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百度云正式发布智能边缘开源版本,OT+IT布局还有哪些机会

2018-12-07
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就在刚刚,百度云在ABC Inspire企业智能大会上宣布,正式发布百度智能边缘(BaiduIntelliEdge,BIE)开源版本OpneEdge!其实,百度云一直是NI在IT领域的重要合作伙伴之一。在今年5月深圳的百度云智峰会上,NI就与百度云首次合作发布了基于百度智能边缘 (BIE) 的边缘计算演示架构。


工业物联网的一个最重要的趋势,是越来越多的厂商注意到了边缘的重要性。在以前的IIoT结构中,IT端通常扮演着更为重要的角色,所有的数据分析、数据挖掘和数据决策都在云端完成,而设备端只是用来收集数据。但对于工业设备而言,很多数据的分析和处理都具有实时性、低延迟的要求,例如协同、控制等时间敏感的信号,而数据与云端通信的低传输速度与带宽限制,是无法支持这些实时性的要求的。


  

因此,“边缘计算”的概念应运而生。边缘计算是指在靠近物或数据源头的网络边缘侧,融合网络、计算、存储、应用核心能力的开放平台,就近提供边缘智能服务。需要强调的是,真正适用于工业物联网的“边缘计算”设备并不仅仅是传统的控制器或者网关,而是需要满足3个必备能力:采集边缘数据、智能的运算能力和可操作的决策反馈,以满足工业设备的实时性需求。


NI工业物联网及边缘计算解决方案


在工业物联网领域,NI起步很早,可以说是积累了十余年的经验。从2000年开始,NI 就开始推出针对设备状态在线监测的硬件及软件产品,专门用于重要工业资产的预测性维护。 由模块化的硬件平台和强大灵活的软件平台构成的NI整体解决方案能够有力支撑IIoT领域的技术变迁,帮助客户从实验室直达量产,到目前为止,NI已经联合生态系统,推出了从设备端到决策端的完整的工业物联网解决方案。

 

                             

NI的工业物联网方案解决了边缘计算最关键的两个技术要点:高性能的边缘节点,以及专业的数据管理。

 

首先,NI为工程师提供高性能的数据采集硬件平台,担任设备端边缘节点,可以同时完成对设备状态的数据收集与在线预处理。正如我们之前提到的,对于边缘节点而言,最重要的是具有高性能、智能化的采集和运算能力。NI的硬件恰恰能满足这一要求。基于以FPGA为核心的硬件架构,设备能够实现高速的数据分析和控制,以及系统的快速部署。此外,采用模块化的IO接口和开放的系统架构,能够轻松的将设备连接至任意种类的传感设备、执行器以及第三方系统,完成决策反馈。

 

其次,在数据管理方面,NI也推出了一系列专用的软件产品,包括企业级状态监测软件InsightCM,分布式系统集中管理软件SystemLink,海量数据管理及分析套件Diadem,以及在去年最新推出的LabVIEW机器学习工具包,能够在边缘侧或云端提供专用于垂直工业领域的集中化数据管理和数据挖掘。同时,NI还大力投入机器学习领域,将人工智能这一热点技术应用到工业物联网中,通过对边缘节点收集到的设备信息进行模型训练和验证,实现预测性维护的优化商业决策,真正实现IT+OT的技术融合。

 

 

携手百度云,构建OT+IT解决方案


在工业物联网的浪潮中,NI联合众多合作伙伴,共同完善整个工业物联网OT+IT的系统架构。其中,百度云是NI在IT领域的重要合作伙伴之一。在今年5月深圳的百度云智峰会上,NI与百度云首次合作发布了基于百度智能边缘 (BIE) 的边缘计算演示架构。


在该演示方案中,NI的边缘计算硬件平台对一台模拟旋转轴承进行在线信号采集,通过边缘计算完成系统异常判断及数据降维,同时基于百度云提供的全新智能边缘架构连接至百度天工智能IoT平台,在云端实现进一步的数据分析和处理,实现设备的智能故障诊断与预测性维护。百度云的智能边缘架构不仅仅提供了灵活通用的边缘计算框架,更为NI的边缘设备提供了简易的云端接口,能够快速连通系统层级。

 

   

 就在刚刚,百度云在ABC  Inspire企业智能大会上宣布,正式发布百度智能边缘(BaiduIntelliEdge,BIE)开源版本OpneEdge。这是百度云继今年5月31日国内第一个发布智能边缘产品后,又第一个宣布开源。百度云希望通过开源,将BIE的核心功能全面开放,并推出国内首个开源边缘计算平台—OpenEdge,旨在打造一个轻量、安全、可靠、可扩展性强的边缘计算社区。


