隨著物聯網或(huo)物(wu)聯(lian)(lian)(lian)網解決方案(an)(an)的出現，許多(duo)行業(ye)都從提高生產力(li)和(he)運營(ying)可靠性的物(wu)聯(lian)(lian)(lian)網技術中受益匪淺(qian)。物(wu)聯(lian)(lian)(lian)網解決方案(an)(an)提供了一(yi)種(zhong)設置(zhi)，其中包括傳(chuan)感器、儀器、機器和(he)許多(duo)其他連接設備(bei)，無(wu)需人工干預即可運行。本文將慢(man)慢(man)分(fen)解物(wu)聯(lian)(lian)(lian)網解決方案(an)(an)架(jia)構，以更多(duo)地了解物(wu)聯(lian)(lian)(lian)網實施的分(fen)步過程(cheng)。
什么是物聯網解決方案架構？
物(wu)(wu)(wu)聯(lian)(lian)網簡而言(yan)之就是(shi)(shi)將事物(wu)(wu)(wu)都(dou)連(lian)上網絡，其(qi)中“事物(wu)(wu)(wu)”一(yi)詞可能指汽車、建筑物(wu)(wu)(wu)、機(ji)器，甚至是(shi)(shi)人(ren)。物(wu)(wu)(wu)聯(lian)(lian)網解(jie)決方案(an)是(shi)(shi)一(yi)個(ge)由(you)互連(lian)的(de)(de)傳感器、計算設備和機(ji)器組成(cheng)的(de)(de)系統，它們通(tong)(tong)過網絡連(lian)接起來(lai)，形成(cheng)一(yi)個(ge)完整的(de)(de)操作(zuo)。因此，物(wu)(wu)(wu)聯(lian)(lian)網解(jie)決方案(an)架構是(shi)(shi)從收集(ji)原始數據(ju)(ju)到獲(huo)得預(yu)測或結果的(de)(de)逐步數據(ju)(ju)流(liu)的(de)(de)設計。物(wu)(wu)(wu)聯(lian)(lian)網解(jie)決方案(an)架構沒有通(tong)(tong)用標準，但通(tong)(tong)常該技術需要四個(ge)主要組件，包括：
傳感器/執行器
網關和網絡
云或數據服務器
應用層
第1 步：原始數據收集
作(zuo)為每個物(wu)(wu)聯網系(xi)統(tong)的(de)(de)根，連(lian)接的(de)(de)設備負責提供物(wu)(wu)聯網系(xi)統(tong)的(de)(de)目的(de)(de)，即收集(ji)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)。因此(ci)，這項技術需(xu)要傳(chuan)感(gan)(gan)器收集(ji)預測所(suo)(suo)需(xu)的(de)(de)所(suo)(suo)有(you)原(yuan)始(shi)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)。傳(chuan)感(gan)(gan)器從過程(cheng)或環(huan)境(jing)條件中收集(ji)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)，例(li)如質(zhi)量(liang)控(kong)制、溫度、濕度、裝配(pei)線的(de)(de)速(su)度等等。此(ci)外，物(wu)(wu)聯網解決(jue)方案架構允(yun)許以指令或命(ming)令的(de)(de)形(xing)式(shi)進行(xing)雙向數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)流，通知執(zhi)行(xing)器采取控(kong)制或維護流程(cheng)所(suo)(suo)需(xu)的(de)(de)任何操作(zuo)。在(zai)某些情況下，傳(chuan)感(gan)(gan)器可(ke)能會檢測到需(xu)要立即響應的(de)(de)情況，以便執(zhi)行(xing)器可(ke)以實時執(zhi)行(xing)補救措施。在(zai)傳(chuan)感(gan)(gan)器編譯完所(suo)(suo)有(you)原(yuan)始(shi)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)后，
原(yuan)始(shi)數(shu)據收集(ji)的物聯網解(jie)決方案：
溫度感應器
GPS/接近
運動/速度傳感器
電動執行器
液壓馬達
第2 步：物聯網網關和數據采集系統 (DAS)
數(shu)(shu)據(ju)(ju)采集系統(DAS) 在將原始模擬(ni)數(shu)(shu)據(ju)(ju)轉換為可(ke)編程數(shu)(shu)字數(shu)(shu)據(ju)(ju)方面發揮著重要作用(yong)。互聯網(wang)(wang)(wang)(wang)網(wang)(wang)(wang)(wang)關在傳感器和(he)網(wang)(wang)(wang)(wang)關之(zhi)間提供網(wang)(wang)(wang)(wang)絡連(lian)接(jie)(jie)以(yi)執行 DAS。此網(wang)(wang)(wang)(wang)絡連(lian)接(jie)(jie)可(ke)以(yi)通(tong)過無線(xian)或(huo)有(you)線(xian)連(lian)接(jie)(jie)，比如 LAN、USB 或(huo) GPIO。在這一層 IoT 解(jie)決方案架構中，網(wang)(wang)(wang)(wang)關和(he) DAS 還有(you)助于(yu)控制、過濾(lv)和(he)選擇(ze)數(shu)(shu)據(ju)(ju)，以(yi)最大限(xian)度地(di)減少發送到云端的信息量，從而影響(xiang)功率和(he)整體性能。
