基于云邊協同的工業互聯網實踐

梁 柱

（中海油信息科技有限公司，廣東 深圳 518068）

0 引言

工業互聯網是工業技術與互聯網技術二者深度融合的產物。加強云計算與邊緣計算等技術在工業制造業中的滲透應用，并充分發揮云邊協同的優勢，能促進工業制造業實現良好的數字化轉型，能提升工業制造業的發展質量，并增強工業制造業的核心競爭力。對此，有必要強化基于云邊協同的工業互聯網實踐。

1 傳統工業應用形態和云邊協同概述

1.1 傳統工業應用形態

傳統工業應用一般可分為兩類，一類是IT類應用，另一類是OT類應用。前者主要在企業資源計劃和財務管理服務領域集中；后者主要包括制造執行系統以及數據采集與監視控制系統[1]。在OT類現有應用中，通常大型設備需測量信號多達上千個，對于復雜性較強的生產環節，不同參數甚至多達數萬個。部分工業信號甚至具有Gb/s級別的采集頻率，傳統工業應用的固有結構無法對海量數據進行處理存儲。

與其他行業相比，工業應用相關數據的用途差異較大。工業數據在各類自動反饋，諸如異常檢測以及告警中形成了廣泛應用。在工業生產制造的具體過程中，有效采集相關實時數據，在此基礎上，對現有模型進行修正、訓練。工業生產線必須能實現對實時數據的高效良好處理。例如，在開展自動化生產的過程中，借助傳感器無法對螺絲松緊度和軸承平衡度進行直接測量，對此，需依托可測信號，對機理模型進行構建，并開展間接測量，對數據進行實時分析和科學預測，據此實現對工業產品實際良品率的有效提升[2]。

1.2 云邊協同概述

云邊協同能實現對不同應用場景下各類需求的良好契合和高效匹配，并推動邊緣計算涉及的相關應用最大化程度上發揮其價值功能，促進工業企業有效轉型。云邊協同包括的主要內容如下：

（1）資源協同。邊緣節點能對各項基礎設施資源，諸如計算、虛擬化、網絡、存儲等進行提供，并構建API，與邊緣云中心云平臺實現良好的交互通信和信息鏈接，對于占據核心地位的云節點，要對所需的設備裝置和相關信息進行提供；并借助占據核心地位的云節點，對于邊緣節點有關的各類設備信息的有效收集，并發揮自身功能，對資源進行高效的調度管理和優化配置[3]。

（2）數據協同。數據協同主要涵蓋如下數據： 對設備進行管理形成的數據、企業生產形成的數據、企業開展運營管理形成的數據等。邊緣節點能有效采集如下數據信息：物聯網終端相應的生產數據、監控數據、以及在生產、管理和運營過程中形成的各類數據。完成對信息的有效采集后，要將數據分析提出的要求的作為依據，并與數據建模內容相結合，對數據進行初步的分析挖掘，據此產生準確的處理結果，并向占據核心地位的云節點進行上傳。占據核心地位的云節點，要對由邊緣節點所發現的各類數據進行有效接收，并分析存儲海量數據，并實施價值挖掘[4]。

（3）模型協同。在對數字化模型進行構建的具體過程中，邊緣節點需對邊緣物聯網涉及的各類設備數據進行提供，并為數字化模型創設運行環境，做好相關部署，完成模型后，由邊緣節點對之進行執行，并向占據核心地位的云節點上傳形成的模型結果。占據核心地位的云節點，將各項業務提出的具體要求走位依據，并與物聯網終端加強結合，對歷史數據進行借鑒，并對實時數據進行獲取，結合模型反饋相應的數據結果，對模型進行優化改進，并向邊緣節點下發完成模型，開展相應的部署管理[5]。

（4）服務協同。遠中心云節點涉及的各類控制信息，一般均通過邊緣節點被有效執行，并通過中心云節點，對實時控制信息進行下發，并對之進行管理。

（5）業務管 理協同。邊 緣節點對API進行提供，負責對業務進行分發，并開展相應的控制管理；由中心云節點部署各項業務應用，并對編排工作進行管理，從全局層面出發，對企業實際經驗各項業務的具體情況進行掌控，并將實際需求作為依據，對各項業務進行科學合理的有序編排。

