1.4　功能設計視圖

1.4.1　ECN

圖4 功能視圖：ECN功能分層

（1）基礎資源層

包括網(wǎng)絡(luò )、計算和存儲三個(gè)基礎模塊。

網(wǎng)絡(luò )

SDN（Software-Defined Networking）逐步成為網(wǎng)絡(luò )技術(shù)發(fā)展的主流，其設計理念是將網(wǎng)絡(luò )的控制平面與數據轉發(fā)平面進(jìn)行分離，并實(shí)現可編程化控制。將SDN應用于邊緣計算，可支持百萬(wàn)級海量網(wǎng)絡(luò )設備的接入與靈活擴展，提供高效低成本的自動(dòng)化運維管理，實(shí)現網(wǎng)絡(luò )與安全的策略協(xié)同與融合。

網(wǎng)絡(luò )聯(lián)接需要滿(mǎn)足傳輸時(shí)間確定性與數據完整性。國際標準組織IEEE制訂了TSN（Time-Sensitive Networking）系列標準，針對實(shí)時(shí)優(yōu)先級、時(shí)鐘等關(guān)鍵服務(wù)定義了統一的技術(shù)標準，是工業(yè)以太聯(lián)接未來(lái)的發(fā)展方向。

計算

異構計算HC（Heterogeneous Computing）是邊緣側關(guān)鍵的計算硬件架構。近年來(lái)，雖然摩爾定律仍然推動(dòng)芯片技術(shù)不斷取得突破，但物聯(lián)網(wǎng)應用的普及帶來(lái)了信息量爆炸式增長(cháng)，而AI技術(shù)應用增加了計算的復雜度，這些對計算能力都提出了更高的要求。計算要處理的數據種類(lèi)也日趨多樣化，邊緣設備既要處理結構化數據，同時(shí)也要處理非結構化的數據。同時(shí)，隨著(zhù)ECN節點(diǎn)包含了更多種類(lèi)和數量的計算單元，成本成為了關(guān)注點(diǎn)。

為此，業(yè)界提出將不同類(lèi)型指令集和不同體系架構的計算單元協(xié)同起來(lái)的新計算架構，即異構計算，以充分發(fā)揮各種計算單元的優(yōu)勢，實(shí)現性能、成本、功耗、可移植性等方面的均衡。

同時(shí)，以深度學(xué)習為代表的新一代AI在邊緣側應用還需要新的技術(shù)優(yōu)化。當前，即使在推理階段對一副圖片的處理也往往需要超過(guò)10億次的計算量，標準的深度學(xué)習算法顯然是不適合邊緣側的嵌入式計算環(huán)境。業(yè)界正在進(jìn)行的優(yōu)化方向包括自頂向下的優(yōu)化，即把訓練完的深度學(xué)習模型進(jìn)行壓縮來(lái)降低推理階段的計算負載；同時(shí)，也在嘗試自底向上的優(yōu)化，即重新定義一套面向邊緣側嵌入系統環(huán)境的算法架構。

存儲

數字世界需要實(shí)時(shí)跟蹤物理世界動(dòng)態(tài)變化，并按照時(shí)間序列存儲完整的歷史數據。新一代時(shí)序數據庫TSDB（Time Series Database）是存放時(shí)序數據（包含數據的時(shí)間戳等信息）的數據庫，并且需要支持時(shí)序數據的快速寫(xiě)入、持久化、多緯度的聚合查詢(xún)等基本功能。為了確保數據的準確和完整性，時(shí)序數據庫需要不斷插入新的時(shí)序數據，而不是更新原有數據。面臨了如下的典型挑戰：

