中国科学院沈阳自动化研究所

摘要：针对试验台采集的数据量巨大，需要高实时计算处理能力的问题，现有的云计算架构无法满足要求。本文引入边缘计算的架构模式，设计应用于试验台数据采集的边缘计算网关架构，打破原有云计算的限制，提高实时数据分析能力，并对边缘计算网关架构进行现场应用实现。

关键词：试验台；数据采集；边缘计算

1　引言

在工业物联网的网络架构中，工业数据量大，协议种类繁多，并且计算要求较高的实时性，传统的工业网络架构为工业通讯网络，无法与上层企业信息网络相融合。随着工业互联网技术和云计算的大力发展，越来越多的企业追求IT与OT融合，但是互联网技术中的云计算无法完全满足工业数据高实时性计算等要求。

边缘计算通过靠近物或数据源头的网络边缘侧，为应用提供融合计算、存储和网络等资源[1]。边缘计算将传统上的计算、存储与业务服务能力从集中化的算力中心朝向贴近用户侧/服务侧的网络边缘实现部署，以减小网络传输对于算力实时性的损耗，提供面向边缘的智能化服务[2]。其网络架构打破了云网络架构在工业领域的限制，在边缘计算中，数据不需要传回服务器，可以减少延迟，提高性能，而且操作过程和数据计算不需要再发往服务器端，因此不会在网络中被攻击，安全可靠。

高速列车的试验数据量巨大，为TB级数据，如此巨大的数据量，无法实时向网络云服务器传输；数据分析计算公式繁琐，如果采用云计算的方式实时获取计算结果，会占用大量资源；并且庞大的数据量导致若干通路堵塞，更加大延迟。

本文设计了一种边缘计算网关，可以对试验台数据在边缘侧进行解析处理，实现有效存储，并能低延时与云端进行数据交互。

2　架构设计

边缘计算网关的整体架构包括连接运行时以及网关运行时，如图1所示。

图1 边缘计算网关架构

2.1　连接运行时

连接运行时是网关的数据采集执行模块，核心组件为驱动库。驱动库采用松耦合的微服务模式，针对每种设备的不同协议，采用不同的驱动。目前能够支持的交互设备协议包括PLC、LabView、DCS、过程总线、以太网总线以及OPC UA。

用户能够针对不同的协议，在驱动库中启用适配的驱动进行数据采集。目前边缘计算网关支持广泛可用驱动包括Modbus、TCP、ModbusRTU、HART、西门子全系列PLC、欧姆龙全系列PLC、施耐德电气全系列PLC、IEC101/104等工业协议。

网关连接器的运行环境支持C语言以及JAVA语言。同时网关提供C语言以及JAVA语言的开发接口，用户可以不断丰富驱动库。

2.2　网关运行时网关运行时是网关逻辑执行的核心模块，包括以下七大模块。

（1）驱动管理模块

驱动管理模块是对连接器运行时中的驱动进行管理。驱动上传功能向网关运行时上传新驱动包；驱动配置对上传的驱动进行配置，如运行参数、数据访问路径、数据点表配置；驱动安装将驱动安装至连接运行时的驱动库中，直接与数据采集设备对接，解析数采协议。驱动卸载对连接器运行时驱动库中的驱动进行停止运行。

（2）数据缓存区

工业的实时数据量巨大，并且存在噪声数据，数据缓存区是对连接器运行时采集的结果数据的缓冲，目的是在进行持久化存储前，对数据进行清洗、降噪，筛选出实时有效的数据进行持久化存储，采用轻量级数据表、内存缓存映射表，例如SQLLite、Redis等。

（3）存储管理

边缘计算网关能够在边缘侧对有效数据进行持久化存储。存储管理模块包括数据库配置、模式配置以及实时管理。

数据库配置是对存储管理中的数据库执行的相关配置，如驱动、端口、路径等常规基本配置。模式配置是对数据的解析存储配置，筛选有效信息进行持久化存储。实时管理是对持久化存储的启动、停止操作。持久化存储的数据库一般采用高效的key-value数据库。

（4）可靠性管理

可靠性管理是对数据采集的报警管理，用户利用报警设置功能，自定义报警规则，能够对采集的数据进行报警分析，并能够对报警进行监控，对报警信息进行追踪，掌握报警设备信息。边缘计算网关提供解释型语言的脚本解释器，用户可以编写报警脚本执行报警逻辑。

