工業(yè)物聯(lián)網(IoT)正在醞釀廣泛的轉變，這種轉變不僅將使互聯(lián)機器間的相互檢測成為一種競爭優(yōu)勢，還將使其成為必不可少的基本服務。工業(yè)物聯(lián)網以邊緣節(jié)點為起始點，后者是檢測和測量的目標切入點。這是物理世界與計算數據分析進行交互的接口所在?；ヂ?lián)的工業(yè)機器可檢測大量的信息，進而用于制定關鍵決策。這種邊緣傳感器可能遠離存儲歷史分析的云服務器。它必須通過將邊緣數據聚合到互聯(lián)網的網關進行連接。理想情況下，邊緣傳感器節(jié)點具有很小的規(guī)格尺寸，可在空間受限的環(huán)境中輕松進行部署。
檢測、測量、解讀、連接
邊緣節(jié)點的智能管理對成功實施來說十分關鍵。在一些情況下，超低功耗(ULP)是最重要的性能指標。在關鍵事件期間，當傳感器從睡眠模式喚醒時，可以過濾掉絕大多數的潛在數據。
傳感器構成工業(yè)物聯(lián)網電子生態(tài)系統(tǒng)的前端邊緣。測量階段將檢測到的信息轉換為有意義的數據，如壓力、位移或旋轉的可量化值。在解讀階段，邊緣分析與處理會將測量數據轉換為可操作的事件。只有最有價值的信息才應越過節(jié)點連接到云，以供預測或歷史處理。在整個信號鏈中，都可以根據初始的可接受性限制來抑制或過濾數據。理想情況下，傳感器節(jié)點應僅發(fā)送絕對必要的信息，并且應在獲得關鍵數據后盡快制定關鍵決策。
邊緣節(jié)點必須通過有線或無線傳感器節(jié)點(WSN)連接到外部網絡。在信號鏈的這一部分中，數據完整性仍然十分關鍵。如果通信不一致、丟失或損壞，則優(yōu)化檢測和測量數據幾乎沒有價值。通信期間數據丟失是不可接受的。存在電氣噪聲的工業(yè)環(huán)境可能十分惡劣和艱苦，尤其是在存在大量金屬物體情況下進行射頻通信時。因此，必須在系統(tǒng)架構設計期間預先設計魯棒的通信協(xié)議。
ULP系統(tǒng)的功率管理以選擇調節(jié)器元件來實現最大效率為起點。但是，由于邊緣節(jié)點也可能以快速占空比喚醒和睡眠，因此還應考慮上電和掉電時間。外部觸發(fā)器或喚醒命令能夠幫助快速提醒邊緣節(jié)點，使其開始檢測和測量數據。
圖1. 邊緣節(jié)點器件智能地檢測、測量和解讀數據并將其連接至與云相連的互聯(lián)網網關。數據可以通過一些形式的分析進行預處理，然后再傳輸以進行更深的數據挖掘智能分析。
數據安全性也是工業(yè)物聯(lián)網系統(tǒng)必須考慮的一個問題。我們不僅需要確保邊緣內的數據安全無慮，還必須確保其對網絡網關的訪問免受惡意攻擊。決不允許仿冒邊緣節(jié)點來獲取網絡訪問以進行不法活動。
智能始于邊緣
邊緣處具有眾多檢測解決方案，這些解決方案可能不只是單個分立器件。邊緣可能存在多種不同的無關數據采集。溫度、聲音、振動、壓力、濕度、運動、污染物、音頻和視頻只是其中可檢測的部分變量，這些數據會經過處理并通過網關發(fā)送至云，以進行進一步的歷史和預測分析。
毫不夸張地說，傳感器就是工業(yè)物聯(lián)網的支柱。但更準確的說法應該是，它們是獲得洞察的中樞神經系統(tǒng)。邊緣節(jié)點檢測和測量技術是目標數據的“出生地”。如果在解決方案鏈的這一階段如實地記錄了不良或錯誤的數據，則云中再多的后期處理也無法挽回損失的價值。
任務關鍵型系統(tǒng)(如具有高風險結果的醫(yī)療保健和工廠停機監(jiān)控系統(tǒng))要求質量數據測量具有魯棒的完整性。數據質量至關重要。誤報或遺漏可能代價高昂，非常耗時，甚至可能威脅生命。代價巨大的錯誤最終會導致計劃外的維護、勞動力使用效率低下，甚至不得不禁用整個物聯(lián)網系統(tǒng)。智能始于邊緣節(jié)點，而此處也適用那句老話：如果輸入的是垃圾，那么輸出的也一定是垃圾。
圖2. 很多有線和無線邊緣節(jié)點輸出可自主連接到網關節(jié)點，以便在傳輸至云服務器之前進行聚合。