【導(dǎo)讀】專為邊緣應(yīng)用打造的系統(tǒng)要求具備高度靈活性。這需要可擴(kuò)展的處理能力，而采用嵌入式計(jì)算機(jī)模塊是最為高效的實(shí)現(xiàn)方式。從智慧城市LoRa網(wǎng)關(guān)到智能充電基礎(chǔ)設(shè)施和視頻監(jiān)控服務(wù)器，三種實(shí)際應(yīng)用均搭配可選AI技術(shù)，以展現(xiàn)這種模塊化設(shè)置的優(yōu)勢。
低功耗廣域網(wǎng)（LPWAN）技術(shù)LoRa已廣泛部署于不同的交通應(yīng)用領(lǐng)域。智能城市基于此項(xiàng)技術(shù)構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)，以連接智能分布式設(shè)備，例如分布式停車空間以及中央多層停車場。上述各種停車應(yīng)用的例子證明，LoRa網(wǎng)關(guān)需具備高度可適應(yīng)性。
LoRa網(wǎng)關(guān)需要靈活嵌入式邊緣邏輯
靈活的LoRa網(wǎng)關(guān)應(yīng)用配置是需要的，因?yàn)樵摕o線協(xié)議無需物理式連接器，就可連接任何LoRa傳感器。這意味著基于各種LoRa設(shè)備混合的任何應(yīng)用，都可使用LoRa網(wǎng)關(guān)。因此，智慧城市也可采用LoRa停車網(wǎng)關(guān)跟蹤其自由浮動的移動服務(wù)，以及將充電基礎(chǔ)設(shè)施集成到停車指導(dǎo)系統(tǒng)等。然而，擴(kuò)展智能城市網(wǎng)關(guān)的任務(wù)，需要集成面向未來需求的可擴(kuò)展性，以改善投資安全性。法國Expemb公司推出的LoRa FlexGate FGW264網(wǎng)關(guān)，通過嵌入式計(jì)算機(jī)模塊提供了這種可擴(kuò)展性。這款新型網(wǎng)關(guān)采用滿足邊緣處理器需求的模塊，可實(shí)現(xiàn)靈活的硬件和軟件設(shè)置，以解決包括人工智能（AI）在內(nèi)的任何基于LoRa的物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)挑戰(zhàn)。平臺支持最多8個LoRa通道，可同步和數(shù)千個連接對象進(jìn)行通信。該系統(tǒng)可搭載兩個不同世代的英特爾凌動處理器（代號Bay Trail和Apollo Lake）。通過采用獨(dú)立于供貨商的Qseven嵌入式計(jì)算機(jī)模塊（COM），可實(shí)現(xiàn)這種超出專用處理器插槽性能的高可擴(kuò)展性。
圖1：Expermb推出的LoRaWAN FlexGate FG264私人網(wǎng)關(guān)設(shè)計(jì)采用康佳特Qseven嵌入式計(jì)算機(jī)模塊。
面向云端的LoRa網(wǎng)關(guān)，可提供1Gb網(wǎng)速的以太網(wǎng)和3G/4G連接性能。由于界面數(shù)量受到限制，網(wǎng)關(guān)尤其適合以LoRa為重點(diǎn)的應(yīng)用。要求配備混合型本地連接功能的邊緣系統(tǒng)需具有更高的I/O靈活性。但即使在此類應(yīng)用情形下，模塊化方式非常適合邊緣計(jì)算機(jī)，正如中國最近實(shí)施的邊緣層部署所示。
用于智能充電基礎(chǔ)設(shè)施的邊緣服務(wù)器
中國正在攜手騰訊的能源物聯(lián)網(wǎng)合作伙伴，為智能電網(wǎng)分布式管理系統(tǒng)部署邊緣層。在未來發(fā)展前景廣闊的電動汽車的影響下，這種結(jié)合交通基礎(chǔ)設(shè)施應(yīng)用背景的邊緣服務(wù)器設(shè)計(jì)優(yōu)勢顯著。電動汽車需要的充電基礎(chǔ)設(shè)施，理論上以可再生能源燃料為佳，而再生能源是在本地微電網(wǎng)和分布式虛擬電網(wǎng)中產(chǎn)生的，這些分布式電網(wǎng)需要智能邊緣設(shè)備，才能夠?qū)⒎稚⒃诟鞯氐脑偕茉从行Ч芾聿⒓薪o這些充電基礎(chǔ)設(shè)備。中國的邊緣層服務(wù)一旦全部可用，有望支持?jǐn)?shù)千臺電力設(shè)備、數(shù)百個供電協(xié)議，以及在線編輯通用標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議和動態(tài)化完成通用標(biāo)準(zhǔn)設(shè)備類型。這種綜合性生態(tài)系統(tǒng)對于全球眾多應(yīng)用項(xiàng)目將具有很大的吸引力。
