【51CTO.com快譯】數字孿生(Digital Twin)可以被理解為現實中某些事物(也包括過程或服務)在數字虛擬環境中的表現。在本文中，你將了解到數字孿生在各個行業中所處的優勢，以及Apache Kafka、物聯網架構和機器學習之間的關系。在實際應用中，Kafka通常被用作中央事件流平臺，以那些實時流傳感器的數據，構建可靠、且可擴展的數字孿生和數字線程。

我們將從如下三個方面來討論如何構建開放、且可擴展的數字孿生基礎架構：

• 數字孿生與數字線程。
• 事件流、數字孿生與AI(機器學習)之間的關系。
• 使用Apache Kafka和其他物聯網平臺的數字孿生物聯網架構。

建立數字孿生的關鍵要點

我們首先來了解四個基礎性的要點：

• 事件流是物聯網平臺和其他后端應用程序/數據庫的補充。
• 大多數數字孿生架構都使用機器學習(ML)和統計模型來進行仿真、預測和推薦。
• “數字孿生”一詞通常是指單個資產的副本。在現實世界中，各種數字孿生比比皆是。
• “數字線程”一詞涵蓋了一到多個數字孿生的整個生命周期(如下圖所示)。

數字孿生可以被運用到許多行業和領域，其中包括：

• 減少宕機時間
• 庫存管理
• 車隊管理
• 假設(what-if)模擬
• 運營計劃
• 服務化
• 產品開發
• 衛生保健
• 客戶體驗

實際上，數字孿生不僅為各個行業帶來了自動化，而且增加了不同業務的價值和創新。

事件流、數字孿生與AI(機器學習)之間的關系

開發者需要通過機器學習，并運用數字孿生，來進行準確的預測。這兩者存在著互補的關系。下圖展示了不同的數字孿生如何利用統計方法和分析的模型：

該示例包括了基于物理模型來模擬的各種假設情景，以及基于數據模型來估計剩余使用壽命(Remaining Useful Life，RUL)?？梢?，數字孿生和機器學習有著以下共同點：

• 能夠持續學習、監控與行動。
• 良好的數據源是成功的關鍵。
• 數據集越多越好。
• 實時性、可擴展性和可靠性是關鍵的需求。

使用Apache Kafka來實現數字孿生，機器學習和事件流

Apache Kafka開源生態系統為機器學習提供了基礎架構。下圖展示了Kafka針對機器學習的架構。該架構為模型的訓練、部署、評分和監視，提供了開放、可擴展、以及可靠性的實時處理。

以下是數字孿生在實際應用過程中的五大常見特征：

連接性

• 各類實物資產、企業軟件與客戶。
• 通過雙向通信，以獲取命令和控制。

同態化(Homogenization)

• 解耦和標準化。
• 信息虛擬化。
• 能與多個代理共享，且不受物理位置或時間的限制。
• 成本更低，且能夠輕松地開展測試、開發和預測。

可重新編程與智能化

• 通過調整和改善特征，以開發出產品的新版本。

數字跟蹤

• 能夠實現時光倒流(回溯)，并通過分析歷史事件，以診斷問題。

模塊化

• 能夠對產品和生產模塊進行設計和定制。
• 調整不同的模型和機器模塊。

為了實現上述特征，我們可以選用不同的物聯網平臺。根據物聯網分析研究(IoT Analytics Research)的統計：截止到2019年，市場上存在著600多個物聯網平臺(請參見：https://iot-analytics.com/iot-platform-companies-landscape-2020/)。與此同時，它們中的許多工具和解決方案都能夠結合在一起，共同發揮作用。

下面，我們來討論幾種典型的物聯網平臺：

• 以Siemens S7和Modbus為首的工業物聯網(IIoT)相關協議，以及與諸如OPC-UA之類標準的深度集成：它們往往并非某個單一的產品(通常是各種OEM的不同代碼庫)。雖然價格不菲，但是它們開放特定的接口，而且其可擴展性也十分有限。此類平臺的典型代表包括：西門子MindSphere、思科Kinetic、GE Digital和Predix。
• 云提供商的物聯網產品：它們提供了完備的物聯網管理工具，能夠與其他云服務(如：存儲、分析等)實現良好的集成。不過，它們往往被云提供商的平臺所綁定，且無法支持混合與邊緣計算。另外，它們不但擴展性有限，而且售價也不菲。此類平臺的典型代表包括：AWS、GCP、Azure和Alibaba等。
• 基于開放標準(如：MQTT)、且開源的物聯網平臺：它們能夠開放核心的業務模型，且與基礎架構無關。不過，它們在針對舊協議和專有協議的連接方面，可能不太成熟。此類平臺的典型代表包括：Eclipse IoT、Apache PLC4X、Node-RED等開源框架、以及符合MQTT等標準的HiveMQ相關產品。

