工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)正在從概念逐漸變成現(xiàn)實。廉價傳感器, 從數(shù)據(jù)到云端, 以及在瀏覽器上的儀表盤可以看到更細致和更現(xiàn)實的模型，仿若無處不在。 一些文章通過對霧或邊緣計算的討論也探討了這一趨勢[1]。 這是一個很好的開始，但并不完整。 成熟的 IIoT 系統(tǒng)也將包括霧計算，這是一種接近傳感器的計算方法, 超出了通常認為的霧計算。 在任何給定的應(yīng)用程序中, IIoT的部署可能包括這些概念的混合, 包括霧云、霧霧和霧霧云等等。 隨著在微控制器、芯片系統(tǒng)和低成本通信能力的不斷提高, 薄霧計算將成為數(shù)百萬解決方案的重要組成部分。
丟失的遙控器
有一則電視廣告顯示, 一家人爭先恐后地尋找電視遙控器。 在這一情景下, 一個家人使用亞馬遜的 Alexa 選擇了正確的頻道。 處理請求并將命令發(fā)送到 Dish TV Hopper。 沒過多久, 這家人就安頓下來看電視了, 遙控器仿佛被遺忘了。
處理電視控制所花的時間可能比找到錯誤的遙控器所需要的時間要快(特別是如果狗把遙控器帶到另一個房間的話)。 這是好事, 但是如果核電站以這種方式控制呢？ 化工廠的空中交通管制系統(tǒng)或緊急警報系統(tǒng)會是這樣嗎？
這個例子說明了物聯(lián)網(wǎng)至少分裂成兩個主要模型: 消費者模型和工業(yè)模型。 消費者模式通常包括數(shù)據(jù)集中化, 然后在云中進行決策。 這是一個完美的模式, 提供免費或低成本的功能或服務(wù), 在這些服務(wù)中收集的大量數(shù)據(jù)可以通過其他方式實現(xiàn)貨幣化。 典型的例子是谷歌, 搜索或電子郵件是免費提供的, 但所收集的數(shù)據(jù)在廣告服務(wù)中被貨幣化呈現(xiàn)。 還有些不太明顯的例子, 比如智能電表。 計價器在你的房間里, 但是數(shù)據(jù)是集中收集的, 用戶只能通過一個經(jīng)過精心設(shè)計的公用網(wǎng)站才能訪問。 多數(shù)數(shù)據(jù)被公用事業(yè)用于其他目的, 主要是降低成本、需求響應(yīng)、故障診斷和系統(tǒng)規(guī)劃(圖1)。
圖1 | 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)與消費者物聯(lián)網(wǎng)的對比
IIoT的不同點
在 IIoT 應(yīng)用中還有其他的考量: 控制循環(huán)中的延遲, 決策過程中涉及的一系列元素, 數(shù)據(jù)傳輸和存儲成本, 以及敏感操作數(shù)據(jù)的安全性等等。
為了緩解這些矛盾, ARM、 Cisco、 Intel、 Microsoft 和其他公司已經(jīng)提出了將邊緣計算作為一種替代方案。 在這里, 一個邊緣設(shè)備或一組邊緣設(shè)備包含業(yè)務(wù)邏輯, 可以在本地或區(qū)域內(nèi)作出決策, 而不需要參考或與中心核心合作。 這個概念通常被稱為霧計算, 它注意到了分散的性質(zhì), 并將它與集中的云服務(wù)區(qū)分開來。 霧計算可能涉及一個單邊設(shè)備或多個邊緣設(shè)備一起操作。 有許多組合, 大多數(shù)示例將與云資源一起工作(圖2)。
圖2 | IIoT 架構(gòu)中霧、薄霧和云計算之間的關(guān)系。最常見的無線連接與手持和網(wǎng)絡(luò)人機界面(HMI)一起被識別出來。
然而, 還有另一個重要的因素。 通過收集所有的傳感器數(shù)據(jù), 有可能以相關(guān)和不相關(guān)的數(shù)據(jù)混合來壓垮系統(tǒng)。 系統(tǒng)收到了如此多的數(shù)據(jù), 以至于很難弄清楚該如何處理。 這與飛行員在飛機駕駛艙或者醫(yī)院重癥監(jiān)護室的醫(yī)務(wù)人員所遭受的"驚恐疲勞"問題相似。
更好的方法是從傳感器數(shù)據(jù)中獲取智能, 只將情報傳送到?jīng)Q策系統(tǒng)(霧或云)。 在理想情況下, 智能是靠近傳感器的, 而不是在邊緣或云計算的位置。 這個概念被稱為薄霧（mist）計算(圖3)。
圖3 | 數(shù)據(jù), 智能 和洞察力。 傳感器數(shù)據(jù)與霧計算資源共享，派生的智能傳遞給薄霧計算資源。 只有基本的智能和 / 或數(shù)據(jù)被發(fā)送到云端。
這一想法是使用低成本的微控制器來做更多的事情, 而不僅僅是數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和簡單的通信。 處理能力被用來觀察來自多個傳感器的數(shù)據(jù)流, 并得出結(jié)論或復(fù)雜的見解。 同時，也可以觀察傳感器本身的狀況。 這種方法可能會使系統(tǒng)進一步了解該地點正在發(fā)生的情況或協(xié)助維修周期。
傳感器平臺進行助力
幸運的是, 像 cratus / fujitsu BlueBrain 系統(tǒng)這樣的傳感器平臺, 以及像 ARM Cortex 系列這樣強大的微控制器家族, 使得這種方法經(jīng)濟而直接。 這樣的平臺包含了傳感器、 i / o、計算資源、通信和開發(fā)資源的組合, 使得為個別問題或應(yīng)用解決方案的原型變得更加容易。 如果所需的體積很小, 傳感器平臺可以作為最終的解決方案。 如果體積很大, 則可以通過降低平臺硬件和軟件的成本來精心設(shè)計一個自定義設(shè)計(圖4)。