在功耗和(he)(he)性(xing)能(neng)之間找(zhao)到適(shi)當(dang)的(de)平衡對(dui)于優化(hua)整體性(xing)能(neng)至關重(zhong)要(yao)(yao)。因此，功率預算(suan)起(qi)著重(zhong)要(yao)(yao)作(zuo)用。功率預算(suan)是一種考慮(lv)操作(zuo)整個(ge)物聯網(wang)解決(jue)方案架(jia)構(gou)所需(xu)的(de)可能(neng)功率的(de)每個(ge)細節(jie)的(de)行為。操作(zuo)員必須(xu)考慮(lv)描述實(shi)際能(neng)量輸(shu)出(chu)和(he)(he)計(ji)算(suan)能(neng)量輸(shu)出(chu)之間關系(xi)的(de)性(xing)能(neng)比或百分比。因此，通過(guo)比較理論(lun)和(he)(he)實(shi)際結果，可以更精確地(di)計(ji)算(suan)功率預算(suan)。有人可能(neng)想知道為什么這如(ru)此重(zhong)要(yao)(yao)。以下是物聯網(wang)解決(jue)方案架(jia)構(gou)中功率預算(suan)的(de)一些要(yao)(yao)點(dian)：
功率(lv)可用(yong)性：功率(lv)預算確保它(ta)仍(reng)然足(zu)夠，并有足(zu)夠的功率(lv)來確保未來的運行。
發(fa)熱(re)：滿足功率和性能(neng)(neng)之(zhi)間的適(shi)當平衡將防止(zhi)過熱(re)。過熱(re)可能(neng)(neng)對計(ji)算機(ji)組件有害或(huo)導致性能(neng)(neng)下降。
成本(ben)：更大的(de)功率意味著更大的(de)組件(jian)，這(zhe)意味著操作計算(suan)機需要(yao)更高的(de)成本(ben)。
物聯網網關和數據采集系統(DAS) 的物聯網解(jie)決方(fang)案：
1. SoC與Socket設計
在計(ji)算出整個(ge)物聯網解決(jue)方案架(jia)構所需的功(gong)率預(yu)算后，下一步就是(shi)要(yao)知道要(yao)使用哪個(ge)處理器(qi)。在這里，我們有SoC（片(pian)上系統(tong)）和Socket設計(ji)。SoC 或片(pian)上系統(tong)是(shi)將所有計(ji)算機(ji)組件組合到(dao)單(dan)個(ge)基板系統(tong)上的集成電路(lu)。例如，除了(le)CPU之外，它還包括GPU和內(nei)存存儲等高級(ji)外圍(wei)設備。因此，這種處理器(qi)設計(ji)通(tong)常用于節能和空間(jian)受限的部署(shu)。
另一方面，插座設計是主板上的單個連接器，提供與CPU的機械連接和電氣接口。雖然插座芯片設(she)計允許多個復(fu)雜的工(gong)藝，但由(you)于它運行在(zai)高性能(neng)，這也意味著它具有(you)(you)更高的熱設(she)計功(gong)率（TDP）或更多的功(gong)率。因此，插座式芯片設(she)計處理器(qi)(qi)需要額外(wai)的冷(leng)卻(que)，以避免可能(neng)導致(zhi)故障(zhang)和熱節流(liu)的高溫。對于選(xuan)擇(ze)哪種類型(xing)的處理器(qi)(qi)設(she)計沒有(you)(you)明確的解決方(fang)(fang)案(an)；每個物聯網解決方(fang)(fang)案(an)都是根據處理能(neng)力和要求精確選(xuan)擇(ze)的。
2. 性能加速——用于實時處理的 CPU、GPU 和 M.2 加速器
性(xing)能(neng)加(jia)(jia)速器(qi)(qi)是能(neng)夠從CPU 卸載任(ren)務并(bing)(bing)提高性(xing)能(neng)以(yi)獲(huo)得實時決策的(de)(de)(de)微(wei)處理器(qi)(qi)。僅一(yi)個(ge) CPU 可能(neng)不足以(yi)處理來(lai)自(zi)越來(lai)越多的(de)(de)(de)物聯(lian)網(wang)(wang)設(she)備的(de)(de)(de)大(da)量數據(ju)。因此(ci)，性(xing)能(neng)加(jia)(jia)速器(qi)(qi)利(li)用并(bing)(bing)行計算(suan)(suan)，系(xi)統可以(yi)一(yi)次同時處理各種任(ren)務。物聯(lian)網(wang)(wang)解決方案(an)架構(gou)可以(yi)利(li)用的(de)(de)(de)一(yi)些(xie)性(xing)能(neng)加(jia)(jia)速器(qi)(qi)包括多核 CPU、GPU、VPU、NVME M.2 存儲等等。在性(xing)能(neng)加(jia)(jia)速器(qi)(qi)的(de)(de)(de)幫助下，邊緣(yuan)計算(suan)(suan)機(ji)可以(yi)處理來(lai)自(zi)多個(ge)物聯(lian)網(wang)(wang)設(she)備的(de)(de)(de)所有數據(ju)，并(bing)(bing)在生成數據(ju)的(de)(de)(de)地方執行復雜的(de)(de)(de)分析。