（5）数据解析

数据解析模块具有对数据的基本解析计算能力，能够对网关采集的数据进行公式计算、分析，提供给数据展示平台进行数据展示，是边缘计算网关的核心计算模块。

（6）数据展示

边缘计算网关对数据分析结果提供数据展示平台，包括动态实时折线图、饼状统计图、柱状图等图形化展示，数据展示效果均为动态可配置。

（7）出口管理

边缘计算网关提供丰富的北向接口，能够实时与网络云平台交互，接口包括MQTT、OPC UA、HTTP以及RestFul接口。数据格式可配置，支持用户对于云平台所需数据格式的自由配置。

2.3　安全与权限控制

边缘计算网关软硬件遵循《信息等级保护2.0标准》，完善的安全机制保证客户在快速组网的同时无需担心安全问题。如图2所示。

图2 安全机制

包括以下模块。

• 防护模块：防护模块进行身份认证、访问控制、加解密传输；

• 检测模块：检测模块进行入侵检测、安全审计；

• 策略模块：策略模块进行读写规则设置、过滤规则设置、应急处理设置；

• 评估模块：评估模块用于设备自检。

3　应用实现及对比分析

3.1　硬件配置

边缘计算网关在现场部署的全部器件按工业级标准选型。加厚金属外壳，坚固耐用。外壳和系统安全隔离，耐高低温（-35℃~75℃）、宽压（5V~35V），专为保证恶劣环境下的稳定运行而设计。高标准EMC电磁兼容，在强电磁环境中稳定工作。硬件配置参数如表1所示。

表1 边缘计算网关硬件配置

3.2　软件配置

边缘计算网关需要硬件与软件共同配合实现数据采集功能，在硬件中部署一套网关管理系统，针对试验台数据采集的不同需求进行自定义配置。

在网关管理系统中进行驱动上传，上传试验台数据采集所需的驱动，并将驱动安装至网关的连接运行时，如图3所示。

图3 驱动上传

配置数据缓冲区以及持久化存储的数据库配置，图4是内存数据库以及关系数据库的系统配置图。

图4 存储管理配置

出口管理配置为系统北向接口配置，试验台数据采集的对接云平台为OPC UA出口。网关管理系统可定义项包括主题名称、协议名称、刷新频率、HTTPS端口、OPC TCP端口以及服务器名称，如图5所示。

图5 出口配置

自定义变量的计算脚本，针对不同试验台数据采集的数据解析需求，自定义计算脚本，实现数据分析。如图6所示。

图6 自定义脚本

3.3　对比分析

采集试验台数据进行数据处理，最终获取计算结果的响应时间是本系统评价的重要指标。边缘计算网关部署应用后，与原有的云计算架构模式的响应时间进行对比，分析两个系统在不同的数据规模下响应时间的变化规律。

数据规模反映了数据量情况，在数据规模不断加大的情况下，对系统造成的压力也在不断加大，系统压力的反映指标就是响应时间。云环境具有大型服务器集群，考虑原有应用现场的云环境计算能力以及本系统部署的边缘计算网关的计算能力，云环境的计算能力大约是边缘计算网关计算能力的5倍。

在云环境计算能力是边缘计算网关计算能力5倍的情况下，测试结果如图7所示。在小于50K数据规模下，云计算的响应时间要低于边缘计算网关，但随着数据点位规模的不断增加，云计算的响应时间逐渐增加，而边缘计算网关的响应时间逐渐优于云计算环境。

4　结语

本文针对云计算架构下试验台数据采集、分析处理方面的不足，设计了一个边缘计算网关，在试验台数据采集的边缘侧进行数据处理。通过对云环境和边缘计算网关的响应时间的对比分析，在数据量规模50K以下，云计算的响应低于边缘计算网关。但是随着数据量规模的增加，边缘计算网关的优势逐渐明显，打破了原有云计算下的网络限制，提高了计算实时性。

图7 边缘计算网关与云环境计算能力对比分析图

参考文献：

[1] 何腾. 浅析边缘计算技术应用的现状及挑战[A]. 天津市电子学会、天津市仪器仪表学会. 第三十四届中国（天津）2020’IT、网络、信息技术、电子、仪器仪表创新学术会议论文集[C]. 天津市电子学会、天津市仪器仪表学会: 天津市电子学会, 2020 : 4.

[2] 穆琙博, 柴瑶琳, 宋平, 毕立波, 吴迪. 边缘计算发展现状及标准体系研究[J]. 信息通信技术, 2020, 14 (04) : 23 - 30.

作者简介：

关　岳（1985-），男，山东青岛人，工程师，硕士，现任中车青岛四方机车车辆股份有限公司高速列车系统集成国家工程实验室分管研发师，研究方向车辆动力学实验及数据采集分析。

刘文成（1992-），男，辽宁锦州人，助理研究员，硕士，现任中国科学院沈阳自动化研究所工业控制网络与系统研究室研发工程师，研究方向是网络系统与服务架构。

摘自《自动化博览》2020年11月刊