近日,EMQ 攜手英特爾與云軸科技 ZStack 推出泛工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合解決方案,基于云原生超融合,在挖掘生產(chǎn)數(shù)據(jù)價值的同時有效降低綜合建設(shè)成本,為用戶提供一站式數(shù)據(jù)鏈路及 IT 基礎(chǔ)設(shè)施解決方案。

工業(yè)正邁入一個全新的物聯(lián)網(wǎng)時代,海量數(shù)據(jù)計算需求涌現(xiàn),邊緣計算將在其中發(fā)揮重要作用。IDC 預(yù)計到2026 年,在中國工業(yè)企業(yè)的邊緣 IT 支出將達到 658.2 億元人民幣(《中國工業(yè)邊緣市場分析》,2023)。

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場景中,新型應(yīng)用部署位置靠近業(yè)務(wù)生產(chǎn)側(cè),部署和運維時面臨資源緊缺、管理復(fù)雜、兼容性差、調(diào)試?yán)щy、無高可用方案、運維門檻高等問題,導(dǎo)致整體 TCO 居高不下。尤其針對工業(yè)能耗大戶,若要實現(xiàn)低碳轉(zhuǎn)型達成降本增效目標(biāo),在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中將會面臨從上層軟件應(yīng)用到底層基礎(chǔ)設(shè)施的 4 個關(guān)鍵問題:

• 設(shè)備多:海量異構(gòu)設(shè)備和數(shù)據(jù)感知問題。一個中等規(guī)模的工廠涉及到產(chǎn)線、人員、環(huán)控、能源、安全、儲存、運輸、廠房等環(huán)節(jié),這些環(huán)節(jié)中的工業(yè)或物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備數(shù)量龐大,不同設(shè)備的協(xié)議不統(tǒng)一,建立通信并統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式是重點和難點。

• 數(shù)據(jù)多:生產(chǎn)數(shù)據(jù)從感知到傳輸過程中包含大量冗余數(shù)據(jù)的問題。傳統(tǒng)工業(yè)在控制層之上的事件告警和預(yù)案處理都是通過信息中心統(tǒng)一的平臺進行控制協(xié)調(diào),網(wǎng)絡(luò)延時、信息量過大等情況會導(dǎo)致告警和處理滯后。

• 運營難:廠級條件有限,如何確保核心業(yè)務(wù)及數(shù)據(jù)高可用/故障處理。在面對工業(yè)數(shù)據(jù)海量、傳輸頻率高、應(yīng)用結(jié)構(gòu)復(fù)雜的現(xiàn)狀情況下,如何確保核心業(yè)務(wù)具備高可用及故障自愈能力、高頻數(shù)據(jù)預(yù)處理與持久化存儲。

• 資源緊:傳統(tǒng)行業(yè)運維人員配置不足,廠級運維支撐條件有限。在面對新型應(yīng)用的容器化交付趨勢,再到底層基于容器編排基礎(chǔ)設(shè)施的運維管理,都將對傳統(tǒng)行業(yè) IT 帶來較大的使用門檻。

本次三方合作推出的泛工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合解決方案,旨在提供一種全面的、可擴展的 IoT 業(yè)務(wù)解決方案。

該方案主要由以下 3 部分組成:

▎邊緣應(yīng)用

邊緣數(shù)采軟件 Neuron 通過配置南向設(shè)備和點位信息連接到設(shè)備端進行數(shù)據(jù)采集,并配置北向驅(qū)動把采集到的數(shù)據(jù)上傳到邊緣流式計算引擎 eKuiper;

eKuiper 配置 Neuron 為數(shù)據(jù)源,并以 Neuron 源設(shè)計計算規(guī)則,計算結(jié)果以 MQTT 形式發(fā)送到同邊緣網(wǎng)絡(luò)的NanoMQ;

邊緣 Broker NanoMQ 與云端 EMQX 做橋接處理,將邊端數(shù)據(jù)源源不斷地以 MQTT 協(xié)議發(fā)送消息到云端EMQX Enterprise。

▎中心應(yīng)用

云端 Broker EMQX Enterprise 從邊緣端接收消息,經(jīng)過規(guī)則引擎處理后提供給上層應(yīng)用。云邊一體化平臺EMQX ECP,負責(zé)云端 EMQX Enterprise 的全生命周期管理,通過與云邊協(xié)同代理 ECP Edge Agent 通信進行邊緣服務(wù)指令下發(fā)、遠程配置,可以將 Neuron、eKuiper 的配置抽象成模版,批量下發(fā)到有類似配置需求的其他邊緣端。

▎平臺底座

ZStack Edge 云原生超融合基于通用服務(wù)器部署,直接在物理機上并行運行「容器+虛擬機」雙引擎,結(jié)合分布式存儲、應(yīng)用市場、一鍵運維、云邊協(xié)同、云原生災(zāi)備等服務(wù)模塊,為廠級數(shù)據(jù)中心/邊緣計算場景下的業(yè)務(wù)應(yīng)用實現(xiàn)開箱即投產(chǎn)、應(yīng)用級故障自愈、數(shù)據(jù)高可用、一鍵運維等關(guān)鍵能力。

英特爾為 ZStack Edge 云原生超融合平臺提供性能強勁、穩(wěn)定可靠、彈性可擴展的處理器基座,以及兼具性能和能效優(yōu)化的虛擬化技術(shù),同時英特爾也提供了針對最新英特爾®至強®可擴展處理器的軟件加速和優(yōu)化支持。

