一直在做工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的東方國信在這一領域中有近十年的經(jīng)驗。“我們發(fā)現(xiàn)平臺、模型、算法都要基于傳感器采集的數(shù)據(jù)，所以從傳感器的數(shù)據(jù)源頭端開始做。”東方國信工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究院院長趙宏博告訴記者，僅從工業(yè)高爐單個應用場景看，就需要紅外成像、熱成像、激光雷達、數(shù)字測溫芯片、柔性變偶等各種傳感器。

目前東方國信的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺能夠接入不同類型的數(shù)據(jù)。尤其是一些流程復雜的業(yè)務系統(tǒng)，在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)邊緣端形成的小型專家系統(tǒng)已經(jīng)是一個數(shù)據(jù)庫。“在工業(yè)現(xiàn)場，會有六七千張數(shù)據(jù)表，數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系十分復雜，我們通過數(shù)據(jù)地圖的‘血緣關(guān)系’，掌握海量數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)，實現(xiàn)數(shù)據(jù)治理。”趙宏博說。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的邊緣計算不局限于對數(shù)據(jù)的處理，一直從事工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)研究的GE也在做工業(yè)的邊緣計算，隨著邊緣終端的增多、智能的增強，工業(yè)現(xiàn)場對邊緣計算的需求是成為一個小型的工業(yè)專家系統(tǒng)。

實現(xiàn)邊緣“專家化”

“工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺不僅僅是用戶平臺，更是一個平臺，幾個企業(yè)、幾個專家是不可能把工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺做大的，現(xiàn)在為什么要很突出地將工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)加以定義，是因為它與傳統(tǒng)的工業(yè)云有一個重要區(qū)別——微服務架構(gòu)。”趙宏博說，“微服務架構(gòu)，可以通過程序?qū)用娴腁PI接口支持不同的，而容器技術(shù)可以支持多種語言。”

通過微服務架構(gòu)，一個機床領域的專家可以靠比較簡單的“拖拉拽”的鼠標點擊方式，把自己的經(jīng)驗數(shù)據(jù)上傳，用已經(jīng)封裝好的機器學習算法對數(shù)據(jù)和算法做訓練，做出一個預測機床性能的程序，可以應用在邊緣，判斷現(xiàn)場情況。

目前做邊緣計算平臺的企業(yè)也在盡量降低對垂直行業(yè)專家的IT要求。近幾年各大云計算廠商紛紛布局邊緣計算平臺，包括Predix Machine，AWS Greengrass，Azure IoT Edge等。今年3月份，阿里計劃在2018年戰(zhàn)略投入“邊緣計算”。邊緣計算平臺并不只負責數(shù)據(jù)的收集轉(zhuǎn)發(fā)，更重要的是提供智能化運算，并產(chǎn)生可操作額決策反饋，控制設備端。容器化技術(shù)成為邊緣計算平臺的底層標準技術(shù)，是技術(shù)發(fā)展的必然選擇。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的邊緣計算應用場景非常復雜。邊緣計算平臺并不是傳統(tǒng)意義的只負責數(shù)據(jù)收集轉(zhuǎn)發(fā)的網(wǎng)關(guān)，邊緣計算平臺需要提供智能化運算能力，而且能產(chǎn)生可操作的決策反饋，用來反向控制設備端。過去，這些運算只能在云端完成?，F(xiàn)在需要將云端的計算框架通過裁剪、合并等簡化手段，遷移至邊緣計算平臺，使得能在邊緣計算平臺上運行云端訓練后的智能分析算法。因此，邊緣計算平臺需要一種技術(shù)在單臺計算機或者少數(shù)幾臺計算機組成的小規(guī)模集群環(huán)境中隔離主機資源，實現(xiàn)分布式計算框架的資源調(diào)度。

目前計算機編程技術(shù)多樣，開發(fā)人員運用不同的編程語言處理不同的場景的問題已成為常態(tài)，所以在邊緣計算平臺也需要開放的支持多種開發(fā)工具和多種編程語言的運行時環(huán)境。因此，在邊緣計算平臺使用一種運行時環(huán)境的隔離技術(shù)便成為一種自然的需求。容器技術(shù)是主機虛擬化技術(shù)后，性的計算機資源隔離技術(shù)，通過容器技術(shù)進行資源的隔離，不僅對CPU、內(nèi)存和存儲的額外開銷非常小，而且容器的生命周期管理非?？旖荩梢栽诤撩爰夐_啟和關(guān)閉容器。