边缘计算。你的IoT 云的银线

随着对边缘计算功能管理已安装的IoT 应用程序所产生的大量数据的需求不断增加,问题和一定程度的混乱也随之而来。有多种方法来架构边缘计算;哪种方法适合你的应用,以及你如何确保你在部署的过程中解决所有的考虑?

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录制的网络研讨会

9月10日, 2020 | 长度:50:23

随着对边缘计算功能管理已安装的IoT 应用程序所产生的大量数据的需求不断增加,问题和一定程度的混乱也随之而来。有多种方法来架构边缘计算;哪种方法适合你的应用,以及你如何确保你在部署的过程中解决所有的考虑?

本网络研讨会录音由Digi无线设计服务部的两位知识专家提供,介绍了边缘计算具有操作意义的场景,以及边缘计算架构的阶段,你需要根据你的应用类型评估的关键考虑因素,以及能够极大地提高效率并确保你能够对关键事件做出反应的边缘计算方法。

后续网络研讨会问答

再次感谢您参加我们与Digi Wireless Design Services (WDS)的专家举行的关于边缘计算的会议。以下是演讲后的问题和他们的回答。如果您有其他问题,请务必联系我们

是否有计划将XBee 3的Python计算能力与900 MHz平台相结合?我发现我们的情况是,我们需要新的XBee 3系列的计算能力,但需要900 MHz系列的信号穿透力。

是的,900兆赫版本的Digi XBee® 3已经在未来发布的路线图上。 将在未来发布。

我们使用Digi XBee 3 LTE Cat-1 modem与AWSIoT Core over MQTT协议。我的问题是,如何确定适当的Keep Alive间隔,以便我们能够保持蜂窝连接而不烧掉太多数据?

Keep Alive的有效范围是30-1200秒,默认为1200。使用最大值1200将最大限度地减少ping的数量,并将数据的使用量保持在最低水平。你的设备是否定期发送数据?如果是的话,你可以将Keep Alive设置为略高于该周期,以有效消除Keep Alives。如果这个周期长于1.5*1200=1800秒,那么你必须考虑在两者之间。如果没有收到ping或发布,代理将在Keep Alive的1.5倍终止连接。

在保持连接所需的ping数和你能容忍的数据用量之间有一个权衡。我很想听听你到目前为止的经验。

我使用一个网关来收集来自使用XBee工业网关的远程传感器的数据。我可以使用网络附加存储设备与它一起本地存储数据吗?

你应该可以,但这可能需要你进行一些定制的编程,把数据移到存储设备上。当然,Digi WDS可以为这些定制方案提供你所需要的开发支持。在更简单的应用中,一个XBee 3蜂窝(LTE Cat-1或Cat-M/NB-IoT )无线电可以作为本地传感器和Zigbee/DigiMesh无线电的网关。网关的功能可以用MicroPython实现。网络协议的选择通常取决于应用的需要。我们在开发这些解决方案方面有很多专业知识,并乐意与您进一步讨论。

对于使用WVA捕捉农业设备......拖拉机、联合收割机等的关键CAN信息的简单POC有什么建议?

这听起来像是一个Digi销售问题。假设连接器是兼容的(否则一根简单的电缆就可以解决这个问题),我认为WVA与安卓演示应用程序(或定制版本)一起使用,应该可以提供一个总线监控。还有其他商业上可用的COTS硬件加密狗和软件包,是专门为这种类型的总线监控而制作的。我自己就拥有几个。

你能分享联系信息,以达到设计服务团队的目录吗?

以下是与我们联系的链接:www.digi.com/contactWDS

在过去的一两年里,你开始更多地看到哪种类型的边缘计算解决方案?

我们一直看到对更有能力的网关的需求。ML(机器学习)也正在成为我们客户的一个更常见的要求。由于Digi ConnectCore® 8X SOM和SBC比i.MX6版本的计算能力更强,我们一直在使用Digi ConnectCore® 8X SOM和SBC。

对于更简单的应用,有新的/小的/便宜的微控制器问世,内置支持AI/ML应用。如果与适当的无线电设备相配,这些设备可以作为 "智能边缘网关"。Digi WDS会根据具体情况开发类似这样的定制网关。

你提到了数字双胞胎。你能进一步解释这个概念吗?

这个概念已经存在了一段时间,但随着一个新的市场友好的名字,它正在得到更多的关注。基本的概念需要在远程端和云端维护各个项目的副本,如配置、设备状态、健康、指令状态等。更高级的版本包括云端双胞胎能够模拟和预测远程双胞胎的行为的能力。这个话题可以成为未来的网络研讨会。

你能在你的平台上使用第三方软件吗?

Digi SOM和SBC是基于Linux的。在各个设备的内存限制范围内,可以使用该环境的应用程序或第三方软件包。

Digi XBee 3设备可以运行MicroPython应用程序,Digi有这方面的库(见Digi XBee MicroPython Github库)。另外,普通的Python库在很多情况下都可以移植到MicroPython上。

你用什么来做长距离的边缘传感器收音机?这些是可编程的吗?

我们倾向于将亚赫兹无线电用于长距离边缘传感器。Digi有几个型号可供选择:Digi XBee-PRO 900HP和两个版本的Digi XBee SX 900。

  • 20mW XBee SX无线电模块的额定最大范围为9英里,使用高增益天线。
  • 1瓦的XBee SX无线电模块的额定最大范围为65英里LOS。
  • Digi XBee-PRO 900HP的额定最大范围为28英里,LOS的高增益天线。

所有的XBee无线电都能够被配置为许多模拟/数字、输入/输出和串行通信应用,而无需任何编码。至于MicroPython,这是在900MHz无线电的路线图上。下面是两者的链接。

你能谈谈一些本地传感器技术,如Zigbee,使用4G调制解调器作为运输工具?

我们认为这是指网关。Digi有几个网关产品,支持Zigbee作为本地射频介质,并有4G蜂窝作为回程。在这种情况下,网关将充当Zigbee网络协调器。这些相同的设备可以用不同的固件进行配置,以支持DigiMesh或基础802.15.4协议。

你能告诉我一些关于Cat-M和NB-IoT 之间的区别吗?我为什么要选择一个而不是另一个?

两者都是IoT 应用的良好选择。主要区别在于带宽和移动性。Cat-M享有完整的LTE信令,可以支持移动应用。Cat-M还可以支持语音。NB-IoT 用于固定应用,如停车计时器、公用事业等。NB-IoT 具有较高的链路预算,因此它比其他蜂窝类别的网络更容易穿透建筑物。NB-IoT 最适合用于数据量小、数据报告不频繁的情况下,可以用小电池运行多年的应用。

对于那些试图决定使用哪种服务类型的客户,我们通常建议使用Digi XBee LTE-M/NB-IoT 模块,它原生支持两种协议。根据需要,该模块可以通过应用软件配置为任何一种协议。Digi WDS可以在需要时提供进一步的建议和/或编程支持。

在较小的嵌入式计算平台上运行AI应用是否有任何限制?

显然,微控制器的能力和资源将限制可以支持的人工智能的类型。也就是说,有现成的推理引擎可用于裸机或RTOS环境,以及应用处理器和GPU。

对于更简单的应用,有新的/小的/便宜的微控制器问世,内置支持AI/ML应用。这些设备可能适用于许多监测/控制应用。

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