Baetyl構建雲邊智慧的新融合

語言: CN / TW / HK

如今,物聯網和邊緣計算在技術上不斷完善和創新,目前已跨過概念普及的階段,邊緣計算正在改變全球數百萬個裝置處理和資料傳輸的方式,持續推動邊緣計算系統發展,迎來應用落地、賦能各行各業的快速發展。

近日,“ 2021智慧雲邊開源峰會-邊緣計算分論壇”在線上如期舉行,Intel、阿里、百度智慧雲、騰訊、VMware等組織機構的技術專家受邀出席,分享邊緣計算技術趨勢及洞察,以及邊緣計算技術在真實場景中的落地應用。

百度智慧雲物聯網主任架構師、LF Edge技術指導委員會委員李樂丁應邀出席了本次會議,就《使用Baetyl連線雲、邊緣和智慧》的主題進行分享,樂丁從邊緣計算的發展、智慧邊緣開源框架Baetyl的建立背景,及Baetyl在百度智慧雲天工物聯網平臺的應用實踐等方面進行詳細介紹。

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邊緣計算的興起和發展

深度數字化的時代,計算無處不在,不光是以雲的形式出現,還以邊緣的形式時刻進行著服務,它們分佈在生活中的不同空間中,通過各式各樣的智慧應用或者數字化裝置來呈現,這亦成為物聯網邊緣裝置數量快速增長的重要原因。

據Statista稱,到2025年,全球將安裝超過750億物聯網裝置。如今,伴隨著 5G 的規模化商用和實體經濟數字化、智慧化發展,邊緣計算市場迎來快速增長,邊緣端湧現出越來越多的低延時、本地化、大頻寬應用需求,5G 與 AI 兩大技術成為其增長的主要動力。

可以看到,邊緣計算、物聯網、5G、AI 融合帶來的 “分散式的泛在算力”+“按需的高質量連線”+“深入行業的AI 能力”,正在為行業數字化基礎設施提供全面賦能和升級。

智慧邊緣開源框架Baetyl的建立產生

伴隨資料從中心計算下沉到邊緣計算時會面臨四大問題: 資料接入、資料處理、資料儲存和資料同步

樂丁表示為了更好地保證資料安全性,資料需要通過私有網路接入互相通訊,各類智慧裝置的連線問題即是邊緣計算所需解決的首要問題。

其後,邊緣計算還需就近完成資料處理和儲存,保證對資料進行接入並進行實時的儲存和處理,以保證應用的低延時和安全性。

基於邊緣計算目前的問題,百度智慧雲建立了Baetyl專案並將其開源,該專案於2019年由百度向LF基金會捐助,是最早加入LF基金會的專案。

該專案目標首先是為邊緣側提供 雲原生編排能力 ,通過為邊緣場景提供一個標準化的雲原生執行環境,使所用裝置都將具備雲原生能力,使得一個標準的K8s控制面介面可以將原先所有積累的k8s知識直接應用到邊緣上;其次為大量的無人值守裝置提供遠端管理能力,使所有的裝置在保證網路和電源的情況下就可以執行並納入到邊緣計算的網路之中;最後是為各種各樣的邊緣應用提供工具和服務。

圖1:Baetyl專案目前定義的三個主要目標

Baetyl助力各行各業實現數字化轉型

Baetyl著力於解決如何將雲上普通的應用以及AI應用與邊緣進行同步,其中包括將雲上的應用無縫地下發到邊緣上執行,也可以將邊緣上採集獲取到的資料進行脫敏上傳到雲端進行深入的加工。通過Baetyl雲原生機制實現完全遠端管理,雲端單一的控制檯即可供成千上萬個節點使用。

基於Baetyl,百度智慧雲建立了雲端的物聯網平臺- 百度智慧雲天工物聯網平臺 ,一系列物聯網基礎設施助力百度智慧雲天工具備連線萬物的能力,向上構建了面向視覺、資料、語音的智慧應用,通過智慧應用賦予天工物聯網平臺對話萬物的能力;最後將其廣泛應用於能源、交通、工業等一系列應用場景中,從而實現智慧萬物。

一直以來,為助力我國如期實現碳達峰、碳中和目標,眾多能源企業積極探索實現節能減排,綠色環保的新模式。

百度智慧雲針對能源場景,提供了BIE能源AI中臺解決方案,如下圖所示,該方案可分成 應用、模型和平臺 三部分。

應用層針對具體場景提供解決方案賦能各行各業;模型層依託百度強大的AI能力引擎提供各種各樣預訓練好的AI模型;最底層的平臺層包含各項技術中心,採集獲取資料為實現AI能力做支撐。

圖2:BIE能源AI中臺解決方案

例如,中國有全球分佈最廣的電網,從東南沿海密集部署到西北地區,數十萬公里的電網有大量的裝置需要定期檢查並不斷優化電力分配。

因此,通過部署基於Baetyl構建的邊緣計算解決方案可實現實時對中間節點進行調控。此外,通過增加一系列對工業現場協議的解析能力,如modbus、OPC、PTSP等現場協議,可介入原先電網中的裝置,如電錶、機器等,獲取其執行狀態。

而這些執行狀態經由工業協議的解析後進入邊緣側,邊緣層通過容器的模式執行一系列AI模型,在這個模型中會進行狀態識別,巡檢輸電網輸電線路是否正常執行;通過AI控制一系列的機器人去幫助在人不適合出現的場景進行除錯,通過這種方式,進一步為國網提供將AI能力下沉到實際終端的可能。

度能-綜合能源服務平臺應 中,藉助物聯網邊緣計算方式實現將資料的人工抄錄改變為感測器的自動採集,人工核算變為機器的自動核算,將原先缺少實時監控需要人工巡檢的裝置變為自動化巡檢,通過大資料和AI的方式,將感測器、報表和巡檢得到的結果深度發掘並提前預知故障,實現能源的高效利用和節能減排。

圖3:度能-綜合能源服務平臺

如下圖所示,百度智慧雲度能提供智慧電費優化服務助力企業開源節流,通過安裝在電錶上的邊緣計算系統,將雲端全新的AI模型下載到電錶上,便可實現精確預測未來一段時間電量的使用程度,從而反饋到電網,進一步優化輸電系統電力分配。

圖4:度能-綜合能源服務平臺應用案例

智慧邊緣開源框架Baetyl致力於打造雲邊智慧連線新模式,構建多行業智慧化轉型新生態,持續擴充套件各領域解決方案,實現多場景落地部署,推進整個產業社會的數字化程序。