高精度低延時(shí)的智慧城市可視化邊緣網(wǎng)關(guān)的研究

（上海上實(shí)龍創(chuàng)智能科技股份有限公司，上海 200436）

0.引言

最新調(diào)研數(shù)據(jù)顯示：物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)從2019年開始每年增長率超過30%。隨著各大芯片廠商底層技術(shù)的不斷進(jìn)步以及接口的不斷豐富，近年來全球物聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)增長驚人。參考調(diào)研機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，全球物聯(lián)網(wǎng)公司在2020年出貨量將超過500億臺，而我們國內(nèi)物聯(lián)網(wǎng)的增速更是遠(yuǎn)超國外。另外根據(jù)數(shù)據(jù)顯示：我國到2021年將有超過700億的終端與設(shè)備聯(lián)網(wǎng)，而其中一半的物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)都將會受到帶寬的限制，一半以上的設(shè)備通信數(shù)據(jù)不得不在網(wǎng)絡(luò)邊緣分析、處理與儲存。邊緣計(jì)算將會與云計(jì)算相互協(xié)調(diào)工作進(jìn)而承擔(dān)并減少云端的壓力[1]。

1.可視化邊緣網(wǎng)關(guān)的優(yōu)勢

可視化邊緣網(wǎng)關(guān)作為一款智能終端與邊緣云銜接的關(guān)鍵設(shè)備，需要具備邊緣側(cè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)接入、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)、數(shù)據(jù)預(yù)加工甚至數(shù)據(jù)邊緣計(jì)算的能力。不僅有效減輕云端數(shù)據(jù)處理的負(fù)荷，更提高了實(shí)際應(yīng)用場景中應(yīng)用對數(shù)據(jù)時(shí)效性的需求。

針對邊緣側(cè)數(shù)據(jù)加工的特點(diǎn)，可視化邊緣網(wǎng)關(guān)通過內(nèi)建各個(gè)功能模塊，可針對不同的應(yīng)用場景，快速部署所需的數(shù)據(jù)加工模塊，并通過人工智能自學(xué)習(xí)算法，不斷積累各個(gè)模塊的自適應(yīng)性，提高自適應(yīng)外部對接設(shè)備的適配能力，從接入匹配、協(xié)議對接、通訊探針、數(shù)據(jù)過濾、格式轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)上報(bào)等多個(gè)維度完善和加強(qiáng)邊緣側(cè)的設(shè)備對接工作，為物聯(lián)網(wǎng)各類應(yīng)用，提供高可靠、高質(zhì)量、高精度、高時(shí)效的數(shù)據(jù)對接服務(wù)。

同時(shí)，針對設(shè)備部署的特點(diǎn)，邊緣網(wǎng)關(guān)內(nèi)嵌可視化編程和組態(tài)工具，使原本專業(yè)度較高的部署工作極大程度上被優(yōu)化，從弱編程向零編程發(fā)展[2]。

2.可視化邊緣網(wǎng)關(guān)的特點(diǎn)

2.1 高精度

傳統(tǒng)邊緣網(wǎng)關(guān)采用X86 PC架構(gòu)雖然算力性能和精度上表現(xiàn)不錯(cuò)，但成本較高。本研究打破常規(guī)，硬件方面采用ARM架構(gòu)（多核處理器，主頻達(dá)到1GHz以上）處理器，軟件方面采用算法優(yōu)化實(shí)現(xiàn)精度的提高，還可以把PID控制算法模型以模塊化方式內(nèi)嵌產(chǎn)品本身，在控制上大大提高精度。

2.2 低時(shí)延

海量的通訊數(shù)據(jù)在本地的局域網(wǎng)絡(luò)里通過邊緣計(jì)算控制器網(wǎng)關(guān)進(jìn)行處理，大大降低了數(shù)據(jù)傳輸過程中帶來的網(wǎng)絡(luò)延時(shí)而造成控制的滯后。在硬件和架構(gòu)設(shè)計(jì)上更是采用緩存機(jī)制和COV技術(shù)(Change of Value)大大提高延時(shí)性，將有用數(shù)據(jù)和變化數(shù)據(jù)邊緣側(cè)篩選和預(yù)處理后上傳云端。

2.3 計(jì)算處理的實(shí)時(shí)性更好

邊緣計(jì)算分布式以及靠近設(shè)備端的優(yōu)勢使得邊緣計(jì)算的處理實(shí)時(shí)性更好。

2.4 效率高

邊緣計(jì)算在本地對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理、過濾，只將有用的數(shù)據(jù)上傳到服務(wù)器，使得通信效率大幅提高。

2.5 省流量、小帶寬

邊緣計(jì)算由于將云服務(wù)器的很多功能下沉到邊緣側(cè)，減緩云端的數(shù)據(jù)處理的壓力，同時(shí)也減少設(shè)備與云端的數(shù)據(jù)流量。

2.6 人機(jī)界面

產(chǎn)品內(nèi)置可視化工具實(shí)現(xiàn)編程可視化、組態(tài)可視化，極大程度簡化操作效率提高50%，用戶體驗(yàn)好可讀性強(qiáng)。

2.7 預(yù)測控制

基于行業(yè)經(jīng)驗(yàn)建立邊緣側(cè)專家分析數(shù)據(jù)庫，通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)趨勢預(yù)測潛在風(fēng)險(xiǎn)提前干預(yù)防控，降低及規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)帶來的損失，預(yù)計(jì)可減少損失30%，真正意義上做到防控于未然。

