用AI賦能Predix邊緣計算平臺
隨著越來越多的智能終端設備聯網，同時由於高昂的傳輸成本和較高的響應延時等問題，高德納（Gartner）公司預計到2022年，工業企業中75%的數據將會在雲端外產生並且被處理。因此，能夠同時管理和處理雲端和邊緣端數據成為工業企業能夠優化自身運營能力的核心需求。為了更好的滿足廣大工業企業客戶的物聯網需求，在今年的Mind+Machine工業互聯網大會上，Predix邊緣計算平臺推出了複雜事件處理分析引擎來進一步增強邊緣計算平臺的智能分析能力。
什麼是複雜事件處理
根據Wikipedia的論述，複雜事件處理（CEP，Complex Event Processing）是合併處理多個數據源的事件，並從中推斷出更高階抽象的模式。複雜事件處理的目標是從眾多的數據源中識別出可操作的建議，並儘可能早的做出相應的行動。
例如，一個智慧城市的監控系統可以採集聲音和圖像。在相近的時間段內，它從連續的音頻流和圖像流中收到如下獨立的事件，
教堂的鐘聲
身穿禮服的男女
空中的禮花
從上述獨立的三個事件，智慧城市的監控系統可以推斷出一個複雜的事件：這是一個婚禮。
複雜事件處理並不是簡單地根據預定規則和單一數據源產生的反饋行為。例如，高溫報警系統 - 當溫度高於某一預定閾值則產生報警，這種場景只是基於簡單的規則引擎的反饋系統。複雜事件處理引擎一定需要能處理多維數據源，並從中推斷出可操作的建議。其引擎可以基於預定義的模型進行推斷，例如，設備已知的物理模型，也可以基於人工智能算法自行訓練的模型進行推斷。因此，有了複雜事件處理引擎就等於在Predix邊緣計算平臺添加了人工智能的翅膀。
Predix複雜事件處理引擎
Predix邊緣計算平臺的架構圖，如下所示，
bianyuanjiagou
從圖中，我們可以看到，
Predix邊緣計算平臺是一套完整的解決方案，包括對設備數據接入與控制，對雲端數據上傳和控制接收，邊緣端智能分析服務等
複雜事件處理引擎是通過Docker容器封裝的一套智能分析運行環境
Predix平臺可以通過Predix EdgeManager將雲端訓練好的模型算法分發到複雜事件處理引擎的運行環境
複雜事件處理引擎從數據總線（Data Bus）通過MQTT協議獲取多維數據源的實時數據，並作為已訓練的模型算法的輸入
相應的模型算法就可以根據輸入的實時數據流推斷出可操作的建議，從而反向控制設備端，達到運營優化的目標
案例分析 - EdgeLINC軟件，GE交通集團
EdgeLINC智能分析軟件是GE交通集團針對火車機車的設備績效管理解決方案，涵蓋了機車管理，流式分析和運營優化等面向火車運輸企業的全方位功能。Predix邊緣計算平臺和複雜事件處理引擎在EdgeLINC軟件中扮演了重要的角色。因為在鐵路運輸行業，火車機車是持續移動的，而且經常處於斷網的狀態（例如，火車穿越山洞）。所以，火車機車在運行過程中產生的大量數據都需要在邊緣側就進行收集和處理，並且根據相應的模型算法推斷出可操作的建議。機車司機就可以實時根據這些建議對火車運行進行人工干預，或者依賴邊緣計算平臺自動反向控制機車的運行。而云端則負責車隊層面和公司層面的智能調度，運營優化等。雲端計算和邊緣計算相互配合，協同工作，幫助火車運輸企業實現價值最大化。目前，EdgeLINC軟件已經部署到一千多臺火車機車上，在北美一個主要的一級鐵路運行。
小結
通過本文我們瞭解到，
複雜事件處理引擎進一步增強了Predix邊緣計算平臺的智能分析能力
複雜事件處理引擎是Docker容器封裝的一套智能分析運行環境
雲端已經訓練好的算法可以通過Predix EdgeManager分發到複雜事件處理引擎的運行環境，實現邊緣側的智能分析
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