問題,其余那些原本從事通信領域的機構,標準化的重點大部分放在邊緣與云端的通信(如5G)、信息安全等方面。例如IEC/TC 65/WG 23“智能制造框架和系統(tǒng)架構”標準化工作組,  2021年的主要話題和任務就是搞清邊緣計算對智能制造的影響,包括市場的走向和未來的要求、邊緣計算的可用性及影響、智能制造對邊緣計算的要求、工業(yè)邊緣計算對物理安全和功能安全的影響,以及工業(yè)邊緣計算對信息安全的影響等。這說明IEC已經(jīng)下決心開發(fā)和制定工業(yè)邊緣計算的相關標準,但尚處于起步階段。而走在前面的IEEE在3年前就開始制定工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+邊緣計算體系下節(jié)點與節(jié)點間的智能管控標準。邊緣計算節(jié)點除了承擔計算、儲存、通信功能外,還應具備任務管理、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)分析等功能。再加上工業(yè)系統(tǒng)對可靠性與安全性的嚴格要求,不能完全依賴基于云計算的決策機制,也就是說即使在與工業(yè)云連接斷開的情況下工業(yè)現(xiàn)場生產(chǎn)系統(tǒng)也應保證正常生產(chǎn),因此也更加凸顯邊緣計算在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)中的重要性。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),當然也可以選擇僅由邊緣計算系統(tǒng)來支撐。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。

從基礎架構、應用和操作運行三個視角來分析邊緣計算節(jié)點所提出的許多問題,都可以通過標準化的方法來解決。IEEE P2805系列標準可解決相當一部分。IEEE P2805系列標準是IEEE下屬工業(yè)電子學會標準化專委會開發(fā)的與邊緣計算節(jié)點相關的系列標準。目前已經(jīng)獲得IEEE標準委員會批準立項的共有三個部分:P2805.1邊緣計算節(jié)點自我管理協(xié)議;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;P2805.3邊-云協(xié)作機器學習協(xié)議。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。通過為邊緣計算節(jié)點定義這些標準,解決了互操作性問題,從而可為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)應用帶來巨大的利益。

IEEE P2805系列標準旨在解決工業(yè)邊緣計算的三個挑戰(zhàn):(1)在生產(chǎn)現(xiàn)場內(nèi)存在大量的ECN時,  如何自動管理這些節(jié)點是關鍵。IEEE P2805.1標準定義ECN的自我管理協(xié)議,包括ECN的識別、資源管理、備份、負載平衡和數(shù)據(jù)共享。(2)為了定義如何管理每個邊緣計算節(jié)點上的數(shù)據(jù)采集,在IEEE P2805.2標準中規(guī)范用于ECN數(shù)據(jù)采集、濾波和緩沖的協(xié)議,包括如何配置數(shù)據(jù)獲取和驗證數(shù)據(jù),如何定義數(shù)據(jù)預處理規(guī)則,以及如何管理ECN上的數(shù)據(jù)緩沖。(3)在獲得大量可供分析的數(shù)據(jù)后,需要定義機器學習方法如何在工業(yè)云和邊緣計算之間進行協(xié)作。IEEE P2805.3標準定義了用于機器學習的云-邊緣協(xié)作協(xié)議,為在低功耗、低成本的嵌入式設備上應用機器學習算法提供了指導方針。此外,還涵蓋了分布式機器學習模型的部署以及在線優(yōu)化。如圖7所示。

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圖7 IEEE P2805邊緣節(jié)點管理標準

4  結束語

工業(yè)邊緣計算是邊緣計算應用中最具發(fā)展?jié)摿徒?jīng)濟效益的一個領域,也是面對的應用場景最多、技術最綜合最復雜、對標準化需求最迫切的領域,因此吸引了許多傳統(tǒng)的工業(yè)自動化企業(yè)和IT企業(yè)的重視和推動。僅以IT/OT融合這一熱門話題為例,為了追求這二者的融合而將設計約束引入邊緣計算。通常作為設計和實現(xiàn)的指導,OT和IT解決方案有著不同的約束和要求。OT關注生產(chǎn)過程的安全性、效率、穩(wěn)定性和連續(xù)性,而IT則優(yōu)先考慮速度、安全性和數(shù)據(jù)分析。邊緣計算必須融合OT和IT的特性,以最大限度地發(fā)揮其潛力。例如,如何利用IT系統(tǒng)的敏捷性,并按OT的指標確保以執(zhí)行任務為關鍵要求的連續(xù)性,以及對時延敏感過程的高可用性。此外,還必須考慮來自不同數(shù)據(jù)源(分布在車間的各種系統(tǒng)中)的后端數(shù)據(jù)集成及其語義的挑戰(zhàn)。還要從中選擇那些對業(yè)務至關重要、必須在邊緣進行計算的數(shù)據(jù)。

5G作為新一代的無線通信技術和正在發(fā)展中的確定性IP網(wǎng)絡,都是加強工業(yè)邊緣計算必不可少的通信工具。一些邊緣網(wǎng)關已經(jīng)配備了5G模塊,如研華的5G邊緣計算網(wǎng)關UNO-137在滿足穩(wěn)定的工業(yè)控制的同時,可以提供硬件加密以及最新的5G通訊;  搭配Codesys、DAQNavi、VisionNavi、Edgelink等軟件,還可以使傳統(tǒng)的工業(yè)控制在邊緣側變得更智能。

工業(yè)邊緣計算節(jié)點加上智能化軟件,有些人稱之為邊緣智能(Edge AI)  。最近一個在歐洲進行的調(diào)查結果預示著邊緣智能市場呈現(xiàn)指數(shù)曲線的增長勢頭,而德國無疑是最大的市場,  其從2020年到2025年的增長率達到28%。類似的情況正在其他發(fā)達國家出現(xiàn),我國也出現(xiàn)了蓬勃發(fā)展的苗頭。但針對邊緣計算乃至邊緣智能的嚴謹?shù)男枨蠓治觥⒓夹g研究、產(chǎn)品開發(fā),以及標準化工作都十分缺失,這個問題如果不處理好,必將為整個工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)和智能制造系統(tǒng)的建設帶來很大的困難。畢竟大部分數(shù)據(jù)來自底層設備,而粗放的設備聯(lián)網(wǎng)和數(shù)據(jù)上云并不能解決最關鍵的那些問題。

作者簡介:

彭   瑜  (1938-),男,湖南長沙人,教授級高級工程師,上海工業(yè)自動化儀表研究院教授級高工、顧問,PLCopen中國組織名譽主席。迄今為止,  已經(jīng)為中國工業(yè)自動化技術的發(fā)展服務了50多年,涉及流程工業(yè)、離散制造業(yè)等領域的檢測、控制、生產(chǎn)制造、執(zhí)行管理等多個方面。

摘自《自動化博覽》2022年2月刊

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