2022物联网系统架构设计与边缘计算.pdf
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1、物联系统架构设计与边缘计算第1章 物联和边缘计算的定义及例像往常样,你在早上6:30左右醒来。你从来不需要闹钟,这是物钟的种体现。你睁开眼睛,迎接个阳光明媚的早晨。室外温度接近70华度1。这天是2022年517星期,你的这天将与2017年517完全不同,包括你的活式、你的健康、你的财产、你的作、你的通勤,甚你的停位。你活世界的切,包括能源、医疗保健、农业、制造业、物流、公共交通、环境、安全、购物,甚服也都会不相同。这就是将普通物体连接到互联或物联(IoT)带来的影响,我认为更好的喻就是万物互联。甚在你醒来之前,你周围的物联就已经发了很多事情。你的睡眠为已被睡眠传感器或智能枕头监测。数据被发送到
2、物联关,然后传到你免费使的云服务,该服务将结果显在你的机上。你不需要闹钟,但是如果你要乘坐早上5点的航班,你可以重新设置它,由使if-this,then-that(IFTTT)协议的云代理控制。你的双区炉通过使802.11协议的家庭Wi-Fi连接到个不同的云提供商,你的烟感报警器、门铃、灌溉系统、库门、监控摄像头和安全系统也是。你的狗上安装了个使能量收集源的近距离传感器,可以帮它打开狗狗门,也可以告诉你它在哪。你实际上不再需要个计算机。当然,你有台平板电脑和部智能机作为主要创作设备,但你主要使VR/AR设备,因为它的屏幕更好、更。你的壁柜有个边缘计算关。它连接到5G服务提供商,让你接互联和域,
3、因为有线连接已经不适合你的活式论你在何处,都可以移动、连接和在线,5G和你最仪的运营商确保你在迈阿密的酒店房间或爱达荷州博伊的家中都有常好的体验。关还为你在家执许多操作,例如处理来络摄像头的视频流,以检测房中是否发了摔倒或事故。对安全系统的检查还可以发现异常情况(包括奇怪的噪、可能的漏、直开着的灯、在啃家具的狗等)。它还可以充当家庭中,每天备份机数据,因为你的机有可能损坏。它还可以充当你的私有云,即使你对云服务所知。你骑去办公室。你的运动衫使可打印的传感器监测你的率和体温。你在收听从机流向蓝机的蓝频的同时,这些数据会通过低功耗蓝(Bluetooth Low Energy)传输到你的智能机。在途
4、中,你路过块告牌,上全都是视频和实时告。你在当地的咖啡店停下来,前有个数字标牌显屏,上出现了你的名字,问你是否要昨天最后点的东杯12盎司2含奶油的美式咖啡。它通过信标和关做到这点,识别出你出现在5英尺3范围内且正靠近显屏。当然,你买了这杯咖啡。多数都是开上班,通过每个停位中的智能传感器将他们导向最佳的停位。当然,你也会与其他骑的起获得最佳的停位。你的办公室是绿能源计划的部分。公司政策要求办公空间零排放。每个房间都有近距离传感器,不仅可以检测房间是否被占,还可以检测房间的是谁。你的胸牌是个使10年期电池的信标设备,你进门就能够被感知到。灯具、暖通空调、动遮阳帘、吊扇,甚连数字标牌都连接在起。中央
5、雾节点监控所有建筑信息,并将其同步到云主机。还设置了个规则引擎,可以根据房间占率、时间、季节以及室内和室外的温度做出实时决策,提或降低环境条件以尽可能利能源。如果有需要检查的异常能源使情况,则主断路器上的传感器会监听能源的使模式,并在雾节点上做出决策。这切是通过些实时流媒体边缘分析和机器学习算法来实现的,这些算法已经在云端进了训练,然后被推送到边缘。该办公室有个5G微蜂窝区,于与上游运营商进外部通信,其内部还有多个微蜂窝区关,以集中楼范围内的信号。内部5G也可以充当局域。你的机和平板电脑已切换到内部5G信号,你打开软件定义络覆盖,即进公司局域。你的智能机为你做了很多作,它本质上是你通往周围的个
