边缘云接入网络包括用户现场设备接入边缘云平台的一系列网络基础设施。其根据应用场景的不同,大致可以分为园区网络、无线接入网、边界网关。其中园区网络包括企业的内部网、大学的校园网、厂区内的局域网等,常用网络技术有L2/L3局域网、Wi-Fi、时间敏感网络、现场总线等。无线接入网包括2G/3G/4G/5G、运营商Wi-Fi、光接入网络 PON,以及各类接入专线等。边界网关包括宽带网络网关、用户终端网关、物联网(IoT)接入网关等。
边缘云接入网络具有高融合性、大带宽、广连接等特性。首先,在众多边缘云场景下,如物联网、工业互联网,用户终端多种多样,其接口和协议种类存在较大差异,因此边缘云接入网络需要支持多种异构网络的融合接入。其次,边缘云应用,如视频点播、智能监控等,具有数据量大、带宽占用高等特点,为了满足这些应用的性能要求,边缘云接入网络需要引入大量新技术和协议,实现对大带宽特性的支持。另外,在物联网相关场景中,需要连接的设备数量是现有数量的数千倍,边缘云接入网络必须能够支持海量设备的接入。
边缘云接入网络中涉及的关键技术主要包括5G 网络、时间敏感网络、超级上行技术等。5G 网络的大带宽、低时延、泛连接特性能够提升边缘云接入网络的性能,提升用户体验。其中,SDN 技术的引入使得边缘云接入网络向智能灵活、可管可控的方向演进;NFV 技术解决了网络设备功能对专用硬件的依赖问题,使资源可以充分灵活共享,实现新业务的快速开发和部署。
时间敏感网络是IEEE 8021工作组正在开发的一套协议标准,定义了以太网数据传输的时间敏感机制,为标准以太网增加了确定性和可靠性,从而确保以太网能够为关键数据的传输提供稳定一致的服务级别,适用于工业、车联网等对确定性、可靠性要高的垂直领域。超级上行技术能够满足业务对上行带宽与时延的超高要求,通过将TDD 和FDD 协同、高频和低频互补、时域和频域聚合,能够充分发挥35G大带宽能力,以及FDD 低频段、穿透能力强的特点,在实现上行带宽及覆盖率提升同时,降低了网络时延。物联网网关功能,协议转换能力,协议从不同的感知网络到接入网的转换,以较低层为标准对数据进行统一封装,好确保不同感知网络的协议可以形成统一的数据和信令;把上层发送的数据包解析为感知层可以识别到信令和控制命令。必须对网关进行统一管理,例如注册管理,权限管理,状态监视等。网关可以实现子网中节点的管理,像获得节点的身份,状态,属性,能源等,与此同时还能够远程实现唤醒,控制,诊断,升级和维护的功能。因为子网的不同技术标准和协议的不同具有的复杂性,所以也让网关的管理具有不同的方式。物联网网关功能,广泛的访问能力,就目前而言,有许多用在了短距离通信的技术标准。国内外也纷纷实行了3GPP,传感器工作组等物联网网关的标准化工作,达到了各种通信技术标准互联互通的效果。总而言之,言而总之,物联网网关作为一个新词汇,物联网网关功能更是与我们的生活息息相关。相信不管是现在还是未来,在物联网的时代它都有自己举足轻重的位子,成为了感知网络和传统通信网络的枢纽,相信它的应用场景也会随之变得更加绚丽多彩。当前,物联网(IoT)技术领域充释着各种标准,像NB-IoT、LoRa、SigFox等,他们正通过各自擅长的技术和应用抢夺IoT风口,以争取在这片广阔的市场上取得优势。
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NB-IoT是由电信标准延伸而出的,主要是由电信运营商支持,而LoRa则是一个商业运用平台,两者主要区别在于商业运营的模式:NB-IoT基本是由电信运营商来把控运营,所以使用者必须使用它的网关及服务,而LoRa就量对开放一些,有各种不同的组合方式,商业的模式是完全不同的。
