智造讲堂：工业互联网平台体系架构

文摘 2024-08-07 08:00 河北

引自：《工业互联网平台》（作者：胡晓娅、白坤、尹周平）

该书已出版，详细信息请见文末~

「 1. 工业互联网平台功能架构 」

中国通信标准化协会制定了《工业互联网平台通用技术要求》行业标准，从功能视角出发，定义了工业互联网平台应提供的功能、性能、安全等基本通用性要求。

从功能实现上，工业互联网平台应面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台，包括边缘连接层、云基础设施层、平台基础能力层、基础应用能力和保障支撑体系。工业互联网平台是工业云平台的延伸发展，本质是在传统云平台的基础上叠加工业互联网、大数据、人工智能等新兴技术，构建更精准、实时、高效的数据采集体系，建设包括存储、集成、访问、分析、管理功能的使能平台，实现工业技术、经验、知识的模型化、软件化、复用化，以工业App的形式为制造企业提供各类创新应用，最终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。

从安全实现上，工业互联网平台应在设计、建设、验收、运营等环节保持平台建设与平台安全可信可控并行。

从性能实现上，工业互联网平台应满足实例高可用性，数据高可靠性，高数据持久性，高服务可用性。同时，平台应具备自动宕机迁移、自动快照备份、服务的数据本地副本、跨机房或异地备份、CPU、内存、带宽等关键资源随时升级，升级配置数据不丢失，业务暂停时间可控、按照用户需求更改虚拟主机及服务模块配置等能力要求。

结合行业制定的技术标准和相关规范，工业互联网产业联盟在《工业互联网平台白皮书》中提出了多层级的工业互联网平台功能架构，如图1所示，包括边缘层、IaaS 层、平台层、应用层，以及贯穿各层级的安全防护。

图1 工业互联网平台功能架构

第一层是边缘，通过大范围、深层次的数据采集，以及异构数据的协议转换与边缘处理，构建工业互联网平台的数据基础。边缘层，一是通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品，采集海量数据；二是依托协议转换技术实现多源异构数据的归一化和边缘集成；三是利用边缘计算设备实现底层数据的汇聚处理，将核心数据上传到云端。

第二层是 IaaS，工业互联网平台包括IaaS基础设施，以及涵盖整个工业系统的安全管理体系，这些构成了工业互联网平台的基础支撑和重要保障。

第三层是平台，基于通用PaaS叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能，构建可扩展的开放式云操作系统。平台层，一是提供工业数据管理能力，将数据科学与工业机理结合，帮助制造企业构建工业数据分析能力，实现数据价值挖掘；二是把技术、知识、经验等资源固化为可移植、可复用的工业微服务组件库，供开发者调用；三是构建应用开发环境，借助微服务组件和工业应用开发工具，帮助用户快速构建定制化的工业 App。

第四层是应用，形成满足不同行业、不同场景的工业SaaS和工业App，形成工业互联网平台的最终价值。应用层，一是提供了设计、生产、管理、服务等一系列创新性业务应用。二是构建了良好的工业App创新环境，使开发者基于平台数据及微服务功能实现应用创新。

基于上述完整的功能体系架构，工业互联网平台的特征主要包括泛在连接、云化服务、知识积累、应用创新4个方面。其中，泛在连接具备对设备、软件、人员等各类生产要素数据的全面采集能力。云化服务实现基于云计算架构的海量数据存储、管理和计算。知识积累能够提供基于工业知识机理的数据分析能力，并实现知识的固化、积累和复用。应用创新能够调用平台功能及资源，提供开放的工业App开发环境，实现工业App创新应用。

「 2. 工业互联网平台的技术架构 」

工业互联网平台的建设过程中需要解决一系列技术难题：多种异构工业设备网络的连接、多源数据的深度融合、海量数据的存储与治理、相关数据的建模与分析、工业应用创新与集成，以及工业知识的积累与迭代等。结合工业互联网平台体系功能架构和应用需求，可以将平台技术划分为基础技术、使能技术和信息安全技术，技术总体架构如图2所示。

图2 工业互联网平台技术架构

1）基础技术

工业互联网平台的基础技术涉及大规模、深度的数据采集，异构设备的连接、异构数据的协议转换与边缘处理等。数据是平台的基础，工业互联网平台的数据源既有来自企业系统内部的数据，也有来自企业系统外部的数据。当前工业互联网平台建设中数据采集与传输可能面临以下挑战：传感器的部署不到位、设备智能化水平不高、终端所采集的数据少、数据深度不足或数据精度较低等。倘若这些问题无法得到完善解决，恐难以满足平台实时分析、智能决策与优化等服务需求。

目前，突破数据采集和传输技术瓶颈的主要方式包括两个方面。

（1）通过协议兼容、协议转换实现多源异构数据的采集、传输与交互。该方法的重点在于构建一套能够兼容并转换多种协议的技术产品体系，实现多种现场总线协议、工业以太网协议、无线协议的互联互通。

