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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或緊急警報系統會是這樣嗎?

這個例子說明了物聯網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據集中化, 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, 在這些服務中收集的大量數據可以通過其他方式實現貨幣化。 典型的例子是谷歌, 搜索或電子郵件是免費提供的, 但所收集的數據在廣告服務中被貨幣化呈現。 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, 但是數據是集中收集的, 用戶只能通過一個經過精心設計的公用網站才能訪問。 多數數據被公用事業(yè)用于其他目的, 主要是降低成本、需求響應、故障診斷和系統規(guī)劃(圖1)。

圖1 | 工業(yè)物聯網與消費者物聯網的對比

IIoT的不同點

在 IIoT 應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, 數據傳輸和存儲成本, 以及敏感操作數據的安全性等等。

為了緩解這些矛盾, ARM、 Cisco、 Intel、 Microsoft 和其他公司已經提出了將邊緣計算作為一種替代方案。 在這里, 一個邊緣設備或一組邊緣設備包含業(yè)務邏輯, 可以在本地或區(qū)域內作出決策, 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, 并將它與集中的云服務區(qū)分開來。 霧計算可能涉及一個單邊設備或多個邊緣設備一起操作。 有許多組合, 大多數示例將與云資源一起工作(圖2)。

圖2 | IIoT 架構中霧、薄霧和云計算之間的關系。最常見的無線連接與手持和網絡人機界面(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據, 有可能以相關和不相關的數據混合來壓垮系統。 系統收到了如此多的數據, 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據中獲取智能, 只將情報傳送到決策系統(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 | 數據, 智能 和洞察力。 傳感器數據與霧計算資源共享，派生的智能傳遞給薄霧計算資源。 只有基本的智能和 / 或數據被發(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, 而不僅僅是數據轉換和簡單的通信。 處理能力被用來觀察來自多個傳感器的數據流, 并得出結論或復雜的見解。 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進一步了解該地點正在發(fā)生的情況或協助維修周期。

傳感器平臺進行助力

幸運的是, 像 cratus / fujitsu BlueBrain 系統這樣的傳感器平臺, 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計一個自定義設計(圖4)。

圖4 | cratus/fujitsu BlueBrain傳感器平臺包含了一系列傳感器和執(zhí)行器, 以及 MCU、通信和固件框架，被用來為物聯網應用程序創(chuàng)建一個快速的概念驗證。

在去年((2017年6月)的傳感器博覽會上 , CRATUS 和富士通通過將兩個BlueBrian傳感器平臺和 Microsoft HoloLens 耳機, 展示了一個薄霧計算的例子。 這種擴增實境(AR)的應用使用了來自 BlueBrain 平臺的傳感器數據, 直接覆蓋在透過全息透鏡所看到的視覺上, 并在 Cortex M4處理器上實現, 沒有額外的邊緣、手持或云計算。 這個例子說明了在工業(yè)環(huán)境中如何提供反饋和控制。在這種環(huán)境中, 視野的復雜性使得很難區(qū)分因果關系。 這種系統直接支持人與機器的合作, 并減少危險環(huán)境中的不安因素。

自尋煩惱么?

云平臺隨處可見, 所以人們可能會問:"何苦自尋煩惱呢?" 。 最近的研究提供了一些佐證: 在通訊、電力以及隱式存儲成本等方面都有節(jié)約。 在 IEEE 最近的一篇文章[5]中, Markakis 等人比較了從純云到純邊緣的三種不同方法, 證明了這一方式可以節(jié)省大量的資金。

使用靠近傳感器的計算資源可以獲得類似的好處。 在這種情況下, 通信通常是無線的, 因此除了帶寬的好處之外, 還將減少預計部署的數十億裝置的無線電頻率噪聲和干擾。

為什么不只是云?

主要原因如下:

Latency 網絡延遲

Privacy 隱私

Security 安全

Reliability 可靠性

Critical infrastructure 關鍵的基礎設施

Persistent connection 持久的連接

Storage and retrieval cost 存儲和檢索成本

網絡延遲是從傳感器到云的往返時間。 由于通信系統存在著不確定性，那么數據中心離云服務器多遠合適? 云服務器是否負載過多? 對于時間緊迫的情況來說, 純粹的云服務或許并不是最理想的。

數據隱私是另一個很大的問題。 敏感的商業(yè)信息可能嵌入到數據中, 競爭者可以通過訪問這些數據獲得優(yōu)勢。 如果一個掠奪者在股票市場上獲得洞察力并使用它會是怎樣情形?

任何時候, 安全都是永恒的話題。 如果數據被發(fā)送到一個遠程位置進行分析和存儲, 那么系統輸入就會比邊緣設置多得多。 如果數據涉及關鍵的操作信息, 操作或企業(yè)的整體安全性可能會受到影響。

云解決方案的可靠性較低。 在外界條件相同的情況下, 更多的設備意味著更低的可靠性。

目前需要評估關鍵行業(yè)基礎設施的脆弱性，這可能是政府必須做的事情, 并且應該有相應的罰款和其他的處罰措施。

持久連接可能并不總是可用的。 當云在某段時間100%不可用時會發(fā)生什么?

發(fā)送到云端的不必要數據和信息在電力和通信方面有成本, 而且存儲和檢索(通信及訪問)也是需要成本的。

薄霧計算

當前多數的 IoT 和 IIoT 解決方案是一維的, 通常用于處理一個需求或用戶用例。 物聯網技術的真正好處在于多個系統的合作(要點是互操作性), 以獲得更大的前景。 對于全部的使用場景而言, 難以在云中全部完成。 霧技術和薄霧計算裝置需要更多的靈活性，必須對在初始部署后很長時間內提供對附加功能的開放。

微控制器的能力日益強大, 以及在軟件定義傳感器方面的最新進展[6]，可能暫時難以把握當前市場上的薄霧計算能力, 就像在早期的手機市場上很難把握智能手機一樣。

理解未來體系結構的一個較好例子是目前推出的車對車和車對基礎設施(V2I)系統。 這個基礎設施看起來像云, 但是車輛之間會相互通信, 并且在沒有基礎設施參與的情況下做出決策，這些都是霧計算裝置。 進一步，如果汽車中的單個 ECU 也能在不考慮整個汽車系統的情況下做出決策，決定它們自己的子系統動作，這就是薄霧計算了。