산업용 사용 사례 [Industrial Use Case]

산업제어 애플리케이션 및 관련 네트워크 설계에는 다음의 대표적인 아키텍처를 고려하기 바란다. 이 시스템에서 산업공정은 4개의 다른 기계로 구성된 단일 기계에 의해 제어된다.
 
기계의 각 섹션은 각기 다른 OEM을 통해 공정에 전달되며, 각 OEM은 공정의 제어부분에서 각기 다른 전문성을 가지고 있다. 최종 사용자는 전 세계에 7개의 제조 현장을 보유하고 있다.

사이트당 15대의 기계가 있으며, 각 기계 IP 주소 지정 체계는 동일한 제조시설에 있는 다른 기계와 동일하며, 이는 다른 시설의 주소 지정 체계와 일치한다. 또한 각 55기계 섹션은 고유 VLAN을 가진 서브 넷이므로 장비가 모듈 식으로 구성되고 기능적인 조직을 이룰 수가 있다.
 
기계의 모든 섹션이 동기화 및 조정이 되어 최종제품을 생산하며 제조현장의 데이터가 MES 시스템의 데이터와 공급 망의 데이터와 상호 연관될 수 있도록 관련 이벤트가 타임스탬프[Timestamp]된다. 전체 제조시설은 절대시간에 대한 동일한 이해를 사용하며 모든 사건은 벽시계 시간[“wall clock time.”/컴퓨터용어/벽 시간]이라는 일반적인 개념과 관련이 있다.

또한 이 사용 사례는 다른 1588 기반 솔루션을 활용하는 제품과 기술의 선재성을 인정한다. 이 경우 기계 섹션 A의 구성 요소 A는 기계 섹션 C의 구성 요소 A'와 통신할 수 있으며, A의 구성 요소 B는 기계 섹션 D의 구성 요소 B'와 통신할 수 있다. 마지막으로 시스템 섹션 A의 구성요소 C는 섹션 B, C 및 D의 C' 구성요소가 소비할 데이터를 생성한다. 스위치를 통한 타임 브리지 또는 타임 게이트웨이 메커니즘의 구현은 더 넓은 TSN 가치 제안에 포함되는 기존 제품과 기술의 확장된 커뮤니티를 위한 마이그레이션 경로를 제공한다. 이 사용 사례에서 구성 요소 A와 A' 및 B와 B'는 타임 게이트웨이 변환을 필요로 한다.

범위 및 시기 [Scope and timing]

위에서 설명한 사용사례는 매우 광범위한 산업응용 분야에서 일반적인 사용 사례이다.





이 사용 사례는 레이어 2(switching), 레이어 3(routing) 및 시간 브리징 기능에 대한 솔루션의 필요성을 보여준다. 2017 ODVA Industry Conference 9 ? 2017 ODVA, Inc. 오늘날 IEEE-802.1 TSN 작업 그룹은 아키텍처의 계층 2에 초점을 맞추고 있으며, 여기서 대부분의 TSN 작업이 정의되고 있다.

여기에는 시스템 또는 제품에서 구현을 시작할 수 있을 만큼 완전한 작업이 있다. 또한 AVnu는 일부 제품의 이러한 작동수준을 인증하기에 충분한 준수사양을 정의했다. 이 버전의 운영이론 문서는 아키텍처의 이 부분에 있는 기술에 초점을 맞추고 있으며 향후 버전에서는 해당 기술이 정의됨에 따라 다른 영역을 포함하도록 범위를 확장할 예정이다. 레이어 3 기능은 현재 인터넷 엔지니어링 태스크포스(IETF)에 의해 설계되고 있으며 기본적으로 802.1 TSN 사양의 기능을 레이어 3으로 확장한다. 종종 결정론적 Detnet[deterministic network]이라고 불리는 이 작업은 집필 당시 아직 완성되지 않았다.



타임 게이트웨이 기능이라고도 하는 타임 브리징은 계층 2 스위치에 표시되며 레거시 기술을 TSN 시스템으로 마이그레이션하는 메커니즘을 제공한다. 이 기능은 어떤 표준 커뮤니티에서도 필수 작업 항목으로 식별되지 않았다. 개별 공급자는 이러한 교량 기능을 시장에 대한 해결책으로 개발할 수 있다.

마지막으로, CNC 장치가 이 다이어그램에 네트워크를 관리하고 이 애플리케이션에 대한 네트워킹 트래픽과 스트림을 적절하게 관리하는 데 사용되는 중앙 집중 식 구성 도구로 표시되어 있다는 사실을 간과해서는 안 된다. 이것은 CNC와 CUC 관계가 설명된 그림 4 주변에서 논의된 개념과 일치한다.

제어 애플리케이션에 대한 TSN 기능의 영향[Effect of TSN features on Control Applications]
TSN이 제어 응용 프로그램에 미칠 수 있는 영향을 조사하기 위해 아래에 설명된 모델을 고려해 보겠다.
이 모델은 “m” 스위치 홉으로 구성된 인프라를 통해 연결된 컨트롤러와 드라이브로 구성된다.

