5G網絡時代工業物聯網面臨的挑戰與對策

郭宇光

（金航數碼科技有限責任公司，北京 100028）

1 工業物聯網

自20世紀末被提出以來，物聯網作為一種趨勢始終維持了很高熱度。而作為物聯網應用的最重要也是最大的領域，工業物聯網更是吸引了眾多研究者的青睞。進入新世紀后，智能設備、移動通信技術、人工智能、云技術、互聯網等技術發展迅速，工業物聯網也迎來最大機遇。國際最重要的制造業公司和科技公司均在該領域投入巨大，紛紛提出工業物聯網體系架構，推出工業物聯網產品。眾多強國更是將工業物聯網寫入國家發展戰略以爭奪未來工業主導地位。本文將詳盡闡述工業物聯網面臨的挑戰，并針對性提出一種工業物聯網軟件平臺。

2 工業物聯網面臨的傳統挑戰

近年來，工業物聯網發展極為迅速，其發展道路是一個舊的問題不斷被解決，新的挑戰又紛紛涌現的過程。此過程中2019年5G標準的發布又是一個極為重要的分水嶺。

在5G網絡以前，工業物聯網發展解決的主要問題是設備連接問題，即工業設備同信息系統的數據傳輸問題。表現為以下幾方面：

首先，如何將工業傳感器產生的信號轉換為數據傳遞給信息系統，以及如何將信息系統的控制指令下達到設備，驅動設備的運轉。眾所周知，工業生產中存在著大量老舊接口協議設備，這些設備往往只能產生信號和簡單數據，既不支持復雜網絡傳輸，也無法自行處理產生的信息。智能設備的發展有效解決的工業設備同網絡的連接問題，其搭載的接口支持多種工業協議，以低成本的方式解決了老舊設備及傳感器的連接問題；處理器和操作系統可以將工業傳輸協議轉換為網絡協議，并提供一定的邊緣層處理功能；無線傳輸模塊提高了連接的靈活性，降低了環境搭建和運行成本。可見，在工業物聯網發展初期，智能設備的出現降低了工業設備連接網絡的復雜度，并極大降低了運行成本。

其次，工業物聯網需要解決數據的自動處理和指令的智能下達問題。工業設備運轉中，無時無刻不在產生大量的數據，人工無法一一處理這些數據，特別是關聯性較高的異常很難通過人工方法及時識別出來。大數據和人工智能技術對數據的處理和指令的智能下達提供了有利支持。通過大數據分布式存儲、分布式計算技術以及人工智能機器學習技術，信息系統可以分析工業設備發送的大量數據，及時統計分析出設備運行的異常，并自動下達控制指令干預設備的運行。這些技術極大的提高了工業物聯網的運轉效率，降低運行成本。

最后，當智能設備成本下降，工業設備及傳感器密度伴隨提高時，高密度設備和海量數據的傳輸問題開始凸顯。在極端條件下，舊的通信標準和架構無法支持每平方米幾十臺設備及部分傳感器每秒近10萬次的數據傳輸請求，此時，通信標準已經到達瓶頸，其帶寬、時延和接入能力已經無法滿足現代工業物聯網的需求。5G的出現為工業物聯網解決了這些問題，毫米波和SDN網絡等技術成倍提高無線網絡傳輸的帶寬，降低傳輸的延時并提供了一種在單位空間內近乎無限擴容的通信架構。這些特性使得超高密度、海量數據、超大并發的工業物聯網發展成為可能，可以說5G標準使工業物聯網迅速突破了多年的發展瓶頸。

3 5G網絡時代工業物聯網面臨的新挑戰

5G技術可以有效解決大量工業設備的接入問題，同時也帶來了工業物聯網主要矛盾的轉移。在5G時代，傳統的設備接入問題已經得到解決，而應對大量工業設備接入帶來的對系統架構的沖擊成為熱點課題。工業物聯網需要面對以下新挑戰：

挑戰1，如何管理數量巨大、類型多樣的工業設備。在海量設備的工業物聯網中，設備不再是孤立存在，其交互性、集成性要求更高，一臺設備、一個傳感器往往會同時被多個應用所使用，傳統的點對點設備控制設計無法滿足未來的需求。因此，需要一種更高效的設備管理方案，可以靈活地管理系統中的設備狀態，設備提供者可以快速注冊和注銷設備，設備的異常可以快速上報處理，設備的使用者可以用狀態和任務等多種指令執行方式訪問設備。