（6）應用管理協同。邊緣節點能有效提供API，并部署各項邊緣應用，還能對運行環境進行創設，并開展高效良好的全生命周期管理。通過中心云節點，對 相應的邊緣應用實施全生命周期管理，涵蓋推送、監控、安裝、更新、卸載等。對于低延時應用，邊緣節點能有效開展良好的生命周期管理；中心云節點，能契合各項邊緣應用，高效良好地開展生命周期管理，并對邊緣節點提供開發、測試必要的條件[6]。

2 基于云邊協同的工業互聯網實踐

2.1 框架設計

（1）整體架構。在工業互聯網中，工業互聯網平臺占據著核心地位，該平臺通過數字化技術與工控技術二者的緊密結合，促進IT與OT實現全面融合，并促進全生產要素與生產鏈實現良好連接，以工業互聯網為依托，對 相關工業數據進行良好采集，開發創新業務及應用，促進資源配置實際效率實現大幅度提升，并促進工業制造業實現高質量發展。該平臺包括兩部分內容：一是邊緣節點，二是中心節點。

（2）laaS層。該層在云計算設施中占據著基礎性地位，即為服務層。平臺通過虛擬化技術，能優化硬件資源。依托各類虛擬化工具，諸如Xen、VMware、KVM等，能為工業場景有效提供具有較高可靠性和較強定制性的laaS層服務。

（3）工業PaaS平臺層。該層主要對應用程序部署以及管理服務進行提供。該層主要包括如下內容：一是工業大數據分析與建模，能對用戶數據建模涉及的相關數據進行清洗、管理以及分析。二是資源與應用管理，借助tomcat支持前端各項創新應用，并通過容器化的MySQL對建模所需的相關數據進行清洗。三是設備接入與管理，負責管理各項底層設備，并采集相關數據，對數據進行傳輸，并實施協議解析。

（4）工業SssS應用層。該層應用程序的開發基礎，是底層基礎能力平臺。工業企業要從自身的具體特點出發，對各類創新應用，諸如預測性維護、機器視覺等進行開發，據此實現對各項業務難題的有效解決。同時，該層對前端Web界面進行展示，并對底層技術具備的復雜性進行屏蔽，依托界面對底層數據蘊含的意義進行形象表達。

2.2 實踐要點

工業互聯網云邊數據協同。對工業互聯網而言，數據資源占據著至關重要的地位。要以數據資源為依托，對價值進行創造。工業大數據的內容主要包括如下幾類：一是企業推動自身信息化發展涉及的相關數據；二是工業物聯網在實踐應用過程中涉及的數據信息；三是外部跨界涉及的數據。

（1）基本介紹。邊緣與云平臺數據協同，依托Rabbitmq消息隊列，架設相關服務傳輸實時數據，邊緣節點能與核心云節點良好高效地實現數據協同。通過邊緣節點，預處理分析相關數據，對高質量數據進行提取，并傳送至核心云節點。

（2）技術方案。通過在中心云節點和邊緣節點部署的云主機實施云邊數據協同。該技術方案由如下三大模塊構成：一是數據發送模塊。該模塊將云應用的具體需求作為依據，對相關數據實施處理和轉換、過濾，將質量較高的數據提供給數據同步模塊。二是數據同步模塊。該模塊借助Rabbitmq，依托中心云節點和邊緣節點，搭建數據通道，對各類數據進行實時傳輸。三是數據接收模塊。該模塊對數據進行接收，并根據具體要求，高效處理和妥善存儲數據。

（3）相關場景。一是數據過濾：邊緣節點可篩選過濾相關數據。在企業上云相應的大環境下，中心云能對自身存儲進行減少，并實現對企業成本的降低。二是數據分析與模型部署：企業上云，其主要目的在于通過云對企業數據、產品數據以及運營數據進行分析，并據此構建解決方案，實現對企業管理和運營方案的優化，并實現良好的價值創造。

3 結束語

通過Rabbitmq對實時數據通道進行構建，能促進工業數據在中心云節點與邊緣節點實現良好交互，能促進企業基于云邊協同實現良好的數字化轉型。因此，基于云邊協同的工業互聯網，能促進我國智能工業的良好發展，推動我國工業實現高效良好的數字化轉型，并實現制造大國對制造強國的轉變。