工业互联网设备端

导读：工业互联网设备端

构建工业物联网设备端所面临的核心问题是如何解决数据的异构性。一般来说，设备端的数据异构性问题比服务端较为突出，且经常不能单纯依靠软件技术来解决。

这里将传感层和传输层合并在一个章节中讲述，主要是这两个层次之间的界限其实是具有一定的模糊性的。正如前面说过的，越来越多的设备将传输层功能作为一个技术模块内置在其中从而成为所谓的智能设备。

1 数据异构性

所谓“万事开头难”，数据的获取是整个物联网系统业务流程的根本驱动力，在现实中也常常是实施代价最大的部分，常见的原因主要有：

1.1 电气信号的异构性

对于需要向非智能设备、传感器、执行器等采集数据的工业网关而言，第一个面临的问题就是与采集对象对接的电气信号是不同的。这些“哑终端”的往往采用的是用于过程控制系统的近场通信技术，比如：各类串口技术、工业总进线技术，甚至更加原始的模拟量或数字量信号点。当然，也不排除有些带有网络功能的智能设备也通过工业网关将数据合并上传。所以，作为传输层的工业网关，首先就要面临对各种电气信号的对接能力。

1.2 通信协议的异构性

不同的电气信号接口，其采用的数据通信协议一般是不同的。甚至同样的电气信号接口下，比如各类串口，其表征数据的应用层协议也可能是不同的。作为工业网关为了减轻服务端处理数据的负担，一般来说都要在传输前完成从异构到系统内容易数据协议的转换。

1.3 数据数量的异构性

设备端和服务端之间最常见的关于数据数量的失配就是原始数据的缺失。物联网系统的业务往往需要更多角度的数据，但是传统设备的数据信号的设置往往仅仅为了满足过程控制的需要就可以了。比如一台水泵的控制系统，仅仅为了满足水泵的启停和运行工况的变化，而可能不会关注其震动、材料疲劳等问题，因此也就不会部署相应的传感器，也就没有相应的数据。这个时候的解决方式有两种：一种是加装传感器，另一种是根据现有的数据利用某个合理的公式来推测，也就是通过数据整合来在一定的精度下提供所需要的数据。

当然并不能否定数量失配是数据过多，即：物联网服务端可能只需要设备的一个相对宏观的状态，比如是否正常运行还是处于某种故障中，但是现场并没有某个设备可以直接给出表征这种状态的数据，而是需要网关自己根据采集到的多个数据综合判断。

数量的异构性问题，又可成为数据完整性问题。

1.4 数据质量的异构性

原始数据还可能有其他的质量上的失配情况，比如时序数据的噪音、采样频率、单位等的不同。

噪音可能来源于最原始的数据源，也可能来源于传感网络中的传输过程，甚至在工业网关内部的电路或不恰当的数据处理引入。比如原始的数据A/D转换过程的电气噪音，时序数据在设备或网关中某个进程间通信的管道的阻塞等等。

对于采样频率的不同，常见的情况是服务端需要的采样频率相对原始数据的频率较低。一般采取再采样的方式来处理。简单的处理方式可以是在网关中利用一个缓存来存放该数据，一个任务不断以来自设备的频率写入该数据的值，而另一个任务以需要发送的频率来读取该设备的值即可。如果对原始数据的确切采集时间有较为严格的要求，可以在读取的任务中根据时间戳来进行适当的插值计算。当然还有的做法是网关上不做任何关于采样频率的处理，而交由服务端来进行，但是这种处理方式，会增加服务端和网络层的压力。