第3步：邊緣處理
在這(zhe)一層的(de)物(wu)聯網(wang)解(jie)決方案架構(gou)中，所有前期已經數(shu)字化和(he)積累的(de)模擬(ni)數(shu)據(ju)都會歸結為(wei)這(zhe)個(ge)過程(cheng)(cheng)，稱為(wei)預處理(li)或(huo)邊緣處理(li)。在這(zhe)個(ge)階段，機器(qi)學習(xi)可以非常(chang)有助(zhu)于(yu)向(xiang)系(xi)統提供反饋并管理(li)整個(ge)正在進行的(de)過程(cheng)(cheng)，而無(wu)需(xu)等(deng)待來(lai)自(zi)云端的(de)指令(ling)。因此，機器(qi)學習(xi)通過在邊緣處理(li)一些數(shu)據(ju)來(lai)幫助(zhu)減少發送到(dao)云或(huo)數(shu)據(ju)中心的(de)數(shu)據(ju)量(liang)。
物聯網中的工作負載整合
需要堅固的(de)(de)(de)邊(bian)緣計算(suan)(suan)解決(jue)(jue)方案作(zuo)為所有數據預處(chu)(chu)理的(de)(de)(de)媒(mei)介。此外(wai)，堅固的(de)(de)(de)邊(bian)緣計算(suan)(suan)解決(jue)(jue)方案通(tong)過多核處(chu)(chu)理器(qi)、巨大(da)的(de)(de)(de)數據存儲(chu)和各(ge)種I/O 選項提供可擴(kuo)展的(de)(de)(de)高(gao)級處(chu)(chu)理能力。因此，通(tong)過利用強大(da)的(de)(de)(de)邊(bian)緣計算(suan)(suan)解決(jue)(jue)方案連接所有傳(chuan)感器(qi)、設備和物(wu)(wu)聯(lian)(lian)網基礎設施，可以在(zai)減(jian)少硬件占用的(de)(de)(de)情況(kuang)下執(zhi)行物(wu)(wu)聯(lian)(lian)網解決(jue)(jue)方案架構流程(cheng)。
第4 步：在云或數據中心進行進一步分析
在物(wu)聯網解決方案架(jia)構的(de)第四步，云(yun)或(huo)數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)心作為(wei)整(zheng)個物(wu)聯網架(jia)構流程的(de)大腦延伸。數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)心或(huo)基(ji)于(yu)云(yun)的(de)系(xi)統(tong)專門設計用于(yu)存儲、處理和分析來(lai)自多個傳感器(qi)或(huo)站點的(de)大量(liang)數(shu)(shu)據(ju)，以進行更(geng)深入的(de)分析。在這個階段，數(shu)(shu)據(ju)中(zhong)心將收集到的(de)所(suo)有數(shu)(shu)據(ju)結合起來(lai)，以獲得(de)更(geng)全面的(de)物(wu)聯網整(zheng)體(ti)架(jia)構圖(tu)和可操作的(de)預(yu)測(ce)。最后(hou)，預(yu)測(ce)可以直接傳回傳感器(qi)或(huo)執行器(qi)或(huo)最終用戶應用程序。
第5 步：用于狀態和數據管理的人機界面 (HMI)
這是物聯網解決方案(an)架構(gou)的(de)(de)最(zui)后一步。如前所述，來自云或(huo)數(shu)據中(zhong)心的(de)(de)最(zui)終(zhong)預測將傳(chuan)回(hui)傳(chuan)感(gan)器/執行(xing)器或(huo)直接傳(chuan)給最(zui)終(zhong)用(yong)戶。因(yin)此(ci)，在與最(zui)終(zhong)用(yong)戶直接接觸時(shi)，考慮(lv)物聯網平(ping)臺至(zhi)關重要(yao)。HMI 或(huo)人機(ji)界面是提供人機(ji)交互(hu)的(de)(de)圖形用(yong)戶界面 (GUI)。HMI 允許操作員管理正在進行(xing)的(de)(de)流程并顯示數(shu)據可(ke)視(shi)(shi)化(hua)。因(yin)此(ci)，物聯網中(zhong)的(de)(de) HMI 對于實現來自機(ji)器系統的(de)(de)遠程交互(hu)和(he)可(ke)視(shi)(shi)化(hua)是至(zhi)關重要(yao)的(de)(de)。