6、区域的私关。你参加了今天的第场会议,但你的同事不在,迟到了分钟。他表歉意,但解释说他的出问题了。他那辆新向制造商上报了压缩机和涡轮增压器的异常情况。制造商即得知此事,位代表打电话给你的同事,告诉他,正常通勤的情况下,在两天内这辆有70%的可能出现涡轮增压器故障。他们预约了经销商,准备了新零件来修理压缩机。这为他节省了更换涡轮的量成本,并减少了许多烦。午餐时,团队决定去市中家新开的卷饼店。你们四决定同乘辆轿跑出,虽然这辆坐两个可能会更舒适些。不幸的是,你们将不得不把停在个更昂贵的停场。停收费标准是动态的,遵循供求关系。因为些活动,场地已经饱和,即使是在周中午,收费标准也翻了倍。好的是,提停费的系
7、统也会告知你的和智能机,到底要开到哪个停场的哪个位。你输卷饼店地址,就会弹出停场和容量,在到达之前,你就可以预订个位置。当靠近门时,门会识别你的机签章、牌或多种因素的组合,然后打开。你将开到位上,应程序通过正确的传感器向停场云端登记你已在正确位置。当天下午,你需要去位于城市另边的制造。这是个典型的:台注塑机、取放装置、包装机以及所有配套的基础设施。最近,产品的质量有所下滑。最终产品存在接头连接问题,外观上也不如上个的产品。到达现场后,你与经理交谈并检查现场。切看似正常,但质量肯定变差了。你们两后,调出了区的系统仪表盘。该系统使许多传感器(振动、温度、速度、视觉和跟踪信标)监控间。数据是实时积累
8、和可视化的。有许多预测性维护算法可以监视各种设备的磨损和错误迹象,这些信息会传输到设备制造商和你的团队。制造动化和诊断志没有发现任何异常模式,因为它们已经被最好的专家训练过。看起来这种问题需要通过每SWOT(优势、劣势、机会和威胁)团队会议来解决,这需要你的组织中最优秀和最聪明的花费数时到数周时间,代价是昂贵的。但是,你有很多数据。间的所有数据都保存在个期存储的数据库中。这项服务是有成本的。开始,这个成本很难被证明是合理的,但现在你相信它已经为收回了千倍的成本。通过使复杂的事件处理器和分析包处理所有这些历史数据,你可以快速开发出组规则,对故障部件的质量进建模。向后追溯导致故障的事件,你意识到这
9、不是故障,它涉及多个的问题:夏季作空间的内部温度上升了2,以节省能源。由于供应问题,总成将产量降低了1.5%。其中台注塑机已接近预期的维护周期,温度和组装速度将其故障情况推到了预测值之上。你发现了这个问题,并使新参数对预测性维护模型重新进了训练,以便在将来能控制这种情况。总的来说,今天作得不错。虽然这是个虚构的情形,但今天与它已经很接近了。维基百科是这样定义物联的:“物联(Internet of Things,IoT)是指物理设备、辆(也称为“连接设备”和“智能设备”)、建筑物和其他物品之间的络连接,这些物品中嵌了电产品、软件、传感器、执器和络连接,使其能够收集和交换数据。1约21摄度。编辑注
10、2约355毫升。编辑注3约1.524。编辑注1.1 物联的历史“物联”词最有可能归因于凯阿什顿(Kevin Ashton)1997年在宝洁公司使RFID标签管理供应链的作。由此,他于1999年进省理学院,在那与群志同道合的共同创了动识别中研究联盟(更多信息可访问http:/ 1-1当然,物联词引起了很多关注和炒作。从流语的度,这很容易看出来。2010年以来,已发布的专利数量(https:/www.uspto.gov)呈指数级增。歌搜索数(https:/ 关于物联关键词搜索、专利、技术出版物的分析1.2 物联的潜物联已经影响到包括业、企业、健康和消费品的各个领域。重要的是要了解这种影响,以及为什