時(shí)序數據寫(xiě)入：支持每秒鐘上千萬(wàn)上億數據點(diǎn)的寫(xiě)入。

時(shí)序數據讀?。褐С衷诿爰墝ι蟽|數據的分組聚合運算。

成本敏感：由海量數據存儲帶來(lái)的是成本問(wèn)題。如何更低成本地存儲這些數據是時(shí)序數據庫需要解決的重中之重。

（2）虛擬化層

虛擬化技術(shù)降低了系統開(kāi)發(fā)和部署成本，已經(jīng)開(kāi)始從服務(wù)器應用場(chǎng)景向嵌入式系統應用場(chǎng)景滲透。典型的虛擬化技術(shù)包括裸金屬（Bare Metal）架構和主機（Host）架構，前者是虛擬化層的虛擬機管理器（Hypervisor）等功能直接運行在系統硬件平臺上，然后再運行操作系統和虛擬化功能。后者是虛擬化層功能運行在主機操作系統上。前者有更好的實(shí)時(shí)性，智能資產(chǎn)和智能網(wǎng)關(guān)一般采用該方式。

（3）EVF（Edge Virtualization Function）層EVF是將功能軟件化和服務(wù)化，并且與專(zhuān)有的硬件平臺解耦?；谔摂M化技術(shù)，在同一個(gè)硬件平臺上，可以縱向將硬件、系統和特定的EVF等按照業(yè)務(wù)進(jìn)行組合，虛擬化出多個(gè)獨立的業(yè)務(wù)區間并彼此隔離。ECN的業(yè)務(wù)可擴展性能夠降低CapEx并延長(cháng)系統的生命周期。

EVF可以靈活組合與編排，能夠在不同硬件平臺、不同設備上靈活遷移和彈性擴展，實(shí)現資源的動(dòng)態(tài)調度和業(yè)務(wù)敏捷。

EVF層提供如下可裁剪的多個(gè)基礎服務(wù)：

分布式的聯(lián)接計算Fabric服務(wù)；

OPC UA服務(wù)；

實(shí)時(shí)流式數據分析服務(wù)；

時(shí)序數據庫服務(wù)；

策略執行服務(wù)；

安全服務(wù)。

ECN關(guān)鍵技術(shù)：

（1）軟件定義網(wǎng)絡(luò )（SDN）

SDN采用與傳統網(wǎng)絡(luò )截然不同的控制架構，將網(wǎng)絡(luò )控制平面和轉發(fā)平面分離，采用集中控制替代原有分布式控制，并通過(guò)開(kāi)放和可編程接口實(shí)現“軟件定義”。SDN不僅是新技術(shù)，而且變革了網(wǎng)絡(luò )建設和運營(yíng)的方式：從應用的角度構建網(wǎng)絡(luò )，用IT的手段運營(yíng)網(wǎng)絡(luò )。

SDN架構包括控制器、南/北向接口，以及應用層的各類(lèi)應用和基礎設施層的各種網(wǎng)元。其中最重要的是SDN控制器，它實(shí)現對基礎設施層的轉發(fā)策略的配置和管理，支持基于多種流表的轉發(fā)控制。

SDN對邊緣計算的獨特價(jià)值：

支持海量聯(lián)接

支持百萬(wàn)級海量網(wǎng)絡(luò )設備的接入與靈活擴展，能夠集成和適配多廠(chǎng)商網(wǎng)絡(luò )設備的管理。

模型驅動(dòng)的策略自動(dòng)化

提供靈活的網(wǎng)絡(luò )自動(dòng)化與管理框架，能夠將基礎設施和業(yè)務(wù)發(fā)放功能服務(wù)化，實(shí)現智能資產(chǎn)、智能網(wǎng)關(guān)、智能系統的即插即用，大大降低對網(wǎng)絡(luò )管理人員的技能要求。

端到端的服務(wù)保障

對端到端的GRE、L2TP、IPSec、Vxlan等隧道服務(wù)進(jìn)行業(yè)務(wù)發(fā)放，優(yōu)化Qos調度，滿(mǎn)足端到端帶寬、時(shí)延等關(guān)鍵需求，實(shí)現邊緣與云的業(yè)務(wù)協(xié)同。

架構開(kāi)放

將集中的網(wǎng)絡(luò )控制以及網(wǎng)絡(luò )狀態(tài)信息開(kāi)放給智能應用，應用可以靈活快速地驅動(dòng)網(wǎng)絡(luò )資源的調度。

