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3S MARKET

2019年5月1日 星期三

Predix: GE Digital's Platform for the Industrial Internet

康橋科技 —— 白光攝影機專業廠商!

來源物联江湖 作者:王一鸣 



一、工業互聯網的技術特性
1.對物聯網層級的不同定義
如果做一個簡單的比較,就會發現(工業網路)執行視角的基礎架構和(資訊領域)物聯網網路結構十分相似,但對層級的劃分卻有一些不同。

【深度解读工业物联网】:用技术的眼睛
  
邊緣層,一是包括了感測器、驅動器(執行器)、工業設備等終端設備,對應到物聯網的感知/執行層二是包括了兩種網形式:鄰接網、接入網。和物聯網網層級相比,這兩種網的定義、範圍略有差異。

鄰接網路,可以理解為邊緣網路層,包括了用於局域組網的轉發節點,提供「就近」服務的邊緣計算,以及連接雲端的邊緣網路閘道管理設備。

兩者的差異在於物聯網終端,到邊緣轉發節點也屬於鄰接網路,但在邊緣網路層(資訊領域)中,是不包括這部分的。

接入網路,其定義和物聯網網路接入層有較大差異。它主要是指核心網(主要是指通信領域的骨幹網路,例如行動通信的4G LTE/EPC網路),是用於接入終端和邊緣網路閘道管理設備的核心網路。

雖然在「接入」的理解上,工業網路有自己的定義,但是整體上,工業網路和其他領域,對物聯網層次的理解差異性並不大。

平台層和服務層共處於服務網路之中,可以映射到核心網路層的應用部分(不包括核心網路)。其中,平台層對應於物聯網服務平台,而服務層則對應於具體的行業應用。

端系統的概念
工業網路對「接入」有不同的理解,是由於工業領域通常會將工廠內一整套的自動化系統,理解為「端」。這種概念,在電腦領域稱之為「端系統」,如同「終端」一樣的資訊化系統。

端系統是在一個區域範圍內,由多種邊緣設備(感測器、執行器、生產設備(終端)、儀器儀表、邊緣網路節點、邊緣伺服器等)組成的系統。例如自動化生產系統,就是在一個工廠空間內,由各類感測器、執行器、控制器等組成的生產流水線。

端系統中的各類網路、設備、終端、有著非常緊密的聯繫,相互間往往採用私有、專用的通信協議,進行數據傳遞,具有緊耦合的結構特性,以此搭建出一個完整、封閉(具有專網專用的特徵)、自動化的生產應用或服務。

除了生產流水線以外,感測器網路(Wireless Sensor Networks, WSN)和RFID應用系統(RFID應用系統包括控制伺服器、讀寫器、電子標籤)也都屬於端系統。

由於採用了專用、私有的通信協議,使得端系統必須作為一個整體來使用,系統中單獨一個組件的功能,無法被企業或用戶正常使用。

從物聯網的發展趨勢來看,邊緣設備的智慧會逐步提升,通信接入和組網協議也會朝著規範、開放的方向發展,工業的「端系統」會逐漸被分解(系統解耦),邊緣網路中的終端和節點會逐漸獨立出來,以滿足自由、靈活的組合。所以,執行視角對網絡層級的理解,預計會和互聯網、通信領域的理解進行融合。

當然,僅從字面上糾結「接入」的範圍,和上下層次,並沒太大的實際意義。物聯網應用是豐富多態的,只有根據實際需求去理解架構層次,才具有價值。

2. 執行視角的遞歸性
從執行視角自身來看,其架構是具有顯著「遞歸性」的,即網路能力和資訊處理能力可以相互疊加和組裝,實現更加複雜、健壯的資訊系統。

例如:
一個小的鄰接網路可以歸屬於一個,範圍更大的鄰接網路,再連接到平台層(疊加網路)

平台層也可以分為多個層級,來實現各類資訊化功能(分層服務)