（2）通过边缘计算等技术在设备终端处进行数据预处理，大幅提高数据采集和传输的效率，降低网络接入，存储和计算的成本，提高现场反馈和控制的实时性。

传感器是获取数据的重要器件，是工业互联网的关键感官，是实现测试与自动控制的重要器件。智能系统的智能需要数据作为支撑，而传感器负责对原始数据进行采集和转换，没有数据的智能系统是无本之木，无法实现可靠的智能测试和控制。工业互联网背景下，传感器技术向着智能传感器、多传感器集成和融合、低功耗和无源化、网络化等方向发展。工业互联网平台中负责数据采集的传感器种类繁多，使用的协议丰富多样，数据联网的协议兼容问题越来越突出，已经成为工业互联网平台顺利运行的掣肘之一。解决协议转换是通过构建一个脱离于具体硬件设备的接口通信服务平台，依据其开放的实时数据库，简化系统异构协议转换和设备联网的过程，异构协议可以转化为标准的协议与其他的设备或者系统联网，实现不同协议设备之间的通信。

边缘计算技术基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术，利用以智能网关为代表的新型边缘计算设备，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提取海量数据中的关键特征，将处理过的数据传输到云端，实现智能传感器和设备数据的汇聚处理，以及边缘分析结果向云端平台的间接集成。边缘计算担任着物理世界和数字世界之间连接桥梁的角色，在网络边缘侧就近提供边缘智能服务，使实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的需求得以满足。在工业互联网平台中，边缘计算在IT和OT系统的融合方面发挥着重要的作用。

2）使能技术

工业互联网平台把平台上所有资源作为一种服务通过网络对外提供，包括IT基础设施、数字化模型、工业操作系统、开发组件和工具资源等，并根据用户适时调度资源，确保资源使用的安全与隔离，为客户提供云计算服务。因此，平台需要实现海量数据的分布式存储、对“大数据”的分布式计算和数据管理、平台资源的统一管理和动态调度，进而对工业数据进行建模和分析、为工业App提供了必要的接口、存储计算、开发组件和工具资源等环境支持。

虚拟化技术为云计算服务提供基础架构层面的支撑，是云计算最重要的核心技术之一。从技术上讲，虚拟化是一种在软件中仿真计算机硬件，以虚拟资源为用户提供服务的计算形式，不仅能够提高计算机资源的利用率，还能够提高服务质量。它把应用系统中的硬件动态化地连接起来，不再受物理空间的限制，实现统一集中管理和物理资源使用。通过虚拟化技术能够完成软件应用和底层硬件相隔离，包括两种形式：一种是将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，另一种是将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。虚拟化技术通过虚拟机监视器程序在一台硬件设备上虚拟出多个具有独立操作系统的虚拟机。

容器是轻量化的虚拟化技术。在这种方法中，软件被认为是虚拟化的容器，所有容器化的应用程序共享同一个操作系统的内核，因此，容器与传统虚拟化相比，具有更低的资源使用粒度，一台设备上可以允许运行超百个容器服务，大大提升了服务器硬件资源的利用率。容器的代表性产品Docker的出现是一个标志性的节点。Docker首次提出了Build→Ship→Run的概念，使用镜像方式将应用程序和它所依赖的操作系统类库及运行时环境整体打包，统一交付，消除了传统应用对操作系统、应用服务器不同厂商及版本，甚至对于环境变量、基础函数库API调用的深度依赖。因此，容器可以在Windows、Linux等主流的操作系统上运行，而与底层所使用的平台无关，本质上是一种操作系统级别的虚拟化。应用架构一旦转换为容器并且迁移部署之后，就可以在任何云平台之间无缝迁移。所以，使用容器能够利用镜像快速部署运行服务，实现业务的快速交付，缩短业务的上线周期，极大地方便运维人员的上线部署工作。

「 3. 工业互联网平台标准 」

工业互联网平台是工业互联网的核心，工业互联网平台标准体系可参考工业互联网标准体系，如图3所示，包括基础共性、总体、应用三大类标准。

图3 工业互联网的标准体系

1）基础共性标准

基础共性标准是规范工业互联网的通用性、指导性标准，包括术语定义、通用需求、架构、测试与评估、管理等标准。

（1）术语定义标准用于统一工业互联网平台的主要概念认识，为其他工业互联网平台相关标准中的术语定义提供依据和支撑。该标准主要涉及工业互联网领域下的场景、技术、业务等主要概念分类和汇总、新概念定义、旧术语完善、相近概念之间关系表示等。

（2）通用需求标准基于工业互联网平台应用场景的收集，提取工业互联网平台功能、性能、服务等需求，以指导平台架构设计。

（3）架构标准用以明确和界定工业互联网平台的范畴、各部分的层级关系和内在联系，包括工业互联网平台通用分层模型、总体架构、核心功能、不同层级和核心功能之间的关系，以及工业互联网平台共性能力要求等。

