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独立设备边缘分析和传感器连接

根据“物联网边缘分析”报告,企业的物联网生成数据使用率仅为 10%。更不用说进行深入分析了。存在的问题很大程度上是关于通过网络传输所有这些数据。有限的带宽使得多数物联网数据不可避免地被困在边缘。这一情况激发了雾计算的出现。雾计算强调尽可能接近数据源执行分析。这样会降低延迟,同时也不会占用网络带宽。想要充分利用这一技术,分析智能必须从云端重新分配到边缘。这意味着将处理资源进行重新分配,或双重应用传感器和云之间现有资源。虽然沿途许多节点(如路由器和网关)已拥有先进的处理和内存资源,然而其他节点却受到了更多的限制。尤其是网络边缘的传感器和其他设备受到成本、功耗以及空间约束的限制。因此,物联网网关往往是能够执行的首要分析。网关能够执行的原因有二: 首先,它们的性能和内存可满足要求。其次,它们集成了来自多个异构网络的传感器数据,因此可以分析和处理多个数据输入和来源。这种从多个来源获取数据的能力不容小觑。诸多物联网网络涵盖 Modbus、以太网、zigbee、蓝牙、Wi-Fi 和蜂窝网络等等。因此,网关分析不仅取决于网关的性能,还取决于创建可管理多种协议的软件堆栈。

异构网络的单一来源管理

Greenwave Systems AXON 分析平台是为了简化该项任务而创建。作为独立分析引擎,该平台可使 OEM 和企业可捕获、分析和处理网络中任何区域的实时性能数据。如工业控制器之类的物联网设备可以使用称为 AXON Predict 的版本(图 1)。该软件直接嵌入设备,执行持续监视并作出相应的反应。如果发生特别事件,可发送信息或直接致电员工,同时也有防止设备故障的自我修复功能。

图 1. AXON Predict 提供持续监控和实时洞察。(图片来源:Greenwave Systems

就网络而言,物联网网关可以使用 Predixion RIOT One(凭借最低限度的配置和设置可连接至无数设备)。RIOT one 反过来与 Wind River Helix Device Cloud 的连接器预集成,支持简单的云连接。为解决连接问题,Greenwave 的物联网 AXON 平台将来自各种设备的通信所需翻译转换成通用且基于 IP 的语言,补充了公司的分析解决方案。此外,它还可以通过高级无线网关、Wi-Fi 路由器、远程控制、电源插座、感应灯、扬声器或灯控感应等跨网络的不同设备或功能提供单一来源管理。利用 AXON 分析平台和物联网,现在可以在网络的每个层面添加智能功能,这有助于解决意外停机等造成重大损失等问题,并为最终用户和制造商提供实时洞察力。

作者简介

Patrick Mannion is a independent content developer and consultant who has been analyzing developments in technology for more than 25 years. Formerly Brand Director for EETimes, EDN, Embedded, Planet Analog, and Embedded.com, now part of AspenCore, he has also been developing and executing community-oriented online- and events-based engineer-to-engineer learning platforms. His focus is on connecting engineers to find novel design solutions and focused skills acquisition in the areas of Embedded, IoT, Test and Measurement, RF/Wireless, and Analog & Mixed-Signal Design.

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