利用网络模拟自信地部署可扩展 的智能城市架构 · ibm messagesight mqtt...

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TECHNICAL BRIEF 利用网络模拟自信地部署可扩展 的智能城市架构 Jamie Leland 巨大的智能城市项目为那些试图在投入时间和财力进行 部署之前对智能城市技术进行评估的应用程序开发人员 提出了建模挑战。 这也为随着网络增长而扩展、同时确 保准确表示网络和设备特征的模拟解决方案的出台创造 了机会。 传统的概念证明 (PoC) 方法可能非常耗时且成本昂贵, 因为它们通常需要一种反复试验、基于硬件的方法, 利用递增的小规模部署。 此外,这些方法难以准确表示 智能城市平台的技术特征,因为它们会扩展到使用多种 不同网络技术的数千台设备。 如今的智能城市开发人员要求原型设计解决方案允许他 们扩展网络和设备分析以及平台评估,需要达到与实际 实施不相上下的级别。 这些要求激发了模拟技术方面的 新思路,现在支持智能城市利益相关者在虚拟化环境中 大规模地准确评估智能城市平台解决方案的特征。 这些虚拟沙盒不仅让开发人员能够基于数千个传感器 和设备来创建系统的系统,它们还提供了在各种负载 下评估网络特征的机会。 这可帮助降低成本,缩短上市 时间,同时能够针对当前和未来的智能城市要求进行准 确设计。 智能城市网络的要求 智能城市基于效率(交通管理、公共事业配送等) 和安全(执法、医疗配置等)系统和服务的汇编,这些 系统和服务全部通过传感器网络和通信技术嵌入到城市 和郊区社区结构之中。 根据涉及的系统以及解决方案的 范围,智能城市部署包括的端点没有成千上万个,也应 该有几十个。 在尝试对智能城市平台进行原型设计时,其规模增加 之快是一个主要障碍,同样具有挑战的是它的异质性。 一个智能城市系统或服务可能包括多家供应商的几十种 不同类型的传感器和设备,其中的许多传感器和设备都 依赖于不同的网络技术。 因此,有许多可变因素可能导 致智能城市平台的性能和可靠性存在重大差别。 此外, 在涵盖边缘节点到数据中心的平台之间应用时,这些可 变因素的数量也可能导致对传统硬件原型设计技术有不 切实际的期望。 即使拥有真实的智能城市原型设计实验室作为现成的 基础,物理空间、气候控制、网络特征以及数据类型/格 式也会阻止在任何有意义的层面上进行扩展。 模拟可加速智能城市部署 为了满足运营商的需要,开发人员需要通过一种方法来 模拟智能城市网络。 这个模拟工具应该使开发人员能够 创建由不同供应商的数千个不同的传感器组成的虚拟实 验室。 它们将会发送不同类型和值的信息,使用各种接 口和协议进行集成,以比较不同平台架构的延迟、服务 质量 (QoS)、互操作性以及可扩展性。 利用这种方法,完整的物联网拓扑 — 充满传感器节点、 网关设备和服务器 — 可利用脚本或抽象化的基于图形用 户界面的开发方法快速进行实例化。 然后,开发人员可 在这些模拟的基础上进行迭代,呈指数级地深入了解异 常情形或原型系统性能,与之相对的是,在对智能城市 环境应用传统 PoC 方法时,则需要零碎的测试。 在网络世界,此类模拟工具有时候可作为了解复杂系 统部署行为的一种方式。 在传统分析和 PoC 方法无法

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Page 1: 利用网络模拟自信地部署可扩展 的智能城市架构 · IBM MessageSight MQTT 代理处理来自 100,000 台虚拟 MQTT 设备中由 MIMIC IoT 模拟器每秒生成的

TECHNICAL BRIEF

利用网络模拟自信地部署可扩展的智能城市架构Jamie Leland

巨大的智能城市项目为那些试图在投入时间和财力进行部署之前对智能城市技术进行评估的应用程序开发人员提出了建模挑战。 这也为随着网络增长而扩展、同时确保准确表示网络和设备特征的模拟解决方案的出台创造了机会。

传统的概念证明 (PoC) 方法可能非常耗时且成本昂贵, 因为它们通常需要一种反复试验、基于硬件的方法, 利用递增的小规模部署。 此外,这些方法难以准确表示智能城市平台的技术特征,因为它们会扩展到使用多种不同网络技术的数千台设备。

如今的智能城市开发人员要求原型设计解决方案允许他们扩展网络和设备分析以及平台评估,需要达到与实际实施不相上下的级别。 这些要求激发了模拟技术方面的新思路,现在支持智能城市利益相关者在虚拟化环境中大规模地准确评估智能城市平台解决方案的特征。

这些虚拟沙盒不仅让开发人员能够基于数千个传感器 和设备来创建系统的系统,它们还提供了在各种负载 下评估网络特征的机会。 这可帮助降低成本,缩短上市时间,同时能够针对当前和未来的智能城市要求进行准确设计。