邊緣服務(wù)器設(shè)計(jì)者選擇采用了基于COM Express Type 7模塊的靈活系統(tǒng)設(shè)計(jì)，并將其用于邊緣設(shè)備新類別的適應(yīng)性硬件。這些模塊采用標(biāo)準(zhǔn)化的外形設(shè)計(jì)，且具備服務(wù)器級的性能和功能性。首批系統(tǒng)采用的模塊搭載了英特爾至強(qiáng)D15xx處理器，最多可配備16個內(nèi)核和32個線程。備用配置采用英特爾凌動C3xxx處理器。這些處理器配備多達(dá)16個內(nèi)核，且同時能耗低至25W TDP，完美匹配所有需要處理小數(shù)據(jù)報(bào)的應(yīng)用項(xiàng)目。此類系統(tǒng)設(shè)計(jì)本質(zhì)上是一個小型的盒裝系統(tǒng)，但即使是安裝在服務(wù)器機(jī)架內(nèi)的邊緣系統(tǒng)，也能夠從嵌入式計(jì)算機(jī)模塊設(shè)計(jì)中獲益。
圖2：中國智能電網(wǎng)邊緣層首個采用物聯(lián)網(wǎng)邊緣路由器設(shè)計(jì)，基于英特爾至強(qiáng)D15xx處理器的康佳特嵌入式服務(wù)器模塊。另可選配置基于英特爾凌動C3xxx處理器的服務(wù)器模塊。
用于上下文感知應(yīng)用的模塊化機(jī)架式服務(wù)器
在機(jī)架式服務(wù)器設(shè)計(jì)方面，通過采用標(biāo)準(zhǔn)的嵌入式計(jì)算機(jī)模塊，可顯著降低路邊應(yīng)用（例如配備AI以提高上下文感知能力的視頻監(jiān)控系統(tǒng)）的長期投資成本。對于基礎(chǔ)設(shè)施邊緣微服務(wù)器應(yīng)用項(xiàng)目，例如Christmann等供貨商，也采用獨(dú)立于供貨商的COM Express Type 7和新一代COM-HPC標(biāo)準(zhǔn)的嵌入式服務(wù)器模塊。其優(yōu)勢不僅體現(xiàn)在適應(yīng)最新AI技術(shù)的靈活性，而且還具有長期的發(fā)展前景：隨著技術(shù)增強(qiáng)功能的快速革新，在3至5年后需要推出的第二代產(chǎn)品，預(yù)計(jì)成本將僅占初始投資的50%左右，因?yàn)榇蠖鄶?shù)情形下只需簡單更換處理器模塊。
Christmann機(jī)架式服務(wù)器可靈活地配備多達(dá)27臺搭載x86或Arm架構(gòu)的中央處理器微服務(wù)器，有顯著減少TCO（總體擁有成本）的潛力。此外，所提供的產(chǎn)品還包括采用GPGPU卡和FPGA模塊形式進(jìn)行并行任務(wù)處理的標(biāo)準(zhǔn)化模塊選項(xiàng)，外形設(shè)計(jì)也采用了COM Express Basic的規(guī)格尺寸（95x125mm2）?；谀K化設(shè)計(jì)理念的Christmann RECS Box 4.0服務(wù)器產(chǎn)品系列，具有極高的可擴(kuò)展性。
圖3：用于機(jī)架式系統(tǒng)的Cristmann RECS Box 4.0微服務(wù)器系列產(chǎn)品，采用康佳特推出的COM Express Type 6和COM Express Type 7嵌入式服務(wù)器模塊，以及標(biāo)準(zhǔn)化GPGPU卡和FPGA模塊，具有極高的可擴(kuò)展性。
即使5G邊緣也應(yīng)模塊化
以上三個實(shí)例表明，基于嵌入式計(jì)算機(jī)模塊和服務(wù)器模塊設(shè)計(jì)邊緣網(wǎng)關(guān)和服務(wù)器具有巨大優(yōu)勢。對于大規(guī)模的應(yīng)用項(xiàng)目，采用專用載板搭配模塊也不失為一個通用策略。那么，面向未來大規(guī)模的應(yīng)用項(xiàng)目，例如5G路側(cè)邊緣服務(wù)器等或消費(fèi)類電動汽車，為何不采用類似的方法？首先實(shí)施用于研發(fā)的計(jì)算機(jī)模塊和載板設(shè)計(jì)，然后通過計(jì)算機(jī)模塊和載板集成實(shí)現(xiàn)全定制設(shè)計(jì)。嵌入式計(jì)算機(jī)供貨商，如康佳特，已準(zhǔn)備好支持這種從專屬設(shè)計(jì)到采用開放式模塊化平臺的死循環(huán)設(shè)計(jì)的范式轉(zhuǎn)換。
圖4：不斷增加的5G路邊邊緣服務(wù)器和消費(fèi)類電動汽車的性能需求，可通過基于嵌入式服務(wù)器模塊的模塊化設(shè)計(jì)得以完美匹配，其中首先實(shí)施用于研發(fā)的COM和載板設(shè)計(jì)，并隨后通過COM和載板集成實(shí)現(xiàn)全定制設(shè)計(jì)。
（來源：EDN電子技術(shù)設(shè)計(jì)，作者：Zeljko Loncaric，市場工程師，德國康佳特科技）
免責(zé)聲明：本文為轉(zhuǎn)載文章，轉(zhuǎn)載此文目的在于傳遞更多信息，版權(quán)歸原作者所有。本文所用視頻、圖片、文字如涉及作品版權(quán)問題，請電話或者郵箱聯(lián)系小編進(jìn)行侵刪。
