一项新挑战:扩展工业IoT领域的多核操作系统运行能力

工业IoT以较低的成本实现了效率和生产力的巨大飞跃; 但也意味着大量的连接设备会输出大量的数据,这些数据必须经常实时地通过网络计算和传输。 提供足够的处理能力来处理所有这些数据是一个巨大的挑战。

作者: Tomas Hedqvist

在某种程度上,几年前工业部门与电信部门的情况相同。 而后随着移动互联网的兴起,来自大量端点而大幅增加的数据使用频率从而增加了无线电基站中对时间要求严格的处理需求。 由于非常严格的延迟要求,此处理需要靠近天线进行,而不是在移动核心网络或云中进行。 所以,基站不得不以更强的处理能力进行提升。

Growth of Industrial IoT Devices

如今,当智能工厂、智能电网和许多其他智能工业应用急剧增加端点数量和需要处理和传输的数据量时,通常在严格的时间限制内需要被处理和传输,而工业物联网也面临同样的挑战。就像电信一样,来自智能工业设备的大部分数据都需要在网络边缘进行处理,无论是靠近设备的位置还是设备本身。延迟要求,网络带宽限制以及自主操作设备都是造成对高性能边缘处理需求的因素。 

在电信领域,解决方案是为每个处理单元添加更多的CPU核。今天,一个DU(数字单元)通常会包含24核或更多的多核处理器。多核处理器具有提供更高性能的优势,同时在功耗和占用空间方面效率更高。工业设备的计算平台现在必须以同样的方式发展:从单核和双核处理器到8核或更高核的设备。 

多核从硬件角度解决了这个问题;但真正的挑战是创建运行时解决方案,以扩展许多内核的性能和稳定性。包括Linux在内的大多数操作系统由于内存争用和资源冲突等各种因素导致操作系统内核中存在非正常性抖动,因此无法正确扩展。 

在某些情况下,针对Linux和其他操作系统在多核和多核处理器上面临的基本实时问题提供了解决方法。 (在这里看到的信息图显示了3种给予Linux实时特性的方法) 

还有一些替代的运行时是线性扩展的,同时保持实时特性,比如低延迟和低抖动,即使在具有多个核的设备上运行SMP配置时也是如此(这里有一段视频解释了这一点)。到目前为止,这是利用多核能力在电信中的基带处理应用程序方面最成功的方法。 

该怎么办?

如果您在工业数字化领域工作,通过研究无线接入网络中的DU如何演变,可以学到很多东西。您应该考虑到对工业设备和边缘层中数据处理的需求日益增长,以确保您今天正在设计的产品能够适应未来。您需要为大规模多核处理准备您的平台,并了解实时问题和多核扩展如何减少多核硬件平台的处理能力与其上运行的应用程序之间的差距。 

备注:物联网与电信之间有更多的相似之处和联系。将设备彼此连接,与边缘服务器以及云连接需要网络和电信。下一代移动网络5G将在连接工业设备方面发挥重要作用,许多试验已在这一领域进行。但是工业设备和移动网络如何连接和互动是另一篇博文的另一个话题。