智能城市网络的要求智能城市基于效率(交通管理、公共事业配送等) 和安全(执法、医疗配置等)系统和服务的汇编,这些系统和服务全部通过传感器网络和通信技术嵌入到城市和郊区社区结构之中。 根据涉及的系统以及解决方案的范围,智能城市部署包括的端点没有成千上万个,也应该有几十个。

在尝试对智能城市平台进行原型设计时,其规模增加 之快是一个主要障碍,同样具有挑战的是它的异质性。 一个智能城市系统或服务可能包括多家供应商的几十种不同类型的传感器和设备,其中的许多传感器和设备都依赖于不同的网络技术。 因此,有许多可变因素可能导致智能城市平台的性能和可靠性存在重大差别。 此外,在涵盖边缘节点到数据中心的平台之间应用时,这些可变因素的数量也可能导致对传统硬件原型设计技术有不切实际的期望。

即使拥有真实的智能城市原型设计实验室作为现成的 基础,物理空间、气候控制、网络特征以及数据类型/格式也会阻止在任何有意义的层面上进行扩展。

模拟可加速智能城市部署为了满足运营商的需要,开发人员需要通过一种方法来模拟智能城市网络。 这个模拟工具应该使开发人员能够创建由不同供应商的数千个不同的传感器组成的虚拟实验室。 它们将会发送不同类型和值的信息,使用各种接口和协议进行集成,以比较不同平台架构的延迟、服务质量 (QoS)、互操作性以及可扩展性。

利用这种方法,完整的物联网拓扑 — 充满传感器节点、网关设备和服务器 — 可利用脚本或抽象化的基于图形用户界面的开发方法快速进行实例化。 然后,开发人员可在这些模拟的基础上进行迭代,呈指数级地深入了解异常情形或原型系统性能,与之相对的是,在对智能城市环境应用传统 PoC 方法时,则需要零碎的测试。

在网络世界,此类模拟工具有时候可作为了解复杂系 统部署行为的一种方式。 在传统分析和 PoC 方法无法

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TECHNICAL BRIEF

准确、高效率扩展的情形下,可利用这些技术集成应 用程序、中间件、代理、负载平衡器、客户端、服务器和网关。

模拟工具同样可以为智能城市原型提供合理的解决方案。 只需对虚拟化基础设施进行修改,以包括物联网 (IoT) 环境中常见的设备和网络协议。 此类环境包括传感器 节点、网关设备以及消息队列遥测传输 (MQTT) 和 Modbus 协议。

例如,Gambit Communications 的 MIMIC 模拟器可配置为通过 MQTT、REST/HTTP、CoAP、Modbus 或公司的 MIMIC 命令行接口 (CLI) 管理设备通信。 模拟网络上的每个虚拟设备配置了独立的 IP 地址和网络端口,可独立管理或作为一个组的一部分进行管理(图 1)。

在经过配置后,虚拟设备可开始发送请求以及接收来自模拟网络上或属于其一部分的任何代理、应用程序或平

台的请求,最多可扩展到 100,000 台设备(图 2)。 该模拟器支持 Linux、Windows 和云环境。

利用模拟技术,智能城市开发人员可快速评估大量测试场景的许多特征,包括不同信息速率的性能降级、回归测试以及异常检测。 异常检测特别有用,因为 MIMIC IoT 模拟器允许开发人员即刻扩展网络上的设备数量,将通常在数月内发生的操作浓缩到一个测试会话中。 这将能够发现以其他方式需要在现场或部署后通过穷举(和高成本)测试才能发现的异常。

而且,网络模拟工具(如 MIMIC IoT 模拟器)能够集成 网关等特定的设备。 例如,GIGABYTE GB-BXBT-3825 网关基于英特尔® 物联网网关平台参考架构,可定位为模拟 MIMIC 环境中的被测设备 (DUT)。 该模拟器使用不同的协议以及各种设备的负载获取性能指标,同时验证网关 DUT 在中等到大规模智能城市部署中的可扩 展性(图 3)。

图 1. MIMIC IoT 模拟器为每个设备分配一个 IP 地址和网络端口,可独立或作为一个组的一部分来处理每个设备。 (来源:Gambit Communications)

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打破模式而非耗尽财力智能城市项目通常涉及到当地政府的大量投资,而这些政府往往又预算吃紧。 利用物联网模拟,开发人员可以构建 PoC 来验证他们的智能城市设计和实施战略,从而在现实世界真正实施之前节省资源。 通过模拟还能够测试假设事件,了解“假设?”场景的真实情况。

既然模拟具有成本和时间优势,为何不在消耗财力之前先尝试打破模式呢?

图 3. 基于英特尔® 物联网网关平台参考架构的硬件,如使用英特尔凌动® 处理器的 GIGABYTE GB-BXBT-3825 可定位为 MIMIC IoT 模拟器所生成的模拟环境中的被测设备 (DUT)。 (来源:GIGABYTE)

图 2. IBM MessageSight MQTT 代理处理来自 100,000 台虚拟 MQTT 设备中由 MIMIC IoT 模拟器每秒生成的 10,000 条模拟信息的性能指标。 (来源:Gambit Communications)