挑戰2，如何應對成千上萬設備發送的海量數據。由于數據量的爆發，近乎無限的快速增長條件下，傳統的數據存儲方式將不在可行。海量數據的處理需要伸縮性更強的數據存儲和計算機制。因此，需要建立公有或者私有云來應對這一問題。同時，如果數據庫無差別地對每一條數據都進行響應會極大的降低系統的效率，工業物聯網系統必須依托邊緣層對原始數據進行加工處理，將數據分類，按照數據的用途將數據發送到不同的數據倉庫以提高數據處理效率。

挑戰3：如何有效部署和管理邊緣層接入設備運行的邊緣計算程序。在大量工業設備接入場景下，傳統的點對點的程序部署模式將變得不切實際，每臺邊緣計算設備運行的程序、設備的參數都將不盡相同，程序更新頻率越來越高，傳統的人工部署成本變得越來越高。因此需要引入容器技術或更高效的應用部署方式，提高邊緣層的部署效率。

挑戰4：如何更有效運用工業物聯網中云端的數據，如何通過云端發送指令控制設備。在使用云技術解決工業物聯網數據處理問題后，數據的使用成為一個重要課題。工業物聯網的數據往往需要被多個應用所訪問和使用，現階段使用的通過數據庫的點對點控制方式無論是效率還是安全性上都無法適應大規模工業物聯網的需求，在這種條件下，設備數據的訪問和設備的控制必須進行服務化的封裝。

4 一種滿足5G網絡的工業物聯網平臺

為應對5G時代工業物聯網新的挑戰，本文提出一種工業物聯網平臺架構。在該系統下，系統服務使用云架構，工業設備使用邊緣設備有效連接物聯網，設備產生的數據通過云端服務存儲于云存儲中。平臺提供SaaS接入方式供開發者創建應用，應用將自定義服務和平臺提供的服務組織起來，處理數據，再通過設備服務將控制指令傳遞給設備。

圖1 工業物聯網平臺架構

本文提出的軟件平臺將應用、存儲、服務部署于云環境中，同時開放用戶和第三方開發者的應用及服務開發、部署能力。設備提供者在設備服務中進行注冊以連接入平臺，其中智能設備可直接連入平臺，非智能設備通過連接設備接入平臺。應用和非平臺服務無法直接連接設備，而只能使用設備服務產生的惟一設備序列號并通過設備服務接口才能與設備進行交互。設備服務會根據設備注冊時的訪問策略和設置的參數來限制對設備的訪問，以提高設備的可靠性和服務運行效率。而數據的訪問也需要通過平臺提供的數據服務進行，應用和邊緣設備均無法直接訪問數據庫。云架構的設計有效解決了海量數據的存儲和處理問題，其中托管的用戶服務通過對平臺分析服務和數據服務的調用可以及時處理設備發送的數據并自動下達控制指令。

在邊緣層應用部署方面，本文所述平臺做了針對性的設計，在設備管理中提供程序部署的功能。

圖2 平臺的邊緣程序快速部署能力

在設備管理服務同邊緣層的連接中，平臺同時使用MQTT和HTTP兩種協議，邊緣設備運行后根據自己注冊的設備信息向MQTT Broker訂閱指定更新消息，用戶需要升級部署邊緣應用時通過設備管理服務上傳程序并選定推送設備范圍后，設備服務會廣播更新消息并附帶更新腳本地址給MQTT Broker，邊緣設備接受更新消息后通過HTTP協議主動拉取程序或由設備管理服務推送程序腳本。平臺支持Node- RED和docker鏡像兩種應用部署模式。

5 結束語

綜上，本文闡述了5G時代工業物聯網面臨的新挑戰，并提出了一種工業物聯網平臺系統，在滿足傳統物聯網接入需求的基礎上，提供了大量設備連接及海量數據的處理能力，并設計了一種快速邊緣程序部署方案解決日趨嚴重的邊緣程序部署問題。