2.8 智能神經(jīng)樹

通過對相關(guān)產(chǎn)品的態(tài)勢感知和自學(xué)習(xí)，建立自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)樹，以填補(bǔ)空白功能或自身的缺陷。

3.可視化邊緣網(wǎng)關(guān)技術(shù)

本文研究是基于Node-Red環(huán)境的高精度低延時(shí)的智慧城市可視化邊緣網(wǎng)。Node.js是基于谷歌瀏覽器V8引擎的JavaScript運(yùn)行環(huán)境。Node.js使用了一個(gè)事件驅(qū)動、非阻塞式 I/O 的模型[3]。

Node可以讓JavaScript運(yùn)行在服務(wù)端的開發(fā)平臺上，因?yàn)閚ode使得JavaScript與PHP、Python、Perl、Ruby這些腳本語言并沒有太大的區(qū)別。Node使用事件驅(qū)動，非阻塞I/O模型，使其運(yùn)行效率高。

Node-Red是一款基于Node.js的構(gòu)建物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用程序的強(qiáng)大工具，它使用可視化編程方法，開發(fā)人員只需要將預(yù)定義的代碼塊（稱為“節(jié)點(diǎn)”，Node）連接起來執(zhí)行任務(wù)。連接的節(jié)點(diǎn)通常是輸入節(jié)點(diǎn)、處理節(jié)點(diǎn)和輸出節(jié)點(diǎn)的組合，當(dāng)它們連接在一起時(shí)，構(gòu)成一個(gè)“流”(Flows)。

目前研究方案Demo已在樹莓派開發(fā)板上開發(fā)測試完成，能與多種不同協(xié)議的設(shè)備進(jìn)行通訊、控制，例如通過Modbus RTU協(xié)議讀取煙感報(bào)警狀態(tài)以及通過KNXIP控制樓宇燈控，通過環(huán)境復(fù)雜的邏輯控制輸出BI，BO,AI,AI對智能樓宇進(jìn)行控制，并成功通過云平臺配置、下發(fā)工程文件到邊緣網(wǎng)關(guān)，自動生成執(zhí)行任務(wù)。

4.邊緣計(jì)算與云計(jì)算的不同以及EdgeStudioTM介紹

邊緣計(jì)算比起云計(jì)算更接近用戶以及控制場景，將網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲、應(yīng)用等相結(jié)合而產(chǎn)生的，其主要優(yōu)點(diǎn)是：網(wǎng)絡(luò)服務(wù)快、實(shí)時(shí)性高、網(wǎng)絡(luò)更安全。在未來，由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的不斷增加，網(wǎng)絡(luò)帶寬與計(jì)算吞吐量將會成為云計(jì)算發(fā)展的最大阻礙。而5G通信低時(shí)延、高可靠的通信要求，將會促進(jìn)邊緣計(jì)算的又一次大發(fā)展。

邊緣計(jì)算不同于云計(jì)算，云計(jì)算是物聯(lián)網(wǎng)控制的大腦，而邊緣計(jì)算就是大腦里的每個(gè)神經(jīng)末梢。兩者相互協(xié)調(diào)，互相促進(jìn)，共同為物聯(lián)網(wǎng)服務(wù)。邊緣計(jì)算更靠近控制的應(yīng)用場景，也會將數(shù)據(jù)做初步的處理后上傳給云端。反之，云計(jì)算通過邊緣側(cè)上傳的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析總結(jié)，得出規(guī)則或模型可以下發(fā)到邊緣側(cè)，邊緣側(cè)會使用新的邏輯，更加智能的控制終端產(chǎn)品。

目前，全球邊緣計(jì)算產(chǎn)業(yè)化正逐日劇增，邊緣計(jì)算也有一些落地的典型應(yīng)用場景，包括自動駕駛、安防前端智能化等。由于全球正在大規(guī)模部署用于分散存儲和計(jì)算操作的硬件組件，以實(shí)現(xiàn)邊緣基礎(chǔ)設(shè)施的全面部署和減少網(wǎng)絡(luò)流量，預(yù)計(jì)在預(yù)測期內(nèi)，硬件產(chǎn)品將保持最大的市場規(guī)模。企業(yè)提供的邊緣計(jì)算硬件，既可以作為數(shù)據(jù)源的初始點(diǎn)（邊緣設(shè)備），也可以作為整個(gè)網(wǎng)絡(luò)（網(wǎng)關(guān)和服務(wù)器）的促進(jìn)者，或者在整個(gè)邊緣計(jì)算過程中充當(dāng)存儲和本地處理單元（本地?cái)?shù)據(jù)中心）。

上實(shí)龍創(chuàng)EdgeStudioTM是基于圖形用戶界面的設(shè)備數(shù)據(jù)采集控制開發(fā)工具。支持拖拽式的操作，交互式的設(shè)計(jì)器，幫助用戶無門檻零編程地開發(fā)?？纱钶d公網(wǎng)和本地的多種數(shù)據(jù)源，減少數(shù)據(jù)清洗和變形工作，同時(shí)支持自定義協(xié)議開發(fā)，函數(shù)計(jì)算能力，數(shù)據(jù)庫使用能力等，滿足各類復(fù)雜業(yè)務(wù)需求。力求打造工業(yè)設(shè)備的通信解決方案，將廠家需求的設(shè)備通過龍創(chuàng)邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)接入互聯(lián)網(wǎng)，利用平臺先進(jìn)的云技術(shù)實(shí)現(xiàn)大量設(shè)備入網(wǎng)通信、數(shù)據(jù)傳輸、云計(jì)算、遠(yuǎn)程運(yùn)維等功能，降低了工廠的投入，也幫助企業(yè)盡快步入工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代。