Merci encore d'avoir assisté à notre session sur le edge computing avec les experts de Digi Wireless Design Services (WDS). Voici les questions qui ont suivi la présentation et leurs réponses. Si vous avez d'autres questions, n'hésitez pas à nous contacter.
Existe-t-il un plan pour combiner la puissance de calcul de Python de la série XBee 3 avec la plateforme 900 MHz ? Je me trouve dans une situation où nous avons besoin de la puissance de calcul de la nouvelle série XBee 3 mais avec la pénétration du signal de la série 900 MHz.
Oui. La version 900 MHz du Digi XBee® 3 est sur la feuille de route
pour une version future.
Nous utilisons le modem Digi XBee 3 LTE Cat-1 avec AWS IoT Core sur le protocole MQTT. Ma question est la suivante : comment déterminer l'intervalle Keep Alive approprié pour que nous puissions conserver la connexion cellulaire sans consommer trop de données ?
La plage valide pour Keep Alive est de 30 à 1200 secondes avec une valeur par défaut de 1200. L'utilisation de la valeur maximale de 1200 minimise le nombre de pings et la quantité de données utilisées. Votre appareil envoie-t-il des données périodiques ? Si c'est le cas, vous pourriez régler la valeur de Keep Alive sur une période légèrement supérieure à cette période pour éliminer efficacement les Keep Alives. Si cette période est supérieure à 1,5 * 1200 = 1800 secondes, vous devez envisager une valeur intermédiaire. Le courtier mettra fin à la connexion au bout de 1,5 fois le Keep Alive si un ping ou une publication n'est pas reçu.
Il y a un compromis entre le nombre de pings nécessaires pour maintenir la connexion et la quantité de données que vous pouvez tolérer. Je serais curieux de connaître vos expériences jusqu'à présent.
J'utilise une passerelle pour collecter les données de capteurs distants à l'aide d'une passerelle industrielle XBee. Puis-je utiliser un dispositif de stockage en réseau avec cette passerelle pour stocker localement les données ?
Vous devriez pouvoir le faire, mais cela nécessitera probablement une programmation personnalisée pour que vous puissiez déplacer les données vers le périphérique de stockage. Et bien sûr, Digi WDS peut fournir le support de développement dont vous avez besoin pour ces scénarios personnalisés. Dans des applications plus simples, une radio cellulaire XBee 3 (LTE Cat-1 ou Cat-M/NB-IoT) peut servir de passerelle pour les capteurs locaux et les radios Zigbee/DigiMesh. Les fonctions de la passerelle peuvent être mises en œuvre dans MicroPython. Le choix du protocole réseau dépend généralement des besoins de l'application. Nous possédons une grande expertise dans le développement de ces solutions et nous serions heureux d'en discuter avec vous.
Avez-vous des suggestions pour un POC simple utilisant l'AAC pour capturer les messages CAN clés des équipements agricoles... tracteurs, moissonneuses-batteuses, etc.
Cela ressemble à une question de vente Digi. En supposant que le connecteur est compatible (un simple câble peut résoudre ce problème), je suppose que l'AAC utilisé conjointement avec l'application de démonstration Android (ou une version personnalisée) devrait être acceptable pour fournir un moniteur de bus. Il existe d'autres dongles matériels et logiciels COTS disponibles dans le commerce qui sont spécifiquement conçus pour ce type de surveillance de bus. J'en possède plusieurs moi-même.
Pouvez-vous nous communiquer les coordonnées de l'annuaire de l'équipe des services de conception ?
Quel type de solution informatique périphérique commencez-vous à voir de plus en plus au cours des deux dernières années ?
Nous constatons régulièrement des besoins de passerelles plus performantes. Le ML (Machine Learning) devient également une demande beaucoup plus courante de nos clients. Nous utilisons davantage le SOM et le SBC ConnectCore® 8X de Digi en raison de ses capacités de calcul améliorées par rapport aux versions i.MX6.
Pour les applications plus simples, de nouveaux microcontrôleurs, petits et peu coûteux, dotés d'une prise en charge intégrée des applications IA/ML, font leur apparition. Ils peuvent servir de "passerelles de périphérie intelligentes" s'ils sont associés aux radios appropriées. Digi WDS développe des passerelles personnalisées telles que celles-ci, au cas par cas.
Vous avez mentionné les jumeaux numériques. Pouvez-vous expliquer ce concept plus en détail ?