技术层面上来看,NB-IoT和LoRa的差异其实并不是很大,属于各有优劣。而相对于某些领域,国内有一些用户在并行使用这两种技术和网络。NB-IoT相对而言是受限于基站的,而LoRa则要加入一个网关相对简单容易,并且总的来说价格要比NB-IOT低廉。用户可以根据需求,增加不同的网关覆盖。所以从覆盖程度上来说LoRa的覆盖程度可能比NB-IoT更广一点。
LPWAN又称LPN,全称为LowPower Wide Area Network或者LowPower Network,指的是一种无线网络。这种无线网络的优势在于低功耗与远距离,通常用于电池供电的传感器节点组网。因为低功耗与低速率的特点,这种网络和其他用于商业,个人数据共享的无线网络(如WiFi,蓝牙等)有着明显的区别。
在广泛应用中,LPWAN可使用集中器组建为私有网络,也可利用网关连到公有网络上去。
LPWAN因为跟LoRaWAN名字类似,再加上最近的LoRaWAN在IoT领域引起的热潮,使得不少人对这两个概念有所混淆。事实上LoRaWAN仅仅是LPWAN的一种,还有几种类似的技术在与LoRaWAN进行竞争。
概括来讲,LPWAN具有如下特点:
• 双向通信,有应答
• 星形拓扑(一般情况下不使用中继器,也不使用Mesh组网,以求简洁)
• 低数据速率
• 低成本
• 非常长的电池使用时间
• 通信距离较远
LPWAN适合的应用:
• IoT,M2M
• 工业自动化
• 低功耗应用
• 电池供电的传感器
• 智慧城市,智慧农业,抄表,街灯控制等等
LoraWAN和Lora之间关系
虽然一样是因为名字类似,很多人会将LoRaWAN与LoRa两个概念混淆。事实上LoRaWAN指的是MAC层的组网协议。而LoRa只是一个物理层的协议。虽然现有的LoRaWAN组网基本上都使用LoRa作为物理层,但是LoRaWAN的协议也列出了在某些频段也可以使用GFSK作为物理层。从网络分层的角度来讲,LoRaWAN可以使用任何物理层的协议,LoRa也可以作为其他组网技术的物理层。事实上有几种与LoRaWAN竞争的技术在物理层也采用了LoRa。
LoraWAN的主要竞争技术
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如今市场上存在多个同样使用LoRa作为物理层的LPWAN技术,例如深圳艾森智能(AISenz Inc)的aiCast。aiCast支持单播、多播和组播,比LoRaWAN更加复杂完备。许多LoRaWAN下不可能的应用因此可以实现。
Sigfox使用慢速率的BPSK(300bps),也有一些较有前景的应用案例。
NB-IoT(Narrow Band-IoT)是电信业基于现有移动通信技术的IoT网络。其特点是使用现有的蜂窝通信硬件与频段。不管是电信商还是硬件商,对这项技术热情不减。
关键技术Lora简介
LoRaWAN的核心技术是LoRa。而LoRa是一种Semtech的私有调制技术(2012收购CycleoSAS公司得来)。所以为了便于不熟悉数字通信技术的人们理解,先介绍两个常见的调制技术FSK与OOK。选用这两个调制方式是因为:
1这两个是最简单、最基础、最常见的数字通信调制方式
2在Semtech的SX127x芯片上与LoRa同时被支持,尤其是FSK经常被用来与LoRa比较性能。
OOK
OOK全称为On-Off Keying。核心思想是用有载波表示一个二进制值(一般是1,也可能反向表示0),无载波表示另外一个二进制值(正向是0,反向是1)。
在0与1切换时也会插入一个比较短的空的无载波间隔,可以为多径延迟增加一点冗余以便接收端解调。OOK对于低功耗的无线应用很有优势,因为只用传输大约一半的载波,其余时间可以关掉载波以省功耗。缺点是抗噪音性能较差。
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FSK
FSK全称为Frequency Shift Keying。LoRaWAN协议也在某些频段写明除LoRa之外也支持(G)FSK。FSK的核心思想是用两种频率的载波分别表示1与0。只要两种频率相差足够大,接收端用简单的滤波器即可完成解调。
