工业物联网概述，从边缘到云

到目前为止，从事工业自动化工作的大多数人都听说过数字转型、物联网（IoT）和工业物联网（IIoT）。这些计划包括越来越靠近“边缘”的智能设备，可能连接到互联网“云”，甚至通过所谓的“雾”连接。即使我们将这些术语整合到IIoT的保护伞下，对大多数人来说，一个简单的问题仍然是：IIoT的目标是什么？

简言之，最终用户希望IIoT创建一个具有凝聚力的设备和应用程序系统，能够跨机器、站点和企业无缝共享数据，以帮助他们优化生产并发现新的成本节约机会。

这一直是工业自动化的目标，但传统的操作技术（OT）体系结构在可扩展性方面很差，价格昂贵，需要复杂的配置和支持。那么，发生了什么变化？

就像消费者硬件和软件技术已经转向提高易用性和连通性一样，工业产品和方法也在采用信息技术(IT)功能，遵循着同样的趋势。本文讨论了更分布式的全局架构如何实现传感器和执行器以及与它们相连的输入/输出(I/O)系统和控制器从现场到云的连接。

在建筑上上上下下

经典工业自动化架构通常从分层角度解决数据处理。此层次结构的一个很好的特征是它提供了关于数据可以发起，存储，经历处理并交付的位置的清晰度。但是，在上下文中传输数据和处理它的任务通常很困难，因为需要多层设备来连接设备和应用程序。

自动化体系结构的最低层次通常被认为是驻留在过程和机械设备上的物理设备:传感器、阀门执行器、电机启动器等等。这些连接到控制系统可编程逻辑控制器(plc)和人机接口(HMIs)的I/O点。plc和人机界面都非常适合于局部控制和可视化，但对高级计算和处理用处不大。幸运的是，使用工业通信协议，他们可以将数据发送到上游监控控制和数据采集(SCADA)系统，在那里数据可能被历史化，并提供给企业级分析软件。然而，在多供应商系统中共享数据通常需要额外的中间件，如OPC服务器。

更先进的现场制造执行系统（MES）和整体企业资源规划（ERP）软件也驻留在更高级别的体系结构中，托管在现场或云中的PC或服务器上，其中云被定义为提供大规模、基于互联网的共享计算和存储。原始信息通常会流向更高级别，以便进行分析并用于优化操作。

过去十年的发展显着改变了这种传统的等级，平整，在很大程度上简化了它。

跨越边缘，雾和云

计算能力和网络带宽用于更少可用。每个步入从基本硬连线传感器到云计算系统的层次结构都被要求访问更大的计算资源和网络功能（图1）。

如今，这种关系已经发生了变化，因为传感器和其他边缘设备的能力要高得多，其中一些设备包括类似于PC的处理和通信能力。每个设备都可以作为对等设备发挥更大的作用，而不是充当被动的监听和响应角色。因此，体系结构正朝着更平坦、更分散的方向发展（图2）。

边缘仍然是一个关键数据来源，云仍然是重量级计算的宝贵资源。但是，介于两者之间的资源，特别是在站点级别，正在成为数据生成设备和数据处理基础架构的混合。这种模糊的中间地面赢得了“雾”的名称，因为它类似于广泛的，普遍的，云的云“。

除了先进的技术，还有许多其他因素正在推动这种向扁平化架构的转变。最直接的动机是在边缘系统和高级系统之间平衡计算和网络需求。边缘计算减轻了中央处理，保留了数据保真度，提高了本地响应能力，并提高了向云的数据传输效率。

然而，最终，这种新的边缘到云架构依赖于在边缘获取和处理现场数据的新选项。

分布式I / O进化

字段数据可以是连接在边缘的原始I/O点，也可以是导出的计算值。无论哪种方式，传统体系结构的问题在于设计、物理连接、配置、数字映射、通信以及维护这些数据点所需的工作量。在以后添加一个点可能需要重新访问所有这些步骤。为了创建更具可伸缩性的分布式系统，一些供应商正在使现实世界和中级或顶级分析系统之间绕过这些层成为可能。