입력 데이터는 입력 간격이 끝나기 전에 컨트롤러에 도착해야 한다. 계획된 데이터 출력은 플래너 간격이 끝나기 전에 전송되어야 한다. 출력 데이터는 출력 간격이 끝나기 전에 드라이브에 도달해야 한다. 단순화를 위해 이러한 간격은 1mS의 업데이트 속도로 3분의 1로 나뉜다. 또한 모델은 다음을 가정한다.

모든 네트워크 요소는 시간을 인식한다.

• 전체에 걸쳐 표준 QoS/우선순위.
• 컷스루 스위칭[Cut-through switching](컷스루 대기 시간 ~2usec @ 100Mbs; ~1usec @ 1Gbs)
• 트래픽 볼륨 및 네트워크의 간섭 트래픽 크기에 대한 일부 제어
이 분석은 네트워크 성능과 관련된 문제의 일부에 초점을 맞출 것이다. 이러한 시스템을 설명하는 간단한 수학적 모델은 다음과 같다.
 
Max Axis = 1 + {1/3 * Connection Update Period - (Drive Transmission Delay + (m + 1) * Ethernet Transmission Time + m * Switch Latency + NIC Packet Processing Delay + Bus Interface Delay)}/NIC Packet Processing Delay
최대 축 = 1 + {1/3 * 연결 업데이트 기간 - (드라이브 전송 지연 + (m + 1) * 이더넷 전송 시간 + m * 스위치 대기 시간 + NIC 패킷 처리 지연 + 버스 인터페이스 지연)}/NIC 패킷 처리 지연
• (여기서 m = # 홉스/Hops)
• 드라이브 전송 지연: 모든 드라이브에 전송 전에 대기 중인 출력이 있다고 가정하므로 다른 피연산자에 비해 기여도가 작으며 사실상 0 usec이다.
• 업데이트 패킷이 상당히 작다고 가정(124바이트), 따라서 이더넷 전송 시간은
(124+20)*80ns/byte = 11.52 usec(100Mbs에서)
• 스위치 대기 시간 = (간섭 패킷 크기+20)*80ns/byte
• NIC 패킷 처리 지연 - 네트워크에 병목 현상이 발생하는지 확인하는 기술이 있다(예: 2사이클 처리): 100Mbs의 경우 11.5usec, 기가비트의 경우 1.15.
• 버스 인터페이스 지연: 전체 시스템 아키텍처와 많은 관련이 있다. 지연은 효과적으로 0으로 갈 수 있다(좋은 버스 구조, DMA/ 등). 우리는 이 분석을 위해 0을 가정할 것이다. 이상적으로는 모든 드라이브가 출력 데이터를 동시에 전송하기를 바람. 이러한 방식으로 컨트롤러와 브리지 간의 링크가 최적으로 활용된다. 아래 그림과 같이 성능은 간섭 트래픽과 이에 따른 홉 수의 영향을 크게 받는다. 실제로 제어 시스템은 간섭하는 패킷의 크기를 제한하도록 네트워크를 설계한다(아래 예에서는 1500바이트와 500바이트의 간섭 트래픽이 있는 100Mbs 링크 속도를 가정함).

선점은 간섭 트래픽의 영향을 제한하는 표준 통합 수단을 제공한다. 최대 조각 크기가 64인 경우 최대 간섭 프레임 크기는 다음과 같다. (2*64바이트)-1 =127바이트 따라서 선점은 제어 네트워크를 간섭 트래픽으로부터 격리하는 문제를 단순화한다. 네트워크 설계자는 여전히 동일한 우선 순위의 다른 트래픽이 유선에 존재하지 않거나 대역폭이 그러한 모든 트래픽을 처리하기에 충분한지 확인해야 한다.

회선 토폴로지 및 예약된 트래픽을 활용하면 간섭 트래픽의 영향을 더욱 최소화할 수 있다.
아래와 같이 드라이브 전송 지연, 전송 시간 및 스위치 지연을 보상하기 위해 드라이브 일정을 개별적으로 조정할 수 있다.
따라서 스위치 대기 시간으로 인한 영향이 최소화되고 간섭 트래픽의 영향은 들어오는 패킷을 처리하는 컨트롤러의 능력보다 덜 고려된다. 이 예에서는 여전히 다소 격리된 네트워크를 가정한다(즉, 제어 패킷을 방해할 수 있는 동일한 클래스의 다른 트래픽이 없음). 아래와 같이 기가비트 전송 속도는 간섭 트래픽의 영향을 더욱 줄인다. 홉에 걸쳐 예약된 트래픽의 이점은 훨씬 덜 중요하다.

