本文将介绍基于TDengine Database、EMQ X搭建一个集工业数据采集、汇聚、清洗、存储分析以及可视化展示等能力于一体的轻量级边缘计算工业互联网平台。在此方案基础上，读者可以根据自身需求调整方案设计，从而搭建满足实际业务需求的工业互联网平台，加速实现工业智能化转型。
工业互联网的挑战
据中国工业和信息化部信息中心最新的《工业互联网体系架构（版本2.0）》所述，工业互联网架构下的边缘层主要实现以下功能：
- 边缘层提供海量工业数据接入、转换、数据预处理和边缘分析应用等功能。
- 是工业数据接入，包括机器人、机床、高炉等工业设备数据接入能力，以及 ERP、MES、WMS 等信息系统数据接入能力，实现对各类工业数据的大范围、深层次采集和连接；
- 是协议解析与数据预处理，将采集连接的各类多源异构数据进行格式统一和语义解析，并进行数据剔除、压缩、缓存等操作后传输至云端；
- 是边缘分析应用，重点是面向高实时应用场景，在边缘侧开展实时分析与反馈控制，并提供边缘应用开发所需的资源调度、运行维护、开发调试等各类功能；
然而工业领域多种协议并存，如何把异构设备连接并将数据汇聚，实现后续的边缘或云端计算，是无法回避的问题。目前一般的方案有以下两种：
1. 在边缘端采用传统程序直接连接和控制设备。这种方式一般针对于特定设备或型号，定制化程度比较高，但是可移植性、可重用性、可扩展性和灵活性均较差，无法对接现在的大数据和 AI 后台，不具备对数据进行深入分析并产生更多价值的能力；
2. 将云端架构的软件部署到边缘端来实现。云端由 IT 产业主导，信息化程度非常高。但基于成本考虑，边缘端的硬件设备一般计算能力有限，因此将云端架构的软件直接迁移到边缘设备上并不可行。在边缘端实现上述功能的软件必须加以优化，才能适应边缘端的实际运行情况。
为了融合在边缘 CT 和 IT 端的不同需求，TDengine 与 EMQ X 正式发布工业互联网一体化解决方案，以帮助领域内相关企业应对工业互联网边缘端面临的问题与挑战。这一方案适合在边缘端部署，具备各类协议解析、多源数据接入和数据分析能力，可快速实现工业互联网架构下边缘层的功能。
边缘计算工业互联网平台解决方案
该方案可实现边缘端的工业协议解析、数据汇聚和流式分析，将通过流式分析的数据存入在边缘部署的 TDengine Database 中，在边缘端运行的应用即可从 TDengine 中获取和处理数据，呈现给最终用户；在边缘端运行的 Edge Manager 提供了一个管理控制台，可以很方便地实现软件配置和管理。
适用场景
对实时性要求比较高，可以作为边缘自主独立应用运行在边缘的网关或者工控机上，与云端没有交互。该方案中所有的计算和存储等都在边缘端实现，因此对硬件的计算、存储等有一定的要求。用户可以根据实际情况，将软件和应用分开部署在多个硬件设备上。
软件列表
本方案会用到以下列表中的软件产品。
| 编号 | 名称 | 提供商 | 开源 |
| 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 未来规划会将基础功能进行开源，目前用户下载后可以免费使用，如果内置试用版本的数据采集点数不够，可以通过 EMQ 网站进行在线申请。
2: 用户可以免费使用，免费版本中除了管理的节点数目受限之外，用户可以使用所有功能。如果用户想试用更多的节点管理功能，可以通过 EMQ 网站进行在线申请。
产品基本功能描述
1. TDengine：开源时序数据库，实现对采集数据的处理
- 将原始数据，或者是经过流式处理之后的数据存储到数据库中；
- 应用程序可以通过 SQL 来实现对数据的访问和分析处理；
2. Neuron：工业物联网数据采集
- 支持了 Modbus，OPCUA，IEC61850，IEC104 和 BACnet 等众多协议和设备；
- 管理控制台，用户可以在浏览器中进行可视化的配置，实现跨工业设备数据的接入；
- 北向标准 MQTT 数据发送，根据用户指定配置，将数据发送至指定的 MQTT 消息服务器中；
- 南向控制接口，结合 Kuiper 提供的规则引擎功能，实现基于规则的设备控制；
- 本地数据存储，实现设备原始数据的存储和查看；
3. Edge：轻量级 MQTT 消息服务器
- 实现工业设备消息汇聚；
- 连接流式处理软件，处理工业数据；
- 接受规则引擎的控制消息，传递至 Neuron 实现设备控制；
- 对接云端消息服务器，实现离线消息缓存；
4. Kuiper：基于 SQL 的 IoT 流式处理框架
- 可以持续地消费、过滤、转换和路由来自于 Edge 中的数据；
- 基于此实现流分析、规则引擎和消息推送；
- 可以扩展实现对不同的数据源的支持，实现在边缘端 ERP、MES、WMS 和工业数据的互联互通，以及实时分析与处理；
5. Edge manager：集成了 Neuron、Edge 和 Kuiper 三者的网页管理控制台
- 在 web 端轻松进行统一可视化管理
- 实现了包括对 Neuron 的配置下发，数据发送目标的配置；
- Edge 状态的管理；
- Kuiper 流、规则和插件等管理；
6. Grafana：模拟客户的应用，将存储在 TDengine 中的数据进行展示
支持的软硬件环境
- 树莓派、网关、工控机
- x86 & ARM – 64位和32位
- 常见 Linux 系统的支持
- 物理机，Docker & KubeEdge 等支持
开始试用
为了使用户的试用更加简单，演示场景利用 Docker 和 Docker compose 技术进行快速的部署，用户可以在虚拟主机、工控机或者运算能力较强的网关上按照教程来体验该方案。在实际的业务系统部署过程中，用户可以根据需要在生产环境中直接采用二进制安装包进行部署，这样运行的效率会更高。
该样例场景中，数据通过 Modbus TCP 协议，发出模拟的温度与湿度数据，这些数据进入系统后实现数据采集、汇聚、清洗、存储分析和可视化等能力，以下是在 Grafana 中呈现的温度与湿度的可视化报告。
注：TDengine 发布的容器镜像缺省为 x86*64 环境，如果想切换为 ARM 架构，需要手工改一下 docker-compose.yml，以指向正确的版本。
总结
基于本文方案所搭建的工业互联网基础能力平台，用户可以实现高效、低成本的工业互联网设备连接、采集和分析。