11、么这些不同的业将被迫改变制造产品和提供服务的式。也许作为架构师,你需要专注于个特定的部分,但是了解与其他例的重叠是有帮助的。如前所述,有种观点认为,物联相关业、服务和贸易的影响在2020年将占全球GDP的3%(The route to a trillion devices,ARMLtd 2017)4%(The Internet of Things:Mapping Value Beyond theHype,McKinsey and Company 2015)。2016年全球GDP为75.64万亿美元,预计到2020年将增81.5万亿美元。据此判断,物联解决案的价值范围是2.4万亿4.9万亿美元。
12、互联设备的规模是前所未有的。对业增的预测是有险的。为了使预测相对准确,我们参考了多个研究公司和关于互联设备数量的报告,这些预测差别很,但仍在同数量级。如图1-2所,这10个分析机构对20202021年的设备数量的平均预测值是约334亿。ARM进了项研究,预测到2035年将有1万亿台互联设备投使。从各来看,短期内物联部署的年增率约为20%。图1-2 分析机构和业对互联设备数量的推断这些数字应该会给读者留下深刻的印象。例如,如果我们采取常保守的场,预测只有200亿个新连接的设备(不包括传统的计算和移动产品),那么每秒将有211个新的互联连接对象上线。为什么这对科技产业和信息技术业意义重?因为前世界
13、的年增率为0.9%1.09%(https:/esa.un.org/unpd/wpp/)。世界增率在1962年达到峰值,同增率为2.6%,并且由于多种因素直稳步下降。先,世界GDP和经济的改善有降低出率的趋势,其他因素包括战争和饥荒。这样的增率意味着类连接的对象数量将趋于平稳,机器对机器(M2M)的连接对象将作为主要的互联设备(如图1-3所)。这点很重要,因为IT业对络的价值并不定取决于消耗了多少数据,是取决于有多少连接。般来说,这就是梅特卡夫定律,我们将在本书后讨论。值得注意的是,1990年欧洲核研究组织第个公共站上线后,花了15年时间使10亿成为互联的户。物联每年要增加60亿台联设备。当然,
14、这正影响着整个业。图1-3 增与互联设备增之间的差距。互联设备增20%,增近0.9%。将不再驱动络和IT容量应该指出的是,经济影响不只是创收。物联或其他任何技术带来的影响还表现在以下:新的收来源(例如,绿能源解决案)降低成本(例如,家庭患者医疗保健)缩短上市时间(例如,动化)改善供应链物流(例如,资产跟踪)减少产损失(例如,被盗或易腐物品变质)提产(例如,机器学习和数据分析)品牌替换(例如,Nest智能恒温器取代传统恒温器)在整本书的讨论中,物联解决案能带来什么价值应该是我们最关的问题。如果仅仅是个新的具,那么市场范围将是有限的。只有当可预的收益于成本时,个业才会蓬勃发展。般来说,标应该是传统
15、技术提5倍。这直是我在IT业的标。当考虑到变、培训、购置、持等成本时,5倍的差异是个合理的经验法则。1.3 物联的定义应该以定的怀疑态度看待其中的些说法。乎不可能量化联设备的确切数量。此外,我们必须将然连接互联的设备分开,如智能机、个计算机、服务器、络路由器和IT基础设施。我们也不应该将已经在办公室、家庭和作场所存在了年的机器纳物联的范畴,这些机器本就是通过某种形式的络连接起来的。我们也不将办公室的打印机、复印机或扫描仪纳物联范畴。本书将从连接设备的度来研究物联,这些设备之前未必相互连接或接互联。它们可能直没有太多的计算或通信能。我们假定这些设备历来在成本、功率、空间、重量、尺或散热有局限性。