Le concept existe depuis un certain temps, mais grâce à un nouveau nom adapté au marché, il attire de plus en plus l'attention. Le concept de base consiste à maintenir des copies individuelles d'éléments tels que la configuration, l'état du dispositif, la santé, l'état commandé, etc. à l'extrémité distante et dans le nuage. Une version plus avancée inclut la possibilité pour le jumeau dans le nuage de simuler et de prédire le comportement du jumeau distant. Ce sujet pourrait faire l'objet d'un futur webinaire.
Pouvez-vous utiliser des logiciels tiers sur votre plate-forme ?
Les SOM et SBC de Digi sont basés sur Linux. Les applications ou les progiciels tiers pour cet environnement peuvent être utilisés dans les limites de la mémoire des différents appareils.
Les appareilsDigi XBee 3 peuvent exécuter des applications MicroPython, et Digi dispose de bibliothèques pour cela(voir la bibliothèque Github Digi XBee MicroPython). De même, les bibliothèques Python ordinaires peuvent être portées vers MicroPython dans de nombreux cas.
Qu'utilisez-vous pour les radios de détection de bord à longue distance ? Sont-elles programmables ?
Nous avons tendance à privilégier les radios sub-GHz pour les capteurs de bord à longue portée. Digi propose plusieurs modèles : Digi XBee-PRO 900HP et deux versions du Digi XBee SX 900.
- Le module radio XBee SX de 20mW est évalué pour une portée maximale de 9 miles LOS avec une antenne à haut gain.
- Le module radio XBee SX de 1 watt est conçu pour une portée maximale de 65 miles LOS.
- Le Digi XBee-PRO 900HP a une portée maximale nominale de 28 miles LOS avec une antenne à haut gain.
Toutes les radios XBee peuvent être configurées pour de nombreuses applications analogiques/numériques, d'entrée/sortie et de communication série sans aucun codage. Quant à MicroPython, il est sur la feuille de route pour les radios 900 MHz. Les liens pour les deux sont inclus ci-dessous :
Pouvez-vous nous parler de certaines technologies de capteurs locaux, comme Zigbee, qui utilisent un modem 4G comme moyen de transport ?
Nous supposons que cela fait référence à une passerelle. Digi propose plusieurs produits de passerelle qui prennent en charge Zigbee comme support RF local et disposent de la 4G cellulaire pour le backhaul. Dans ce cas, la passerelle agira en tant que coordinateur du réseau Zigbee. Ces mêmes dispositifs peuvent être configurés avec un firmware différent pour supporter les protocoles DigiMesh ou 802.15.4 de base.
Pouvez-vous me parler des différences entre Cat-M et NB-IoT? Pourquoi devrais-je choisir l'une plutôt que l'autre ?
Les deux sont de bons choix pour les applications IoT . Les principales différences sont la bande passante et la mobilité. Cat-M bénéficie d'une signalisation LTE complète et peut prendre en charge des applications mobiles. Cat-M peut également prendre en charge la voix. NB-IoT est destiné aux applications stationnaires comme les parcmètres, les services publics, etc. NB-IoT a un budget de liaison plus élevé, ce qui lui permet de mieux pénétrer dans les bâtiments que les autres catégories cellulaires. NB-IoT est le plus adapté aux applications qui peuvent fonctionner pendant des années sur une petite batterie lorsque les données sont peu nombreuses et que les rapports de données sont peu fréquents.
Pour les clients qui essaient de décider quel type de service utiliser, nous suggérons généralement d'utiliser le module Digi XBee LTE-M/NB-IoT qui supporte nativement les deux protocoles. Ce module peut être configuré par un logiciel d'application pour l'un ou l'autre des protocoles, selon les besoins. Digi WDS peut fournir des conseils supplémentaires et/ou un support de programmation si nécessaire.
Y a-t-il des limites à l'exécution d'applications d'intelligence artificielle sur des plates-formes informatiques embarquées plus petites ?
Il est évident que les capacités et les ressources des microcontrôleurs limiteront le type d'IA qui peut être pris en charge. Cela dit, il existe des moteurs d'inférence prêts à l'emploi qui peuvent être utilisés dans des environnements bare metal ou RTOS ainsi que dans des processeurs d'application et des GPU.
Pour les applications plus simples, il existe des microcontrôleurs nouveaux/petits/inexprimés qui sortent avec un support intégré pour les applications AI/ML. Ces dispositifs pourraient convenir à de nombreuses applications de surveillance/contrôle.