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物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)及其流程

朗銳智科 ? 2022-03-17 15:53 ? 次閱讀

隨著物聯(lián)網(wǎng)或物聯(lián)網(wǎng)解決方案的出現(xiàn),許多行業(yè)都從提高生產(chǎn)力和運(yùn)營(yíng)可靠性的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)中受益匪淺。物聯(lián)網(wǎng)解決方案提供了一種設(shè)置,其中包括傳感器、儀器、機(jī)器和許多其他連接設(shè)備,無(wú)需人工干預(yù)即可運(yùn)行。本文將慢慢分解物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu),以更多地了解物聯(lián)網(wǎng)實(shí)施的分步過(guò)程。

什么是物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)?

物聯(lián)網(wǎng)簡(jiǎn)而言之就是將事物都連上網(wǎng)絡(luò),其中“事物”一詞可能指汽車(chē)、建筑物、機(jī)器,甚至是人。物聯(lián)網(wǎng)解決方案是一個(gè)由互連的傳感器、計(jì)算設(shè)備和機(jī)器組成的系統(tǒng),它們通過(guò)網(wǎng)絡(luò)連接起來(lái),形成一個(gè)完整的操作。因此,物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)是從收集原始數(shù)據(jù)到獲得預(yù)測(cè)或結(jié)果的逐步數(shù)據(jù)流的設(shè)計(jì)。物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)沒(méi)有通用標(biāo)準(zhǔn),但通常該技術(shù)需要四個(gè)主要組件,包括:

傳感器/執(zhí)行器

網(wǎng)關(guān)和網(wǎng)絡(luò)

云或數(shù)據(jù)服務(wù)器

應(yīng)用層

第 1 步:原始數(shù)據(jù)收集

作為每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的根,連接的設(shè)備負(fù)責(zé)提供物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的目的,即收集數(shù)據(jù)。因此,這項(xiàng)技術(shù)需要傳感器收集預(yù)測(cè)所需的所有原始數(shù)據(jù)。傳感器從過(guò)程或環(huán)境條件中收集數(shù)據(jù),例如質(zhì)量控制、溫度、濕度、裝配線(xiàn)的速度等等。此外,物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)允許以指令或命令的形式進(jìn)行雙向數(shù)據(jù)流,通知執(zhí)行器采取控制或維護(hù)流程所需的任何操作。在某些情況下,傳感器可能會(huì)檢測(cè)到需要立即響應(yīng)的情況,以便執(zhí)行器可以實(shí)時(shí)執(zhí)行補(bǔ)救措施。在傳感器編譯完所有原始數(shù)據(jù)后,

原始數(shù)據(jù)收集的物聯(lián)網(wǎng)解決方案:

溫度感應(yīng)器

GPS/接近

運(yùn)動(dòng)/速度傳感器

電動(dòng)執(zhí)行器

液壓馬達(dá)

第 2 步:物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) (DAS)

數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(DAS) 在將原始模擬數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為可編程數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)方面發(fā)揮著重要作用?;ヂ?lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)在傳感器和網(wǎng)關(guān)之間提供網(wǎng)絡(luò)連接以執(zhí)行 DAS。此網(wǎng)絡(luò)連接可以通過(guò)無(wú)線(xiàn)或有線(xiàn)連接,如 LAN、USB 或 GPIO。在這一層 IoT 解決方案架構(gòu)中,網(wǎng)關(guān)和 DAS 還有助于控制、過(guò)濾和選擇數(shù)據(jù),以最大限度地減少發(fā)送到云端的信息量,從而影響功率和整體性能。

在功耗和性能之間找到適當(dāng)?shù)钠胶鈱?duì)于優(yōu)化整體性能至關(guān)重要。因此,功率預(yù)算起著重要作用。功率預(yù)算是一種考慮操作整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)所需的可能功率的每個(gè)細(xì)節(jié)的行為。操作員必須考慮描述實(shí)際能量輸出和計(jì)算能量輸出之間關(guān)系的性能比或百分比。因此,通過(guò)比較理論和實(shí)際結(jié)果,可以更精確地計(jì)算功率預(yù)算。有人可能想知道為什么這如此重要。以下是物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)中功率預(yù)算的一些要點(diǎn):

功率可用性:功率預(yù)算確保它仍然足夠,并有足夠的功率來(lái)確保未來(lái)的運(yùn)行。

發(fā)熱:滿(mǎn)足功率和性能之間的適當(dāng)平衡將防止過(guò)熱。過(guò)熱可能對(duì)計(jì)算機(jī)組件有害或?qū)е滦阅芟陆怠?