16、正如我们在物联设备的历史中所看到的,20世纪80年代初以来,已经可以实现连接传统上不可连接的物体(如卡内基梅隆学的冰箱),但其成本相当。它需要DEC PDP 11型计算机的处理能。摩尔定律证明了硅芯组中晶体管的数量和密度的增加,登纳德缩放例定律则改善了计算机的功率配置。遵循这两种趋势,我们现在产的设备可以使更强的CPU和更的内存容量,运能够执完整络栈的操作系统。只有满了这些要求,物联才能成为个独的产业。对于物联设备的基本要求如下:具有计算能,可以运Internet协议软件栈能够利802.3等络传输的硬件和电源不是传统的互联连接设备,如个计算机、笔记本电脑、智能机、服务器、数据中设备、办公产设备
17、(officeproductivity machine)或平板电脑本书还包括“边缘”设备。边缘设备本可以是物联设备,也可以是物联设备的“主机”。本书后详细介绍的边缘设备通常是管理计算机节点,它们延伸到更接近数据产或数据动作的源。它们可能不是数据中的典型服务器和集群,是现场的空间、电和环境加固设备。例如,数据中服务器由针对可控环境进优化的电器件组成,其服务环境包含冷热通道、热交换器和不间断电源。边缘设备有可能会被放置在室外,暴露在天因素下,以及在法持续供电的区域。其他时候,它们可能包括传统的服务器节点,但其不受数据中的限制。鉴于这些限定因素,物联市场的实际规模于分析机构的预测。当我们将传统的IT
18、和互联连接设备与物联设备划分开来时,会看到不同的增率,如图1-4所。图1-4 按定义将物联设备与物联设备(如IT设备和移动计算)的销售量分开进步分析物联设备中使的实际组件,会发现另个有趣的模式。如前所述,多数互联连接设备需要定平的性能和硬件才能通过标准协议进通信。然,图1-5显了通信芯和处理器的数量与传感器出货数量的差异。这强化了个概念:从传感器到边缘计算机和通信设备有量的“扇出”(fan-out)。图1-5 物联销售中传感器、处理器和通信IC的销售趋势值得注意的是,多数物联装置并不是具有运互联硬件和软件栈能的单设备。多数传感器和设备没有直接连接互联的能。它们缺乏连接互联所需的处理能、内存资源
19、和配电。更确切地说,很多真正的物联都依赖于星型络中的关和边缘计算机。有量设备的扇出通过本地个区域、IP络(蓝)、业协议(ModBus)、传统的棕地(brownfield)协议(RS232)和硬件信号连接到边缘计算机。1.3.1 业和制造业按照连接数量和服务为制造业和动化带来的价值衡量,业物联(Industrial IoT,IIoT)是整个物联领域中增最快、规模最的细分市场之。这细分市场历来是运营技术(OT)的领域。这涉及实时监控物理设备的硬件和软件具。这些系统在历史上直是管理间的性能和输出的本地计算机和服务器。我们称这些系统为监控和数据采集(SCADA)。传统的IT与OT的管理式不同。OT将关
20、注产量指标、正常运时间、实时数据收集和响应以及系统安全。IT将专注于安全性、分组、数据交付和服务。随着物联在业和制造业中的普及,这些领域会与成千上万的和产机器的预测性维护相结合,将前所未有的数据量传递到私有云和公有云基础设施。这细分市场的特点包括需要为OT提供准实时或实时的决策,这意味着时延是间物联临的主要问题。此外,停机时间和安全性也是最受关注的问题。这意味着需要数据冗余,可能还需要私有云络和数据存储。业细分市场是增最快的市场之。它的个特点是对棕地技术的依赖,意味着硬件和软件接不是前的主流技术。有30年历史的产机器通常依赖RS485串接,不是现代线络的状结构。业和制造业物联例以下是业和制造业
