IIC与OpenFog宣布合并,数据从云端拉回“地表”?
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今年年初,全球性工业互联网产业联盟IIC(Industrial Internet Consortium)与雾计算领域最具影响力的OpenFog联盟宣布合并。此项举措将充分发挥双方在主流技术领域内的比较优势,合力推进新的IIC联盟在工业互联网行业指导和技术实践上取得里程碑式的突破。

从IIC与OpenFog的成立背景,两者不仅有共同的主要发起成员(均由Cisco、Intel、GE等大型跨国企业主导),两者成立的使命、划定的工作界面也具有相融性、共通性。特别雾计算在工业互联网解决方案中的突出地位,使得两项技术的代表联盟强强联合成为必然。

在讲述工业互联网与雾计算关系前,我们先来看看什么是雾计算?

“Fog computing – a term created by Cisco that refers toextending cloud computing to the edge of an enterprises network”

追根溯源,雾计算是云计算的延伸概念,最先由思科提出。与云计算相比,雾的命名形象地表明雾计算更贴近地面,接近各类终端的特征。雾计算继承了云计算对设备终端数据存储、管理和网络应用服务等功能,同时,物理、逻辑上距离的缩短加快了传感器采集数据,上抛处理数据再返回至执行器操作这一过程。据国外一项研究显示,在一个应用场景中,为达到物联网应用要求的低延迟网络服务,雾计算的平均功耗比传统云计算模型低了40.48%。网络应用前置到边缘,不仅改善了延迟时间,也降低了数据在边缘与云端间传递的功耗。

数据被抛向云端,现又被拉回“地表”,工业互联网的发展是地心引力

将数据存储在云端,应用服务按需收费,这是满足制造企业基本生产运营的理想方式。但当数据量级暴增,使用价值参差不齐的数据全抛向云端,云平台将面临巨大的压力,现行按需收费机制也不经济,更难以满足时限严苛要求的应用场景,如工厂的氯气泄漏,从侦察泄漏发生到采取补救行动,每一毫秒的延迟都将延误生产,甚至危及人员生命。雾计算技术的出现正是弥补云计算上述的不足,并随着工业互联网应用从概念兴起、测试床测试、示范案例推广出现的频率越来越高。

工业互联网打造全面感知、自主分析、科学决策的智慧工厂时,“全面感知”依托对机台设备联网,实时监控现况;“自主分析”构筑在“海量数据+模型”之上;“科学决策”需拥有恰当的响应机制,这系列过程直接导致终端节点增多、数据量级庞大。这些数据中,用于模型训练的数据集可上传至云端,但并非所有实时高频的数据源都需上传。例如,某设备寿命与工作环境的温差相关,通过对设备加装传感器,实时采集一段时间内的温度1、温度2…温度n。若细化至每一时段的温度数据源都汇聚在云端处理,将增加模型训练的计算和存储负担。实际采用雾计算架构,温差=温度t+1-温度t的步骤在边缘侧即可完成,极大避免了云端不必要的耗费。

由此可见,云计算更注重交互性,包括企业运营流程的可视化、AI模型训练等,雾计算更注重实时性,收集秒级甚至毫秒级的数据,作出分析判断。云端与雾端相互协同,共同协调数据完整性与数据价值的矛盾,突破网络带宽与计算吞吐量的瓶颈,才能将新技术给传统制造企业带去的效能最大化。

据IDC 预测, 2020 年将有超过500亿的终端与设备联网。随着工业互联网的普及,5G商用时代的来临,越来越多的智能应用将下沉到“地表”,万亿级的雾/边缘计算市场将如何重塑物理世界与数字世界,IIC与OpenFog的合并将带来怎样的技术惊喜,值得期待。

本文作者:

胡慧琳,格创东智解决方案架构师(转载请注明作者及来源)

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