成本:更大的功率意味著更大的組件,這意味著操作計(jì)算機(jī)需要更高的成本。

物聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關(guān)和數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)(DAS) 的物聯(lián)網(wǎng)解決方案:

1. SoC與Socket設(shè)計(jì)

在計(jì)算出整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)所需的功率預(yù)算后,下一步就是要知道要使用哪個(gè)處理器。在這里,我們有SoC(片上系統(tǒng))和Socket設(shè)計(jì)。SoC 或片上系統(tǒng)是將所有計(jì)算機(jī)組件組合到單個(gè)基板系統(tǒng)上的集成電路。例如,除了CPU之外,它還包括GPU和內(nèi)存存儲(chǔ)等高級(jí)外圍設(shè)備。因此,這種處理器設(shè)計(jì)通常用于節(jié)能和空間受限的部署。

另一方面,插座設(shè)計(jì)是主板上的單個(gè)連接器,提供與CPU的機(jī)械連接和電氣接口。雖然插座芯片設(shè)計(jì)允許多個(gè)復(fù)雜的工藝,但由于它運(yùn)行在高性能,這也意味著它具有更高的熱設(shè)計(jì)功率(TDP)或更多的功率。因此,插座式芯片設(shè)計(jì)處理器需要額外的冷卻,以避免可能導(dǎo)致故障和熱節(jié)流的高溫。對(duì)于選擇哪種類(lèi)型的處理器設(shè)計(jì)沒(méi)有明確的解決方案;每個(gè)物聯(lián)網(wǎng)解決方案都是根據(jù)處理能力和要求精確選擇的。

物聯(lián)網(wǎng).jpg

2. 性能加速——用于實(shí)時(shí)處理的 CPU、GPU 和 M.2 加速器

性能加速器是能夠從CPU 卸載任務(wù)并提高性能以獲得實(shí)時(shí)決策的微處理器。僅一個(gè) CPU 可能不足以處理來(lái)自越來(lái)越多的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的大量數(shù)據(jù)。因此,性能加速器利用并行計(jì)算,系統(tǒng)可以一次同時(shí)處理各種任務(wù)。物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)可以利用的一些性能加速器包括多核 CPU、GPU、VPU、NVME M.2 存儲(chǔ)等等。在性能加速器的幫助下,邊緣計(jì)算機(jī)可以處理來(lái)自多個(gè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的所有數(shù)據(jù),并在生成數(shù)據(jù)的地方執(zhí)行復(fù)雜的分析。

第3步:邊緣處理

在這一層的物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)中,所有前期已經(jīng)數(shù)字化和積累的模擬數(shù)據(jù)都會(huì)歸結(jié)為這個(gè)過(guò)程,稱(chēng)為預(yù)處理或邊緣處理。在這個(gè)階段,機(jī)器學(xué)習(xí)可以非常有助于向系統(tǒng)提供反饋并管理整個(gè)正在進(jìn)行的過(guò)程,而無(wú)需等待來(lái)自云端的指令。因此,機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)在邊緣處理一些數(shù)據(jù)來(lái)幫助減少發(fā)送到云或數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)量。

物聯(lián)網(wǎng)中的工作負(fù)載整合

需要堅(jiān)固的邊緣計(jì)算解決方案作為所有數(shù)據(jù)預(yù)處理的媒介。此外,堅(jiān)固的邊緣計(jì)算解決方案通過(guò)多核處理器、巨大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和各種I/O 選項(xiàng)提供可擴(kuò)展的高級(jí)處理能力。因此,通過(guò)利用強(qiáng)大的邊緣計(jì)算解決方案連接所有傳感器、設(shè)備和物聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施,可以在減少硬件占用的情況下執(zhí)行物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)流程。

第 4 步:在云或數(shù)據(jù)中心進(jìn)行進(jìn)一步分析

在物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)的第四步,云或數(shù)據(jù)中心作為整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)流程的大腦延伸。數(shù)據(jù)中心或基于云的系統(tǒng)專(zhuān)門(mén)設(shè)計(jì)用于存儲(chǔ)、處理和分析來(lái)自多個(gè)傳感器或站點(diǎn)的大量數(shù)據(jù),以進(jìn)行更深入的分析。在這個(gè)階段,數(shù)據(jù)中心將收集到的所有數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái),以獲得更全面的物聯(lián)網(wǎng)整體架構(gòu)圖和可操作的預(yù)測(cè)。最后,預(yù)測(cè)可以直接傳回傳感器或執(zhí)行器或最終用戶(hù)應(yīng)用程序。

第5 步:用于狀態(tài)和數(shù)據(jù)管理的人機(jī)界面 (HMI)

這是物聯(lián)網(wǎng)解決方案架構(gòu)的最后一步。如前所述,來(lái)自云或數(shù)據(jù)中心的最終預(yù)測(cè)將傳回傳感器/執(zhí)行器或直接傳給最終用戶(hù)。因此,在與最終用戶(hù)直接接觸時(shí),考慮物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)至關(guān)重要。HMI 或人機(jī)界面是提供人機(jī)交互的圖形用戶(hù)界面 (GUI)。HMI 允許操作員管理正在進(jìn)行的流程并顯示數(shù)據(jù)可視化。因此,物聯(lián)網(wǎng)中的 HMI 對(duì)于實(shí)現(xiàn)來(lái)自機(jī)器系統(tǒng)的遠(yuǎn)程交互和可視化是至關(guān)重要的。


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