모델 대 현실 [Models vs. Reality]

이 분석에 표시된 것이 이더넷 기반 제어 솔루션에 대한 TSN의 영향을 설명하기 위한 단순한 모델이라는 점은 주목할 가치가 있다. 복잡한 실제 시스템에는 많은 잠재적 최적화 지점이 있다. 여기에서 가정한 사항은 논의의 목적을 위한 것이며 설계 접근 방식이나 솔루션을 제안하기 위한 것이 아니다.

지도를 뚫고 석유를 칠 일은 절대 없을 것이다! 그러나 이것은 어떤 식으로든 지도의 가치를 감소시키지는 않는다!(Solomon Golomb: 수학적 모델 - 용도 및 제한 사항. Aeronautical Journal 1968)

• 출처: Dr Edward Lee(UC Berkley) TSNA’15 - 중요한 사물의 인터넷
예를 들어, 여기에서 사용된 모델은 “NIC 패킷 처리 지연”에 대해 매우 보수적인 11.5마이크로초를 가정한다. 시스템 병목 현상이 컨트롤러 패킷 처리가 아니라 네트워크라고 가정하면 기가 비트 속도가 크게 개선된 결과를 보여준다.

분산 모션 및 시간 동기화 SIG는 모션 문제 모델링을 위해 보다 정교한 모델을 사용한다. 이 도구는 ODVA의 소유이므로 이 백서의 일부로 포함되지 59않지만 해당 모델의 결과는 여기에 포함된 결과를 검증한다.

유선 속도는 대부분의 처리량과 유선 성능에 기여한다. TSN 기능을 사용하면 주어진 유선 속도에서 데이터를 더 잘 “포장”할 수 있다. 선점은 간섭하는 트래픽 제어 시스템의 영향을 제한하는 표준 통합 수단을 제공한다. 분석에 따르면 예정된 트래픽의 추가 복잡성 없이 많은 제어 애플리케이션이 기가비트 이더넷 및 선점으로 제공될 수 있다.

네트워크 컨버전스 및 중앙 집중식 구성

이러한 결과를 고려할 때 산업 애플리케이션이 예약된 트래픽을 고려할 필요가 있는지 합리적으로 물을 수 있다.

확실히 이 데이터는 제어 애플리케이션에 대한 예약된 트래픽의 이점이 특히 기가비트 속도에서 기대만큼 극적이지 않음을 시사한다. 그러나 산업 자동화에 이더넷을 배치하면 산업 네트워크로부터의 데이터 액세스가 더욱 바람직해짐을 기억해야 한다. 엔터프라이즈 및 자동화 네트워크가 더욱 통합됨에 따라 다양한 애플리케이션의 데이터 흐름이 수렴되어야 한다. IEEE802에서 제안된 중앙 집중 식 구성 모델. 1Qcc는 이러한 융합의 비전을 달성하기 위한 실용적인 접근 방식을 제공한다.
 
이러한 융합을 위해서는 서로 다르고 충돌할 가능성이 있는 트래픽 소스로의 네트워크 트래픽 요구 사항을 게시해야 한다. 예약된 트래픽은 CNC가 이러한 충돌을 관리하고 해결하는 데 사용할 수 있는 도구 중 하나이다. “오류!”에 설명된 사용 사례를 참조하기 바란다. 참조 소스를 찾을 수 없다. “그림 5. 산업용 사용 사례”에서는 중앙 집중 식 네트워크 제어 엔티티를 사용하여 개별 서브시스템을 구성할 수 있으며 CNC 엔티티를 사용하여 이러한 다양한 사전 구성 서브시스템을 통합할 수 있음을 확인한다. 이러한 점에서 TSN은 SDN(소프트웨어 정의 네트워킹) 개념과 밀접한 관련이 있다.

SDN(Software Defined Networking)은 네트워크 관리자가 하위 수준의 기능의 추상화를 통해 네트워크 서비스를 관리할 수 있도록 하는 컴퓨터 네트워킹의 접근 방식이다. 이는 기존의 구성요소 수준 보기와 달리 네트워크 구성 및 관리에 대한 시스템 수준 보기를 제공하는 것으로 해석된다.

이 접근법은 네트워크 커미션 이전에 네트워크 모델링에도 도움이 된다. 알려진 토폴로지 및 트래픽 요구사항/제한조건의 집합이 주어지면, CNC는 네트워크 성능을 정확하게 예측할 수 있다.

결론적으로 TSN 기술은 결정론적 네트워킹에 대한 확장 가능하고 예측 가능한 접근 방식을 제공한다. 이더넷/IP 제품은 항상 표준화된 기술에 의존해왔기 때문에 ODVA는 이러한 새로운 표준을 활용할 수 있는 탁월한 위치에 있다. 그러나 중요한 과제가 남아 있다. 다양한 PTP 프로파일의 통합과 예정된 TSN 네트워크와의 EtherNet/IP 트래픽의 융합이 이러한 과제 중 으뜸이다.