當前，邊緣計算SDN技術(shù)已經(jīng)成功應用于智能樓宇、智慧電梯等多個(gè)行業(yè)場(chǎng)景。

（2）低時(shí)延網(wǎng)絡(luò )（TSN）

標準以太網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)廣泛應用，具有傳輸速率高、拓撲靈活、傳輸距離遠、成本有效等優(yōu)點(diǎn)。同時(shí)，以太網(wǎng)技術(shù)由于傳統Qos機制約束、CSMA/CD沖突檢測機制約束等無(wú)法保證實(shí)時(shí)性、確定性等行業(yè)關(guān)鍵需求。業(yè)界對標準以太網(wǎng)技術(shù)進(jìn)行了優(yōu)化，并提出了多種工業(yè)實(shí)時(shí)以太網(wǎng)技術(shù)的商業(yè)實(shí)現，多種商業(yè)實(shí)現并存的格局給互聯(lián)互操作帶來(lái)了障礙和挑戰。

近年，IEEE802.1定義了TSN（Time Sensitive Network）技術(shù)標準，旨在推動(dòng)實(shí)時(shí)以太網(wǎng)的標準化和互通，最終實(shí)現OT和ICT采用“一張網(wǎng)”，并帶來(lái)如下價(jià)值：

確定性: μs級時(shí)延、低于500ns級抖動(dòng)；

接口帶寬大于1Gbps，滿(mǎn)足工業(yè)機器視覺(jué)等場(chǎng)景的大帶寬需求；

通過(guò)多路徑或冗余路徑實(shí)現可靠的數據傳輸；

與S D N技術(shù)相結合，實(shí)現對T S N網(wǎng)絡(luò )和非TSN網(wǎng)絡(luò )的統一調度管理 。

TSN設計理念是在標準的以太網(wǎng)物理層之上，在MAC層提供統一的低時(shí)延隊列調度機制、資源預留機制、時(shí)鐘同步機制、路徑控制機制、配置管理模型等，能實(shí)現與標準以太網(wǎng)的互聯(lián)互通。

當前，TSN已經(jīng)建立起良好的產(chǎn)業(yè)協(xié)作生態(tài)，包括：IEEE負責標準制定，Avnu Alliance負責互通認證，以ECC和IIC為代表的產(chǎn)業(yè)組織正在通過(guò)Testbed等活動(dòng)進(jìn)行產(chǎn)業(yè)示范和推廣。

（3）異構計算（HC）

異構計算架構旨在協(xié)同和發(fā)揮各種計算單元的獨特優(yōu)勢：CPU擅長(cháng)對系統進(jìn)行控制、任務(wù)分解、調度；GPU具有強大的浮點(diǎn)和向量計算能力，擅長(cháng)矩陣和矢量運算等并行計算；FPGA具有硬件可編程和低延時(shí)等優(yōu)勢；ASIC具有功耗低、性能高，成本有效等優(yōu)勢。

異構計算目標是整合同一個(gè)平臺上分立的處理單元使之成為緊密協(xié)同的整體來(lái)協(xié)同處理不同類(lèi)型的計算負荷。同時(shí)通過(guò)開(kāi)放統一的編程接口，實(shí)現軟件跨多種平臺。

異構計算架構的關(guān)鍵技術(shù)包括：

內存處理優(yōu)化

傳統架構下，不同計算單元間傳遞數據需要數據復制，不僅占用處理器資源，還同時(shí)占據了大量的系統總線(xiàn)帶寬。異構計算讓多個(gè)計算單元實(shí)現內存統一尋址，任何處理單元的數據可以輕易地被其它處理單元所訪(fǎng)問(wèn)，不必將數據復制一份到對方的內存區域中，大大提高了系統性能。

任務(wù)調度優(yōu)化

各種計算單元從過(guò)去主從關(guān)系變?yōu)槠降鹊幕锇殛P(guān)系，可以根據任務(wù)情況，動(dòng)態(tài)地確定最適合的計算單元來(lái)運行工作負載。涉及了調度算法、指令集、編譯器等一系列的架構優(yōu)化。