数据单位的不同，一般也称为倍率问题。处理方式相对简单，也就是在工业网关中增加倍率的设置，并自动将每个采集到的数据乘以该倍率后再发送。

而本章的以下章节，实际上就是在分别讲述设备端对各种数据异构的标准化处理过程。

　消费者物联网和工业物联网对比？

　　1. 工业物联网设备基于工业环境制造

　　虽然FitBit智能手环可能会遭遇淋雨，Amazon Dash智能按钮也可能会与相关产品触碰，但是用于工业部署的传感器必须能够在消费者难以企及的特殊环境中运行。

　　如极端的湿度和温度，甚至是腐蚀性环境，如安装在下水道等污水基础设施中的设备。

　　此外，测量流体如水和油的工业物联网传感器通常需要浸没在所测量液体中，这些设备需要满足由IP68认证制定的严酷的行业防水标准。

　　设备也常常需要通过HazLoc认证，证明它们可以耐受爆炸和可燃环境。

　　SmartFoam放置管道内，该设备使用电磁传感器，用来报告盗窃位置，也可用来监测管道本身问题

　　2. 工业物联网系统必须具有可扩展性

　　对遍布数百公里的含有数百个中点和终点进行水监测的系统，要比那些雄心勃勃的消费者家庭自动化项目复杂得多。

　　由于IIoT系统会产生数十亿个数据点，因此还必须考虑将信息从传感器传输到最终目的地的方式 ——通常是工业控制系统，如SCADA(监控和数据采集) 平台。

　　为了分散大量数据对集中处理系统所带来的压力，IIoT制造商目前热衷于设计可以在设备端直接进行初步分析的硬件，而不都是依赖云服务器上运行的程序进行分析(一种称为边缘计算的新兴方法或雾计算)。

　　消费者物联网应用涉及较少的设备和数据点，因此如何最大限度地减少中央服务器的吞吐量并不是什么大问题。

　3. 工业物联网设备具有独特的通信和电力要求

　　通常安装IIoT传感器用来测量那些难以到达的远距离基础设施参数，这些基础设施可能位于地表以下(例如石油和天然气设施)，较高的地形(例如水库)，海上(例如油井上)，或者甚至在公路难以到达的遥远沙漠中(如气象站)。

　　设备安装技术人员检查这些设备非常困难且花费巨大。为了最大限度地减少实地检查，IIoT设备需要尽可能设计更长的电池寿命，这常常通过使用工业级电池来实现。

　　IIoT独特的低功耗低带宽需求促使LPWAN和NB-IoT等一系列新兴网络接入系列的发展，这是将这些设备连接到中央服务器的主要手段。

　　这些都是精确设计的物联网设备需要牢记的，因为蜂窝网络(提供高带宽，因此过度消耗电池)和协议，如WiFi和蓝牙(这是不可扩展的)不能完全解决工业物联网设备的需求。

　　为了尽可能提供最大的通信线路冗余，这些网关必须能够支持物联网专属以及传统的连网技术，如WiFI和蓝牙。 在同一个设备上同时具备这些功能对于硬件工程师来说是一个巨大挑战。

　　由于工业物联网设备所控制的活动非常关键，而且操作人员很难到现场查看，IIoT设备通常需要完全远程控制，响应时间很短，并且内置看门狗计时器确保系统故障时能够自动重启。

　　消费类物联网产品则不一样，通常应用于容易接触的场所，因此可以使用固定电源或传统的消费级电池。

　　4. 工业物联网必须符合特定的网络安全标准

　　网络安全是物联网(IoT)所面临的一个重要挑战，根据Hewlett Packard研究，有70%的物联网设备存在安全漏洞。

　　如攻击者获得了客户财产相关的实时视频资料，那么对智能家居进行黑客攻击可能会对个人隐私造成重大影响。不过，网络入侵的影响是局部的。

　　如果同样的事情发生在工业物联网，这些系统通常要将传感器连接到关键的基础设施资源，如发电厂和水资源管理设施，那么其潜在的影响要严重得多(Stuxnet蠕虫就是一个很典型的例子)。

　　因此，IIoT安装必须满足更严苛的网络安全要求，才能获得批准使用。

　　IIoT还涉及集成信息技术(IT)和操作技术(OT)系统(如PLC控制器)，这些系统在网络安全方面的要求又有所不同。

　相比之下，消费者物联网系统只需要与消费设备上相对简单的控制机制接口即可。

　　5. 工业物联网解决方案必须是精准的

　　与相当成熟的大众市场物联网产品(如智能洗衣机)不同，IIoT解决方案通常需要个性化设计，根据购买者的个性化使用要求进行量身定制。

　　出于这个原因，IIoT技术通常可以通过多种方式提供，从而满足其他软件系统的定制和集成。这包括API或平台即服务(PaaS)产品。

　　相比之下，消费者市场的应用较少进行定制，功能要求也相对一致。

　　总结

　　尽管消费者和工业物联网都是将物理设备连接到互联网，但它们在几个方面存在显著差异。

　　从发展和商业推广的角度来看，它们似乎逐渐成为两个平行的生态系统，虽然存在一些交叉，但也有各自的特点、参与者和创新。

　　工业物联网(IIoT)和消费者物联网最显著的差别在于：工业物联网对设备性能要求更高，因其特殊用途导致所需网络连接属性和电源要求不同，以及其对网络安全性要求更加苛刻，同时工业物联网更具有个性化设计需求。