（4）测试与评估标准针对工业互联网平台技术、产品的测试进行规范，对平台的运行部署和服务提供开展评估，包括测试方法、可信服务评估评测、应用成熟度评估评测等。

（5）管理标准用于规范工业互联网平台的建设及运行、工业互联网平台企业服务行为，包括工业互联网平台运行管理、服务管理等方面标准，以及针对企业的管理机制。

2）总体标准

工业互联网标准体系的总体标准包括以下几个方面：

（1）网络互联标准主要用于规范网络互联所涉及的关键技术、设备及组网，包括工厂内部网络、工厂外部网络、工业设备/产品联网、网络设备、网络资源管理、互联互通等标准。

（2）总体标准还包括标识解析标准，主要包括编码与存储标准、标识数据采集、解析、数据交互、设备与中间件、异构标识互操作等标准。

（3）边缘计算标准主要包括边缘设备标准、边缘智能标准、能力开放标准3个部分。

（4）工业互联网中定义的平台与数据标准主要包括数据采集标准、资源管理与配置标准、工业大数据标准、工业微服务标准、应用开发环境标准，以及平台互通适配标准等。

（5）工业互联网标准定义的工业App标准主要包括工业App开发类标准、工业App应用类标准、工业App服务类标准。

（6）工业互联网中的安全标准主要包括设备安全、控制系统安全、网络安全、数据安全、平台安全、应用程序安全、安全管理等标准。

3）应用标准

工业互联网标准中的应用标准主要包括典型的应用标准和垂直行业领域的应用标准等。

4）标准现状

当前，工业互联网平台尚处于发展初期，工业互联网平台标准缺失，同时人工智能、边缘计算、微服务等新技术新理念不断被引用，跨界融合与全球竞争正在加剧，对工业互联网平台标准化提出了很多新的挑战。

从全球来看，工业互联网平台凭借自身对数据、服务、用户等各种资源的汇聚作用，成为产业界关注的焦点，制造企业、互联网企业和传统信息通信企业纷纷推出各自的工业互联网平台产品，业界尚未形成公认的工业互联网平台标准，面向工业需求的平台的功能、接口、数据管理与服务、性能、安全可信等方面的要求尚不明确。我国工业互联网标准化还处于刚刚起步阶段，相关标准组织大多采取自上而下的设计方法，将工作重点放在路线战略、参考架构、需求用例、测试床等方面依据情况再开展其他具体的标准化工作。

工业互联网平台是互联网资源与工业系统资源对接的枢纽，是信息技术与运营技术跨界融合的关键基础设施，其技术标准的制定需要垂直行业领域、信息和通信技术（ICT）领域、工业领域的专家协作进行，并加速迭代创新。

（1）美国工业互联网联盟（IIC）推动工业互联网标准化。IIC正以参考架构为引领，通过企业自主设立的应用案例组织垂直领域应用探索，支持建立测试床提供验证支撑，并借助其他标准组织力量，推动工业互联网加快落地。IIC发布了参考架构V1.0，包括商业视角、使用视角、功能视角和实现视角4个层级，其功能架构确定了商业、运营、信息、应用和控制五大功能领域，以及系统安全、信息安全、弹性、互操作性、连接性、数据管理、高级数据分析、智能控制、动态组合九大系统特性。在功能架构基础上，IIC进一步确定了由边缘层、平台层和企业层组成的系统架构，以及各层所包含的软硬件系统和网络。当前，IIC正致力于参考架构的完善和细化。

（2）德国建立“工业4.0平台”推进顶层规划。德国于2013年12月发布了《“工业 4.0”标准化路线图》，提出有待标准化的12个重点领域，包括体系架构、用例、概念、安全等交叉领域、流程描述、仪器仪表和控制功能、技术和组织流程、数字化工厂等。2015年4月发布的《工业4.0实施战略》为工业4.0概念提供直观展示，同时也将需要制定的标准数量进一步聚焦到网络通信标准、信息数据标准、价值链标准、企业分层标准等。

（3）国际电工委员会（IEC）成立专门工作组，开展策略研究和标准研制。为更有效地对接工业4.0的标准化需求，IEC陆续成立了一系列专门工作组，包括IEC/SMB/SG8工业4.0战略研究组和IEC/MSB未来工厂白皮书项目组等，开展与智能制造/工业4.0相关的战略研究、体系构建和技术标准研制。

（4）我国启动了智能制造综合标准化研究工作。为推进我国智能制造标准化工作，自2015年2月以来，在工信部装备的指导下，智能制造综合标准化工作组成立。目前该工作组已经形成《智能制造综合标准化体系建设指南》，智能制造标准立项及研制工作也逐渐启动并全面展开。

版权归原作者所有

编辑：刘杨

编审：辛召

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