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从IoT技术架构看ThingWorx平台

IoT需要各个层次的标准化技术,尤其是架构技术方面

IoT硬件在感知层,联接层次首先需实现Thing的互联、互通和互操作,其次对于成功的IoT项目,更需要从系统顶层规划和设计IoT,这样才能保证满足业务需求的同时,更能保证IoT系统的稳健性、可扩展性、安全性、易管理和易维护,大大降低IoT项目开发和使用升级成本。

目前在IoT体系架构方面,欧盟的IoT-A项目提出了很多具有参考的成果,为现有的IoT项目建设提供工具方法支撑,通过分析PTC的IoT项目开发的技术和业务平台——ThingWorx平台,可以看出ThingWorx平台包括了这些最新的概念和技术,并通过行业实践,发展出了特色的技术亮点。

IoT-A的主要成果:

1,架构在各层次充分抽象化

欧盟IoT-A提出了物联网的体系结构参考模型、参考模型、参考体系结构的概念,分析了物联网参考模型的建模方法,即从IoT的架构参考模型,转换到IoT的具体架构模型,然后再转换IoT实现模型。

IoT架构应用流程

2,应用SysML/UML描述IoT参考模型

IoT-A提出了四类模型,分别是IoT领域模型、IoT信息模型、IoT功能模型、IoT通信模型、IoT安全信任和隐私模型。IoT-A在领域模型和功能模型上做了很多开创性工作。

IoT的领域模型,提出了Physical Entity,相应的Virtual Entity,Resource,Device,User的概念,以及相互的关系。

其中

浅黄色:表示Animate Objects(humans,animals)

淡蓝色:表示硬件

浅绿色:表示软件

其他:没有分类,或其他组合

IoT的功能模型,其中包括IoT服务和管理、IoT与现有业务系统的对接、IoT中虚拟实体管理、通信和设备功能、特别强调了IoT管理和安全。

ThingWorx——PTC拥抱IoT,实现业务转型,而推出的全球首款技术领先的IoT平台,它的技术架构特点包括:

1,ThingWorx中的Thing Entity更统一,不仅包括Phisical Entity对应的Virtual Entity,并且把数据展示、数据存储、交流协作、安全等数字Entity一并纳入统一。这些数字实体都是目前互联网中的实体,这是数字实体之间,和Physical Entity都存在交互(欧盟的IoT-A忽略互联网中数字实体以及他们之间的交互)。

2,ThingWorx采用对象技术描述Thing的Virtual Entity和信息数据,面向对象技术在软件建模开发领域的优势不用多说了,同样适用于IoT项目,ThingWorx为了非程序开发人员也能理解和深入开发IoT项目,引入了Shape和Template概念,其实就抽象类和普通类的意思,并提供了很多基本系统实现类,例如数据存储、Gateway、timer、Server等

3,ThingWorx对Thing的信息模型描述更全面,由于Thing包括的Entity更广泛,因此它的信息模型不仅包括基本信息(包括标识)、属性、服务描述,还包括Event、订阅、配置、可视化等(欧盟IoT-A对IoT信息模型的描述仅仅涉及Virtual Entity的标识、属性、服务描述)。

4,ThingWorx平台充分考虑到IoT中大数据问题,在数据收集、数据存储和数据分析。(欧盟IoT-A忽略了IoT中数据处理问题)

IoT的大数据也很大部分是流式数据,源源不断的数据组成了数据流.当新的数据到来时就立刻处理并返回所需的结果,因此不会对所有的数据进行永久化存储,由于响应时间的要求,流处理的过程基本在内存中完成,其处理方式更多地依赖于在内存中设计巧妙的概要数据结构的存储。ThingWorx平台提供Stream,基于内存的info table等数据对象专门应对流数据的存储;

在最新的ThingWorx平台上,已支持大数据存储系统Cassandra集成,Cassandra是一套开源分布式NoSQL数据库系统。它最初由Facebook开发,集GoogleBigTable的数据模型与AmazonDynamo的完全分布式的架构于一身,后来开源给Apache基金会,Datastax公司基于该开源版本也开发了商业版本。它是基于列存储模式,具有高性能、扩展性强、部署简单、查询效率高等优势。

IoT中数据分析可以分为描述性分析(基于历史数据描述发生了什么,例如利用回归技术从数据集中发现简单的趋势,通常应用在商业智能)、 预测性分析(用于预测未来的概率和趋势,例如使用线性和对数回归等统计技术发现数据趋势和提取数据模式,预测未来的输出结果)、 规则性分析(解决决策制定和提高分析效率.,例如仿真用于分析复杂系统以了解系统行为并发现问题,给出最优解决方案)。PTC收购的ColdLight,其技术很好地支撑对数据的聚类、建模、仿真,然后进行数据预测;

相对于联接,用户更关心IoT数据采集和分析结果的展示,IoT的数据解释可以通过丰富的可视化展示和人机交互分析来进行。ThingWorx的Mashup提供了常用软件界面UI、数据展示UI,以及各种Thing的UI,以及ColdLight的Neuron技术提供了用户参与的数据分析功能。

5,ThingWorx的信息交互模式

欧盟IoT-A提出了四种IoT信息交互模式,分别是主动Push模式、Request/Response同步模式、Subscribe/Notify异步模式和Publish/Subscribe松耦合代理模式。ThingWorx平台通过Service实现前两种模式,通过Alerts/Event/Subscription可以实现后两种模式。

6,ThingWorx的功能视图

欧盟IoT-A提出IoT的功能视图中提到IoT 业务系统对接管理,IoT管理需包括各类用户管理(人、设备、服务用户)、容错、日志和状态,IoT的安全需包括授权与认证、信任与信誉、识别管理。ThingWorx平台在这几个方面都提供相应的功能模块:

ThingWorx平台生态支持各种业务系统(PLM,ERP,MES等)的对接,例如PLM系统,从PLM中获取产品信息,更新产品信息;

ThingWorx平台,支持对人用户的管理,通过集成设备云等来管理设备用户;

ThingWorx平台提供安全、通信、应用、配置等日志功能;

ThingWorx平台支持用户登录认证、IP白名单管理、App ID;

ThingWorx平台,基于HTML5开发,因而具有天然跨平台特性,结合IoT硬件和其他技术(例如存储、网关),已经可以实现开发IoT项目中最核心的软件部分,从而成为极具竞争力的IoT项目的技术开发平台和业务平台。

作为新生事物和创新技术,ThingWorx也会不断更新和完善,本人认为在未来它可能的发展方向至少包括:

欧盟的IoT-A提出的是参考架构模型,并不是IoT的架构模型,原因是IoT与互联网(互联网只是计算机互联)也存在不同之处,因为IoT在不同行业领域,联接的Thing不同,所需处理的数据也有差异,因此IoT也存在行业领域架构模型。所以通用的IoT开发平台上需要构建行业的基础组件,这样更有利于推广应用;

IoT的大数据来源有现有业务系统、互联网、传感器,这三者的数据采集方式完全不同,数据处理方式也存在差异,而这些数据最终都需要融合在一起进行分析。目前ThingWorx虽然集成的ColdLight的技术,这或许是大数据分析技术的一小部分,大数据分析技术非常很多,不同的业务需求需要选择不同的组合的分析技术,所以还需集成更多的数据处理技术。

数字化线程

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