本文將介紹基於TDengine、EMQ X搭建一個集工業數據采集、匯聚、清洗、存儲分析以及可視化展示等能力於一體的輕量級邊緣計算工業互聯網平台。在此方案基礎上，讀者可以根據自身需求調整方案設計，從而搭建滿足實際業務需求的工業互聯網平台，加速實現工業智能化轉型。
工業互聯網的挑戰
據中國工業和信息化部信息中心最新的《工業互聯網體系架構（版本2.0）》所述，工業互聯網架構下的邊緣層主要實現以下功能：
- 邊緣層提供海量工業數據接入、轉換、數據預處理和邊緣分析應用等功能。
- 是工業數據接入，包括機器人、機床、高爐等工業設備數據接入能力，以及 ERP、MES、WMS 等信息系統數據接入能力，實現對各類工業數據的大范圍、深層次采集和連接；
- 是協議解析與數據預處理，將采集連接的各類多源異構數據進行格式統一和語義解析，並進行數據剔除、壓縮、緩存等操作后傳輸至雲端；
- 是邊緣分析應用，重點是面向高實時應用場景，在邊緣側開展實時分析與反饋控制，並提供邊緣應用開發所需的資源調度、運行維護、開發調試等各類功能；
然而工業領域多種協議並存，如何把異構設備連接並將數據匯聚，實現后續的邊緣或雲端計算，是無法回避的問題。目前一般的方案有以下兩種：
1. 在邊緣端采用傳統程序直接連接和控制設備。這種方式一般針對於特定設備或型號，定制化程度比較高，但是可移植性、可重用性、可擴展性和靈活性均較差，無法對接現在的大數據和 AI 后台，不具備對數據進行深入分析並產生更多價值的能力；
2. 將雲端架構的軟件部署到邊緣端來實現。雲端由 IT 產業主導，信息化程度非常高。但基於成本考慮，邊緣端的硬件設備一般計算能力有限，因此將雲端架構的軟件直接遷移到邊緣設備上並不可行。在邊緣端實現上述功能的軟件必須加以優化，才能適應邊緣端的實際運行情況。
為了融合在邊緣 CT 和 IT 端的不同需求，TDengine 與 EMQ X 正式發布工業互聯網一體化解決方案，以幫助領域內相關企業應對工業互聯網邊緣端面臨的問題與挑戰。這一方案適合在邊緣端部署，具備各類協議解析、多源數據接入和數據分析能力，可快速實現工業互聯網架構下邊緣層的功能。
邊緣計算工業互聯網平台解決方案
該方案可實現邊緣端的工業協議解析、數據匯聚和流式分析，將通過流式分析的數據存入在邊緣部署的 TDengine 中，在邊緣端運行的應用即可從 TDengine 中獲取和處理數據，呈現給最終用戶；在邊緣端運行的 Edge Manager 提供了一個管理控制台，可以很方便地實現軟件配置和管理。
適用場景
對實時性要求比較高，可以作為邊緣自主獨立應用運行在邊緣的網關或者工控機上，與雲端沒有交互。該方案中所有的計算和存儲等都在邊緣端實現，因此對硬件的計算、存儲等有一定的要求。用戶可以根據實際情況，將軟件和應用分開部署在多個硬件設備上。
軟件列表
本方案會用到以下列表中的軟件產品。
| 編號 | 名稱 | 提供商 | 開源 |
| 1 | TDengine | TAOS DATA | 是 |
| 2 | EMQ X Neuron | EMQ | 否-1 |
| 3 | EMQ X Edge | EMQ | 是 |
| 4 | EMQ X Kuiper | EMQ | 是 |
| 5 | Edge manager | EMQ | 否-2 |
| 6 | Grafana | Grafana Labs | 是 |
1: Neuron 未來規划會將基礎功能進行開源，目前用戶下載后可以免費使用，如果內置試用版本的數據采集點數不夠，可以通過 EMQ 網站進行在線申請。
2: 用戶可以免費使用，免費版本中除了管理的節點數目受限之外，用戶可以使用所有功能。如果用戶想試用更多的節點管理功能，可以通過 EMQ 網站進行在線申請。
產品基本功能描述
1. TDengine：開源時序數據庫，實現對采集數據的處理
- 將原始數據，或者是經過流式處理之后的數據存儲到數據庫中；
- 應用程序可以通過 SQL 來實現對數據的訪問和分析處理；
2. Neuron：工業物聯網數據采集
- 支持了 Modbus，OPCUA，IEC61850，IEC104 和 BACnet 等眾多協議和設備；
- 管理控制台，用戶可以在瀏覽器中進行可視化的配置，實現跨工業設備數據的接入；
- 北向標准 MQTT 數據發送，根據用戶指定配置，將數據發送至指定的 MQTT 消息服務器中；
- 南向控制接口，結合 Kuiper 提供的規則引擎功能，實現基於規則的設備控制；
- 本地數據存儲，實現設備原始數據的存儲和查看；
3. Edge：輕量級 MQTT 消息服務器
- 實現工業設備消息匯聚；
- 連接流式處理軟件，處理工業數據；
- 接受規則引擎的控制消息，傳遞至 Neuron 實現設備控制；
- 對接雲端消息服務器，實現離線消息緩存；
4. Kuiper：基於 SQL 的 IoT 流式處理框架
- 可以持續地消費、過濾、轉換和路由來自於 Edge 中的數據；
- 基於此實現流分析、規則引擎和消息推送；
- 可以擴展實現對不同的數據源的支持，實現在邊緣端 ERP、MES、WMS 和工業數據的互聯互通，以及實時分析與處理；
5. Edge manager：集成了 Neuron、Edge 和 Kuiper 三者的網頁管理控制台
- 在 web 端輕松進行統一可視化管理
- 實現了包括對 Neuron 的配置下發，數據發送目標的配置；
- Edge 狀態的管理；
- Kuiper 流、規則和插件等管理；
6. Grafana：模擬客戶的應用，將存儲在 TDengine 中的數據進行展示
支持的軟硬件環境
- 樹莓派、網關、工控機
- x86 & ARM – 64位和32位
- 常見 Linux 系統的支持
- 物理機，Docker & KubeEdge 等支持
開始試用
為了使用戶的試用更加簡單，演示場景利用 Docker 和 Docker compose 技術進行快速的部署，用戶可以在虛擬主機、工控機或者運算能力較強的網關上按照教程來體驗該方案。在實際的業務系統部署過程中，用戶可以根據需要在生產環境中直接采用二進制安裝包進行部署，這樣運行的效率會更高。
該樣例場景中，數據通過 Modbus TCP 協議，發出模擬的溫度與濕度數據，這些數據進入系統后實現數據采集、匯聚、清洗、存儲分析和可視化等能力，以下是在 Grafana 中呈現的溫度與濕度的可視化報告。
注：TDengine 發布的容器鏡像缺省為 x86*64 環境，如果想切換為 ARM 架構，需要手工改一下 docker-compose.yml，以指向正確的版本。
總結
基於本文方案所搭建的工業互聯網基礎能力平台，用戶可以實現高效、低成本的工業互聯網設備連接、采集和分析。