應用層中各類應用之間,可以相互「調用」和「查詢」,它們交互資訊、相互支持,在不同的行業應用中扮演不同的角色,在各異的業務流程中,履行不同職責(能力分工)。

架構中資訊能力的組合,是設計者從商業、管理、行業和資訊技術等各個方面的統籌考量,可以是一個極度複雜的大系統,也可以「弱水三千、只取一瓢」:只實現最基本的組網,使用最基本的功能。

3.執行視角和功能視角的關係
(1)元素(執行視角)與組合(功能視角)的關係
從功能視角來看,在執行視角中的資訊處理能力,是組成功能視角的元素。功能域中的功能模組,就是執行層中,各類技術的組合。

如果一個「功能」,是需要對控制域的設備進行操作,則需要從服務層(行業應用)發送指示,經過平台層轉換為具體的操作指令,再貫穿兩層網路(接入網路、邊緣網路),抵達驅動器執行。

在這個具體的功能中,涉及了大量(執行視角中)的資訊技術和相關設備。但對最終用戶來說,只需要知道如何發出「指示」,就可以實現對物的遠端操控。

功能視角中的「功能」被稱為「組件」,功能組件可以理解為一種數位化的「物品」,是在虛擬世界中可見、可以觸及的「事物」。組件具有開放、規範的交互接口,結構化的屬性和狀態,語義化的內在含義。

它可以被其它任何應用系統查詢、理解、分析和使用,就像球場上的足球,可以被雙方22個球員「盤頂撲射」的同時,還能被裁判和數萬個現場球迷觀看到。

在執行視角中,各類終端設備也具有「功能」,但不能稱為組件。就像一個溫度感測器有感知溫度的「功能」,但只有專用系統才能夠讀取、理解並運用它的測量數據。

對其它設備系統來說,它們「看不到」感測器的存在,即使「捕獲」感測器的感測數據,也無法理解那一串字符。

功能視角可以將實體物件,映射在虛擬世界中(例如數位化雙胞胎),也可以將資訊化應用(例如某特定行業的大數據分析)映射成標準服務向外提供。

利用功能組件中,所包含的元素(功能模組)和組合(多個模組之間形成的結構),能夠在資訊化、數位化的基礎上,實現既靈活、又複雜的應用。這便是功能視角,作為工業網路頂層構架的意義所在。

(2) 功能域在網路層級(執行視角)中的位置
從整體來看,功能視角中的功能域,在執行視角的網路結構中有集中化部署的特性,即某些特定的功能域(功能視角),主要集中在特定的(執行視角中的)網路層級中。或者說,「層(執行視角的網路層級)」和「域(功能域)」有一定的映射關係,但這種映射關係,並不是必然的。

控制域幾乎都部署在邊緣層中大部分資訊域和操作域的能力,落地在平台層中而企業層主要對應著應用域和業務域。

雖然整體上具備對應關係,但實際情況往往是由特定的行業系統來決定的,並且會隨著技術的發展不斷變化。

當設備終端是透過接入網路,直接連接服務平台時,平台層必須具備一定的控制域能力。

如果邊緣計算的能力不斷增強,更多資訊域的功能(數據預處理能力等),自然會遷移到邊緣層中,而操作域中包括的資產管理能力,也可以部署到邊緣層中。

整體來看,隨著計算的泛在部署逐漸推進,上層功能域的能力(應用域、業務域的資訊處理能力),會更廣泛地部署到各個層級中。

此外,在實際的行業應用中,不同層級中的功能域,需要相互服務和調用:控制域在圖像的智慧辨識上,可能需要資訊域提供圖像處理的能力同樣需要定位服務的時候,又需要借助應用域提供Google地圖這樣的服務。

所以,執行的「層」和功能的「域」並沒有嚴密的映射關係。

二、工業互聯網的兩個核心「主題」
工業網路初衷,在於透過自動化控制系統,和資訊系統的結合,實現兩個核心「主題」:增加邊緣的協作自主性全球化業務貫通,增進系統優化。