借助开源的OpenEdge,开发人员可以更灵活地控制自己的边缘解决方案。百度云期待利用社区的力量为国内边缘计算技术营造良好生态,促进边缘计算在中国快速发展,加速更多行业人工智能应用落地。



百度云依托ABC能力,持续保持技术领先


智能边缘BIE是百度云发布的国内首个边缘计算产品,发布伊始即推行“端云一体”解决方案,它由智能边缘本地运行包、智能边缘云端管理套件组成;


在云端进行智能边缘核心设备的建立、身份制定、策略规则制定、函数编写、AI建模,然后生成配置文件和执行文件通过端云协同的方式下发至本地运行包,在近设备端的本地运行包里完成数据采集、消息分发、函数计算和AI推断等功能,通过一键发布和无感部署的方式,极大提高智能迭代的速度,使之整体达到“训练、管理、配置在云端,采集、转发、计算、推断在本地”的效果。


在架构设计上,智能边缘推行容器化,基于智能边缘BIE提供的DockerFile文件可以在Docker支持的各类操作系统上进行“一键式部署”,依托Docker的跨平台支持特性,确保智能边缘在各系统、各平台的环境一致性标准化;


此外,智能边缘BIE还针对Docker容器化进行容器资源隔离与限制,精确分配各运行实例的CPU、内存等资源,提升资源利用效率。


在降低各功能间耦合度方面,智能边缘推行模块化,每一项功能都是一个独立的模块,各项子功能模块运行互不依赖、互不影响,推行模块化的设计模式,可以充分满足用户“按需使用、按需部署”的切实要求。


智能边缘BIE旨在依托容器化、模块化的设计模式,通过降低各模块间的耦合度及强制性的证书认证模式,打造一个轻量、安全、可靠、可扩展性强的边缘计算环境,为国内边缘计算技术的发展营造一个良好的生态环境。


作为百度云天工的重点输出产品,智能边缘BIE可以与天工各云端平台服务无缝对接,如IoT Hub、TSDB、IoTVisualization、IoT EasyInsight等;换句话说,部署了智能边缘BIE的设备和边缘计算节点,既可以与百度云天工进行无缝数据交换,对敏感数据进行过滤计算,也可以在无网或者网络不稳定的情况下,缓存数据、独立计算,实现实时的反馈控制。


目前,智能边缘BIE已经能够支持基于PaddlePaddle、TensorFlow、Intel Openvino等主流AI框架训练的算法模型,并与百度云推出的云端函数计算服务(CFC)、云端大数据服务(Jarvis)、云端视觉模型工厂服务完全兼容,能够独立运行在包括NI边缘设备的10多种主流系统和硬件架构上,让每一台联网的终端设备都“轻装上阵”,实时进行计算。

 

 

智能边缘BIE特性与优势


随着“万物互联”概念的提出,物联网设备逐渐登陆网络数据生产的中心,其生产数据的增长速度也愈来愈快,且由于其在地理位置上的分散性及对响应时间、安全性越来越高的要求,加之实际场景中复杂的网络环境,导致现有公有云的计算平台也变得越来越不能完全满足需求,一部分计算平台的舞台中心正逐渐向边缘计算靠拢。这里,智能边缘BIE仅以IoT场景和AI场景为例,分享两个解决方案仅供参考。


从边缘视频接分析到边缘机器视觉


无论是人脸识别、工业质检还是城市管理、公共安全,在云端完成训练的机器视觉模型已经应用到各行各业。智能边缘BIE提供将这些视觉模型轻松的部署到本地设备上的能力,一方面提供快速的识别响应,另一方面降低视频/图片的传输带宽成本。


从边缘物联网数据分析到边缘数字孪生


面对复杂的数据采集环境、多样的数据通讯协议、海量的原始数据以及不同的数据流向需求,智能边缘BIE可以通过功能模块组合,轻松的搭建集数据采集、协议解析、数据分析、数据转发为一体的边缘计算应用,满足工业生产、城市监控的大多数物联网场景的通用需求;同时,数据分析可以通过AI、大数据等手段进一步升级为数字孪生模型,智能边缘BIE提供将数字孪生模型轻松的部署到本地设备上的能力,面向每一台独立的设备以及它所处的独特环境,提供针对性的数字孪生服务。


展望未来,助力行业智能化变革


随着ABC、IoT技术的快速发展,数据增长越来越快,计算需求越来越多。面临多样的硬件形态和应用场景,BIE提供了从云端生产环境、管理环境到本地运行环境的全套工具,将百度云 ABC 的能力从云上拓展到边缘,进而拓展至各行各业。而在轨道交通、能源电力、重型设备等多个细分垂直行业的成功案例中,NI的解决方案也已覆盖了从设备端,到厂级服务器,再到企业级服务器和云端的完整范围,为工业企业提供端到端的系统互联。而未来,我们也希望能够携手百度云,加速工业的智能化变革。


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