▎一體化

• 采集歸一體化:實現(xiàn)各類設(shè)備數(shù)據(jù)格式的標(biāo)準(zhǔn)化、統(tǒng)一化采集與接入,為業(yè)務(wù)應(yīng)用開發(fā)提供了靈活的數(shù)據(jù)接口,大幅降低開發(fā)成本,幫助企業(yè)快速開發(fā)創(chuàng)新業(yè)務(wù)應(yīng)用;

• 業(yè)務(wù)級開箱即用:通過 ZStack Edge 云原生超融合內(nèi)置應(yīng)用市場,為 EMQ 所有組件提供可視化部署以應(yīng)用一鍵發(fā)布/回滾/版本管理能力,屏蔽底層異構(gòu)資源,實現(xiàn)開箱即投產(chǎn)。

▎低延時

• 邊緣計算:可靠近生產(chǎn)現(xiàn)場部署,毫秒級響應(yīng)時間,支持實時數(shù)據(jù)過濾、處理、計算、離線緩存等服務(wù),大大縮短了數(shù)據(jù)與決策之間的等待時間,提高服務(wù)質(zhì)量 ;

• 云邊協(xié)同:支持從邊到云的數(shù)據(jù)采集,和從云到邊的指令下發(fā),在邊緣端不支持 HTTP 協(xié)議時可提供 MQTT 協(xié)議的云邊通道功能,實現(xiàn)云端對邊端的管控。

▎高可用

• 故障自愈:核心業(yè)務(wù)基于容器編排能力,具備故障自愈能力,消除業(yè)務(wù)停機時間,提升業(yè)務(wù)延續(xù)性;

• 穩(wěn)定可靠:全平臺高可用,內(nèi)置分布式存儲底座,提供多種類型存儲滿足高頻數(shù)據(jù)預(yù)處理與持久化歸檔存儲需求。

▎易運維

• 業(yè)務(wù)可視化:Neuron、NanoMQ、eKuiper、EMQX 等組件均可實現(xiàn)高效對接,通過 EMQX ECP 統(tǒng)一管理,便于維護人員配置/監(jiān)控/編寫/啟停,提升業(yè)務(wù)管理效率;

• 一鍵運維:一鍵對關(guān)鍵資源和服務(wù)進行自動化巡檢,內(nèi)置評分機制對所巡檢項目健康狀態(tài)進行量化評分,自動生成針對性的修復(fù)建議,降低現(xiàn)場運維門檻。

目前該方案主要針對以下三大應(yīng)用場景:

▎工廠數(shù)據(jù)可視化數(shù)字孿生

工業(yè)生產(chǎn)數(shù)據(jù)是海量且連續(xù)的,且數(shù)字孿生對數(shù)據(jù)量和延遲有很高要求,用傳統(tǒng)的批處理方法處理流數(shù)據(jù)幾乎不可能,因此流處理在邊緣側(cè)成為剛需,同時需要廠級信息中心提供生產(chǎn)數(shù)據(jù)提供高可用、高并發(fā)、低延時的數(shù)據(jù)傳輸、分析、對接能力。聯(lián)合解決方案可在車間/廠級可視化建立統(tǒng)一的數(shù)據(jù)傳輸通道,消除數(shù)據(jù)孤島,輕松實現(xiàn)各級可視化應(yīng)用之間的數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)、處理、存儲,對新系統(tǒng)的擴展和創(chuàng)新應(yīng)用開發(fā)提供巨大的便利性。

▎設(shè)備異常感知及處理

在工業(yè)生產(chǎn)弱網(wǎng)環(huán)境下,要將各類工業(yè)設(shè)備接入實現(xiàn)異常告警、消除安全隱患,需要使用輕量級 MQTT 協(xié)議進行數(shù)據(jù)實時感知和穩(wěn)定傳輸。同時,還需要打通不同網(wǎng)絡(luò)中設(shè)備、不同系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)壁壘,以便實現(xiàn)設(shè)備間的聯(lián)動。最終,需要在廠級指揮調(diào)度中心匯聚和管理所有異常事件,聯(lián)合解決方案可有效提高廠級生產(chǎn)效率和質(zhì)量。

▎生產(chǎn)線視覺 AI 缺陷檢測

引入 AI 缺陷檢測能力可優(yōu)化工廠生產(chǎn)工藝,需要在邊緣端支持 Rest、gRPC、msgpack RPC 等服務(wù)對接 AI 缺陷監(jiān)測數(shù)據(jù),聯(lián)動自動化設(shè)備進行告警通知或糾錯流程,實現(xiàn)生產(chǎn)質(zhì)量追溯和工藝優(yōu)化。聯(lián)合解決方案可構(gòu)建完整的云邊一體 AI 模型訓(xùn)練流程,實時匯聚圖像流并持久化到中心端進行模型訓(xùn)練和優(yōu)化,同時匯聚新模型推理結(jié)果。

近兩年,隨著國家對產(chǎn)業(yè)升級和節(jié)能減排的支持,數(shù)字經(jīng)濟正從消費互聯(lián)網(wǎng)向產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)高速演進。在 EMQ 與 ZStack 及英特爾的深度合作下,泛工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)聯(lián)合解決方案將實現(xiàn)從上層業(yè)務(wù)流到底層基礎(chǔ)設(shè)施的全新升級,助力智能制造、智慧能源、智慧交通等行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,為用戶實現(xiàn)提質(zhì)、降本、增效。