对于发送端,简单的做法就是做两个频率发生器,一个频率在Fmark,另一个频率在Fspace。用基带信号的1与0控制输出即可完成FSK调制。但这样的实现中,两个频率源的相位通常不同步,而导致0与1切换时产生不连续,最终对接收器来讲会产生额外的干扰。实际的FSK系统通常只使用一个频率源,在0与1切换时控制频率源发生偏移。
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GFSK是基带信号进入调制前加一个高斯(Gaussian)窗口,使得频率的偏移更加平滑。目的是减少边带(Sideband)频率的功率,以降低对相邻频段的干扰。代价是增加了码间干扰。
对于这一方面的研究实验发现:学习Lora调制技术的一些准备及发现
然而,对于“悠久历史积累”和高安全、易部署等综合优势的LoRa阵营来说,最近几年里,在技术和落地方面虽取得了长足的进步,但离真正的规模、解决行业客户的切实问题是有着不小的差距。那么,究竟是技术壁垒突破较难?产业链生态不健全?亦或者是商业模式限制了从业者对市场规模的想象?对于LoRa产业链的广大从业者而言,找到制约LoRa技术大规模发展的瓶颈,并联手产业合力突围对推动产业良性发展至关重要。
1、延迟问题
延迟是指处理和分析捕获数据所需的时间。连接到互联网的设备必须在100毫秒内响应,有时甚至不到10毫秒。因此,计算过程必须尽可能本地化,以抵消远距离传输数据的固有延迟。
通过物联网中的边缘计算,计算将在源头附近完成,例如传感器,如果汽车上的传感器判断出将要发生碰撞,那么系统就必须具有足够的确定性,能够在一定的时间范围内部署安全气囊,如果在长距离传输数据方面有任何滞后,那就是根本不安全的。
2、带宽问题
运行软件和生成数据的大多数物联网设备需要链接到云以存储和进一步处理该数据。因此,需要大量的功率和带宽将IoT数据传输到云。
在物联网中使用边缘计算,组织可以减少互联网带宽的使用,因为可以在源附近处理大量数据。
例如,边缘计算相机可以通过分析警察仪表板的视频源来帮助执法机构减少带宽,相机摄像头可以实时生成大量的视频和音频记录,但只有在必要时才将相关数据发送到云端。
3、带宽成本问题
物联网应用程序生成大量相对低价值的时间序列数据。这意味着带宽成本,设备获得带宽的机会成本,存储和分析成本,以及云中这些低价值时间序列数据的计算成本。
有了边缘计算,这些数据就可以被捕获,如果有必要的话,在将数据发送到云或其他上游聚合点之前进行分析和汇总,这比通过WAN链路发送未经过滤的数据要便宜得多,后者通常非常昂贵。
4、传统系统连接问题
公司经常连接到物联网的传统系统具有非IP/以太网接口。因此,他们需要来自模拟或专有系统接口的物理转换,以便能够使用和分析数据。这只能在生成数据的原始设备旁边完成。
这是物联网中的边缘计算可以提供帮助的地方。边缘可以充当新旧之间的中介,为没有现代计算能力的传统资产添加智能功能。
5、物联网安全问题
尽管云服务提供商已经为终端客户的物联网产品开发了出色的安全性,但运营技术专业人员仍然担心他们的敏感数据一旦离开企业的墙壁就不会安全。
为了解决这个问题,可以在边缘添加更多智能来保护系统,使其更强大,可以抵御黑客攻击和入侵。因此,任何中断都将仅限于边缘计算设备和这些设备上的本地应用程序。
边缘计算在物联网中应用的领域非常广泛,特别适合具有低时延、高带宽、高可靠、海量连接、 异构汇聚和本地安全隐私保护等特殊业务要求的应用场景。为了打造更适合行业应用的物联网通讯终端产品,四信通信充分利用边缘计算技术,大力研发生产出了F-G200边缘计算网关,该系列产品可帮助用户快速接入高速互联网,实现安全可靠的数据传输。
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