使用Apache Kafka和其他物聯網平臺的數字孿生架構

下面，我們根據數字孿生的上述五大特征，來討論Kafka針對實時消息傳遞、集成與處理關鍵任務事件流等方面的作用：

• 連接性：Kafka Connect可以針對IoT接口、大數據解決方案、以及云服務，提供免費且實時的大規模連接。
• 同態化：Kafka實現了生產者和消費者之間真正的解耦。模式(schema)管理和實施可利用JSON Schema、Avro、Profobuf等不同技術，來實現數據的感知和標準化。
• 可重新編程與智能化：作為微服務架構的實際標準，Kafka支持：關注點分離(Separation of concerns)，域驅動設計(domain-driven design，DDD，請參見：https://www.confluent.io/blog/microservices-apache-kafka-domain-driven-design/)，部署新的已解耦應用，實施版本控制，A/B測試與發布。
• 數字跟蹤：作為分布式提交日志，Kafka會按需將事件永久地追加、存儲到您的時間點(永久保留時間可 = -1)。這非常適合為數字孿生構建數字跟蹤。
• 模塊化：Kafka基礎架構本身就是模塊化、且可擴展的，其中包括：Kafka brokers、Connect、Schema Registry、REST Proxy等組件、以及使用Java、Scala、Python、Go、.NET、以及C++等不同語言的客戶端應用。通過這種模塊化，您可以輕松地在邊緣、混合或全局場景中，構建合適的數字孿生架構，并能夠將Kafka組件與任何其他物聯網方案結合起來。

下面是五種適用于數字孿生的物聯網架構。您可以根據它們的優缺點，在自己的整體企業架構、項目情況、以及其他方面，做出合理的選擇。

方案1：數字孿生Monolith

直接使用物聯網平臺來集成和構建數字孿生，無需其他數據庫或其他組件。

方案2：將數字孿生作為外部數據庫

物聯網平臺與其端點集成，數字孿生的數據被存儲在諸如：MongoDB、Elastic、InfluxDB或Cloud Storage之類的外部數據庫中。此類數據庫僅用于存儲，處理，以及儀表板分析等任務。

同時，Tableau、Qlik或Power BI之類的商業智能(BI)工具也可以使用數據庫的SQL接口，來實現交互式的查詢和報告。

方案3：Kafka作為數字孿生和企業其余部分的主干

物聯網平臺仍然與其端點集成。Kafka作為中央事件流平臺，提供與其他組件之間的解耦。此處中央層是開放、可擴展且可靠的。而此處的數據庫同樣被用于數字孿生的存儲、以及儀表板分析。其他應用也會以實時、批處理、請求-響應通信等方式，使用來自Kafka的部分數據。

方案4：Kafka作為物聯網平臺

作為中央事件流平臺，Kafka可為物聯網端點和其他應用提供關鍵任務的實時架構和集成層。在此方案中，數字孿生并未用到上述方案中提到的數據庫，而是使用了Azure IoT Twin Twins之類的云端物聯網服務。

場景5：Kafka作為物聯網平臺

Kafka直接被用于實現數字孿生，而并不涉及到其他組件或數據庫。同時，其他消費者會直接使用原始數據和數字孿生的數據。

該方案的主要問題在于Kafka是否可以替換數據庫、以及如何查詢到數據(請參見：https://www.kai-waehner.de/blog/2020/03/12/can-apache-kafka-replace-database-acid-storage-transactions-sql-nosql-data-lake/)。在實際應用中，由于Kafka可以被用作數據庫，因此它不會替代諸如：Oracle、MongoDB或Elasticsearch等其他數據庫。

當然，Kafka的多次部署也可以被運用到數字孿生的架構中，在永久性存儲等方面發揮巨大的作用。

原文標題：IoT Architectures for Digital Twin With Apache Kafka，作者：Kai Wähner

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