集成工具鏈

為應用程序員提供了硬件、軟件接口、基本的運行時(shí)環(huán)境，封裝并隱藏了內存一致性，任務(wù)調度管理等復雜的底層細節，支持架構參數優(yōu)化和任務(wù)調度優(yōu)化，將應用移植工作量最小化。面向AI應用，開(kāi)放集成多種AI訓練和推理平臺，兼容多廠(chǎng)商計算單元。

目前異構計算在芯片設計和邊緣計算平臺設計上都有應用。在芯片方面，整合了CPU+GPU資源，能夠實(shí)現視頻編解碼加速。在計算平臺方面，利用CPU+FPGA（或GPU）實(shí)現人工智能的功能已經(jīng)被應用于智能交通以及智能機器人等領(lǐng)域。

（4）時(shí)序數據庫 （TSDB）

海量數據的高效寫(xiě)入、查詢(xún)及分布式存儲是時(shí)序數據庫面臨的關(guān)鍵挑戰。其關(guān)鍵技術(shù)包括：

分布式存儲

分布式存儲首先要考慮的是如何將數據分布到多臺機器上面，也就是分片問(wèn)題。分片可以基于時(shí)間戳+Tag+分級。將一定時(shí)間范圍內的相同Tag（一個(gè)或多個(gè)字段相同的數據）并符合一定分級條件的數據作為相同分片存在相同機器上。存儲前可以對數據進(jìn)行壓縮處理，既提高數據寫(xiě)入效率，又節省存儲空間。

分級存儲

時(shí)序數據的時(shí)間戳是一種非常合適的分級依據，越近期的數據查詢(xún)得越多，是熱數據；越久以前的數據查詢(xún)得越少，是冷數據。同時(shí)，分級往往結合存儲成本等因素，將每個(gè)級別的數據存儲在不同成本的存儲介質(zhì)（內存、HDD、SSD）上。

基于分片的查詢(xún)優(yōu)化

查詢(xún)時(shí)，根據查詢(xún)條件查詢(xún)所有的數據分片，所有的分片按照時(shí)間戳合并形成原始數據結果，當查詢(xún)條件包含聚合運算時(shí)，會(huì )根據時(shí)間采樣窗口對數據進(jìn)行聚合運算，最后返回運算結果。

除了商業(yè)版本外，業(yè)界已經(jīng)有大量的開(kāi)源時(shí)序數據庫，如：opentsdb，kairosDB，influxdb等。數據庫除了需要滿(mǎn)足上述性能挑戰外，很重要的是提供行業(yè)數據建模與可視化工具，支持與行業(yè)應用系統的快速集成。

1.4.2　業(yè)務(wù)Fabric

業(yè)務(wù)Fabric是模型化的工作流，由多種類(lèi)型的功能服務(wù)按照一定邏輯關(guān)系組成和協(xié)作，實(shí)現特定的業(yè)務(wù)需求，是對業(yè)務(wù)需求的數字化表示。

服務(wù)的模型，包括服務(wù)名稱(chēng)、執行或提供什么樣的功能，服務(wù)間的嵌套、依賴(lài)、繼承等關(guān)系，每個(gè)服務(wù)的輸入與輸出，以及Qos、安全、可靠性等服務(wù)約束。

服務(wù)的類(lèi)型不僅包括邊緣計算提供的通用服務(wù)，還包括垂直行業(yè)所定義的特定行業(yè)服務(wù)。

業(yè)務(wù)Fabric的主要價(jià)值包括：

聚集業(yè)務(wù)流程，屏蔽技術(shù)細節，幫助業(yè)務(wù)部門(mén)、開(kāi)發(fā)部門(mén)、部署運營(yíng)部門(mén)等建立有效合作；

和OICT基礎設施、硬件平臺等解耦，實(shí)現跨技術(shù)平臺，支撐業(yè)務(wù)敏捷；

作為業(yè)務(wù)描述性模型，可繼承、可復用，能夠實(shí)現快速建模。

業(yè)務(wù)Fabric功能包括：

定義工作流和工作負載；

可視化呈現；

語(yǔ)義檢查和策略沖突檢查；

業(yè)務(wù)Fabric、服務(wù)等模型的版本管理。

摘自《自動(dòng)化博覽》2018年2月刊