例如，经典的I/O硬件不是很智能，必须由某个监控控制器或系统来掌握。但是有了足够的计算能力，所有必要的通信软件都可以直接嵌入到I/O设备中。I/O设备可以自行传输信息，而不需要控制引擎来配置和向更高级别传输I/O数据。

这种边缘数据处理也成为可能，这也是由于工业物联网工具近年来的扩散，例如:

• MQTT带火花塞B:一种安全的轻质发布/订阅通信协议，专为机器到机器通信而设计，具有设计用于关键任务工业应用的数据有效载荷
• OPC UA:独立于平台的OPC规范，适用于与传统设备的机器间通信
• Node-RED:一种低代码、开源的物联网编程语言，用于管理跨许多协议和web api的数据传输。

Combined with standard IT protocols like VPN and DHCP for secure remote connection and automatic addressing, these technologies give today’s I/O hardware the ability to act as first-class participants in a distributed system, rather than requiring layers of supporting middleware (Figure 3).

基于经典I/O硬件的工业物联网系统可扩展性的另一个障碍是提供电源、网络连接和正确的I/O模块类型所需的工作。为了解决这些问题，供应商正在利用新技术使分布式远程I/O更加可行。

一个例子是以太网供电(PoE)能力，它使用一根网线同时提供低压电源和网络连接。当PoE嵌入到远程I/O设备时，它甚至可以提供I/O回路电源，简化了面板设计，节省了额外组件的费用和劳动力。

为了使设计者更容易指定正确的I/O接口类型，一些新的I/O设备还包括更灵活的配置选项，如混合信号I/O通道。它们提供了广泛的选项，可以根据需要在一台设备上混合和匹配I/O信号类型，从而减少前端工程工作和备件管理。

分布式I/O设备中这些特性的组合使得实现者可以轻松地在任何需要的地方添加I/O点，从几个点开始，然后根据需要随时扩展。只要网络基础设施是可访问的，布线需求就会最小化。

当然，对于更全面的控制和计算，也可以集成任何数量的边缘控制器。边缘I / O和边缘控制的组合导致新的分布式数据架构。

体系结构的选择

那么，使用现代分布式I / O和边缘计算的工业自动化设计师可以使用哪些新的架构可能性？即使地理分布扩展，逻辑层次结构也趋于平坦化，边缘设备使本地数据直接可用于在边缘或更高的组织级别计算资源（图4）。

以下是在商业设施，校园，实验室和工厂等地方使用的新信息架构的一些示例：

共享多站点基础架构：如果现场信号分布在大型地理区域或多个站点上，则边缘设备可以促进数据传输到网络应用程序和数据库，从而提高本地基础架构的效率和安全性或更换诸如Windows PC等高维护中间件。

污染场地集成:Edge I / O可以在Brownfield站点中的现有设备I / O形成基本数据处理结构，并使用OPC UA与更强大的边缘控制器和网关结合使用，以集成来自传统RTU，PLC和PAC的数据。这种方法可以提高安全性和连接，而不会干扰现有的控制系统。

直接现场到云集成：工程师可以仅使用边缘I/O设备（无控制器或网关）设计简单、平坦的数据处理网络，并根据需要扩展以监控其他现场信号。这样的分布式I/O系统可以直接向基于云的监控系统、预测性维护数据库或MQTT服务器处理和报告数据。

多对多数据分发：带有嵌入式MQTT客户机的边缘设备可以将现场数据直接发布到共享的MQTT服务器或冗余的MQTT服务器组，该服务器组位于网络到达的任何地方:在内部、云中，或作为区域雾计算资源的一部分。然后，服务器可以与组织中任何数量的感兴趣的网络客户端共享数据，包括控制系统、web服务和其他边缘设备。

无缝连接

由于使无处不在的数据交换成为可能的技术，无缝连接现在已成为现实。新的硬件和软件产品实现了现场物理位置、本地控制室、前台办公室、跨地理区域以及全球数据中心之间的互连。

分布式边缘I/O、边缘计算和相关的网络技术支持通过工业架构的边缘、雾和云部分进行数据传输。最终用户可以消除IT和OT领域之间的边界，并获得优化操作所需的数据。