1.增加邊緣的協作自主性
自主性是建立在自動化之上的「智慧」。在工業生產的現場,高新傳感監測技術的廣泛部署,實現高品質的數據採集利用嵌入式計算,來完成即時的複雜邏輯運算,和高級數據分析網路互聯,實現了系統間無縫的資訊交互,使得相互合作、協同生產稱為可能。

「智慧」的落地(邊緣計算),將成長性賦予了系統,它們可以透過「自學習(機器學習等)」來自建數據分析模型,和資訊處理工具,不斷地優化自身的業務邏輯。

2.全球業務貫通的系統優化
透過跨系統的海量(感測)數據匯聚,和「智慧」的分析,使得企業的決策系統,能夠預見未來的業務趨勢,洞察新的商業機會。系統將對未來的「洞見」進行「消化」,自主性地形成新的商業策略,並融入業務組件中(例如調整供應商、增加庫存、修改產品設計等)。

智慧化的資訊回饋機制,會將「智慧」垂直向下,傳遞到「行為」上:業務組件會根據策略優化應用(組件),改進功能(組件),並最終落實到執行層面(組件)。

「感知-智慧(策略)-執行」形成了一個持續不止、巨大無比的資訊循環,循環中的每一個獨立系統,都可以根據自身獲取的資訊流,來調整自己的工作狀態和工作方式,以適應(以預測為依據的)不斷變化的商業環境。

三、GE的Predix
Predix是GE的物聯網平台,定位於工業領域的PaaS(平台及服務)。從Predix中能看到工業網路的架構,也能看到物聯網平台發展最關鍵的需求。

1.從功能視角回看GE的Predix
在功能視角中,平台包括有三類功能域:操作域、資訊域、應用域。GE作為工業網路平台推進的主力企業,它的Predix(物聯網平台)即是按照這三類功能域進行建構的。

Predix的PaaS層平台中有五類核心服務:「Assets」(資產)、「Analytics」(分析)、「Data」(數據)、「Security」(安全)、「Operations」(營運)。

Predix 的「服務」具備「域」的各種能力:

資產服務-資訊域:工業數據建立「資產模型」、圖形化數據庫

分析服務-&操作域:運分析和預測分析(工業領域內的應用計算)

數據服務-資訊域:引入層(Ingestion)和數據池(Data Lake)功能

安全服務-所有五類功能域:資訊安全和安全生產

營運服務-操作域、應用域:「DevOps」和「BizOps」(軟體領域)

【深度解读工业物联网】:用技术的眼睛
  
2. GE Predix的荊棘之路
相比工業4.0,工業網路有著比較清晰的資訊基礎架構,從GE Predix的架構中,可以看出工業網路業者努力的方向。

對於工業4.0和工業網路,CPS(Cyber\Physical System)都是它們構建工業網路的基石,而構建CPS的關鍵是統一、規範的數位化標準和能力架構。但不幸的是,隨著傑夫·伊梅爾特(Jeffrey Immelt)離任GE的CEO一職(2017年下半年),Predix的發展被猛踩了一腳剎車。

由於前幾年收購、合併了大量的軟體公司,造成Predix自身一直存在大量的異構性問題,數據接口、系統架構、通信協議、數據模型差異巨大。由於一直無法有效整合這些軟體系統,致使GE的「登月工程」戛然而止。

在工業物聯網中,不論是引入CPS系統,還是搭建物聯網平台服務,最核心的基礎目標,都是為了消除各領域資訊系統的異構性。

然而,如果位於應用之下的CPS、平台自身也存在大量的異構問題,那麼這就會給企業的「工業革命」,帶來災難性的後果。顯然,GE雄厚的技術實力,也無法解決策略上的判斷失誤,沒有相對統一、明確的內部系統,則無法整合紛亂的外部系統,而形成新的工業生態。

所以,GE的Predix怕是需要推倒重來,才能涅槃重生了!

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