21、物联例及其影响:对新旧设备进预防性维护通过实时需求提产量节能安全系统,例如热感应、压感应和体泄漏间专家系统1.3.2 消费者消费类设备是最早接互联的细分市场之。在20世纪90年代,消费者物联最早出现在所学,它是个联的咖啡壶。在21世纪初,随着蓝技术的应,消费者物联得到了蓬勃发展。前,数百万个家庭拥有Nest温控器、Hue智能灯泡、Alexa助和Roku机顶盒。们也把Fitbits和其他可穿戴技术联系在起。消费者市场通常是最先采这些新技术的市场。我们也可以将它们当作玩意。它们都经过精美的包装,并可以即插即。消费者市场的个制约因素是标准的分歧。例如,蓝、Zigbee和Z-Wave等主要的WPAN协
22、议都是不可互操作的。这细分市场和医疗保健市场有些共同特点,医疗保健市场也有可穿戴设备和家庭健康监护设备。在本书中,我们将它们分开讨论,医疗保健将超越简单的可联家庭健康设备(例如,超越Fitbit智能环的功能)。消费者物联例以下是些消费者物联例:智能家居类:智能灌溉、智能库门、智能锁、智能灯、智能恒温器和智能安全系统可穿戴设备类:健康和运动跟踪器、智能服装/可穿戴设备宠物类:宠物定位系统、智能狗狗门1.3.3 零售、融和营销这类别是指任何以消费者为基础的商业交易场所,可以是实体店,也可以是快闪售货亭。这些服务包括传统的银服务和保险公司,也包括休闲和接待服务。零售物联正在发展,的是降低销售成本和改
23、善客户体验。这是通过量的物联具实现的。为了简化,我们还将告和营销添加到此类别。这细分市场衡量即时融交易中的价值。如果物联解决案不能提供这种响应,则必须对它的投资建设进慎重考虑。这会限制们寻找新的法来节约成本或增加收。提客户的效率可以使零售商和服务业提供更好的客户体验,同时将开销和销售成本损失降到最低。零售、融和营销物联例些此类物联例如下:定向告,如近距离定位已知或潜在客户并提供销售信息信标(如近距离感知客户、业务模式和间歇时间)作为营销分析资产跟踪,如库存控制、损失控制和供应链优化冷库监控,例如分析易腐存货的冷藏。将预测分析应于品供应资产保险跟踪驾驶员的保险险测量商场、酒店或市区的数字标牌娱乐
24、场所、会议、乐会、游乐园和博物馆内的信标系统1.3.4 医疗保健医疗业将与制造业和物流业争夺物联领域收和影响的位。对于乎每个发达国家,所有能提活质量和降低医疗成本的系统都是最受关注的。物联已经做好了准备,论患者在何处,都可以对其进远程和灵活的监控。先进的分析和机器学习具将于观察患者,以诊断疾病和给出治疗案。在需要危重症护理的情况下,这些系统还可以作为监控器。前,可穿戴健康监视器约有5亿台,未来年将以两位数的速度增。医疗系统的严管是常重要的。从HIPAA合规到数据安全,物联系统需要像医疗级别的具和设备样作。如果患者在家接受监控,那么现场系统需要与医疗中进全天候、可靠且停机时间的通信。系统可能需要
25、在医院络中同时监视救护辆中的患者。医疗保健物联例些医疗保健物联例如下:家庭患者护理预测性和预防性医疗的学习模型痴呆症患者和年护理和跟踪医院设备和供应资产跟踪药物追踪和安全偏远地区远程医疗药物研究患者跌倒指灯1.3.5 运输业和物流业运输和物流在物联即使不是主要驱动,也是常重要的驱动。这些例涉及使设备跟踪正在交付、运输或装运的资产,论是在卡、机还是船上。这也是联的领域,它们通过通信向驾驶员提供帮助,或代表驾驶员进预防性维护。现在,辆普通的新会有约100个传感器。随着通信、路通信和动驾驶成为实现安全性或舒适性的必备功能,这数字将会翻倍。它的重要作不仅局限于消费性辆,还延伸到法承受任何停机时间的铁路
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