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[導讀] 對許多人來說,云已經成為工業(yè)物聯(lián)網(IIOT)的支柱。但是,真正在工業(yè)物聯(lián)網方面取得進展的企業(yè)已經意識到——云只是工業(yè)物聯(lián)網的一部分。在需要完成實時計算操作中發(fā)現(xiàn),有些事情不能或不應該推到云端,

對許多人來說,云已經成為工業(yè)物聯(lián)網(IIOT)的支柱。但是,真正在工業(yè)物聯(lián)網方面取得進展的企業(yè)已經意識到——云只是工業(yè)物聯(lián)網的一部分。在需要完成實時計算操作中發(fā)現(xiàn),有些事情不能或不應該推到云端,無論出于安全、延遲還是成本問題。因此,企業(yè)開始將越來越多的計算推向設備邊緣。

邊緣計算的發(fā)展不僅創(chuàng)造了更多數(shù)據(jù),同時還需要更快地將數(shù)據(jù)傳送給其他系統(tǒng)和分析工具。云計算很方便,但是它的連接性不足以滿足某些工業(yè)情境。有些計算需要在邊緣解決,例如實時處理、決策支持、SCADA功能等等。

真實例子

比如在能源行業(yè),它充分展示了邊緣計算和云計算各自發(fā)揮的最恰當作用。石油公司在某個地區(qū)分布著數(shù)百個石油鉆井平臺,而數(shù)據(jù)中心或云所在公司位于數(shù)百甚至數(shù)千英里之外。每個石油鉆井平臺都必須擁有能夠持續(xù)監(jiān)控和分析關鍵參數(shù)的系統(tǒng),比如井壓指數(shù)水平,能夠識別何時存在超過臨界閾值的風險,從而讓工作人員立即采取措施緩解風險。如果讓這些數(shù)據(jù)返回數(shù)據(jù)中心,再進行分析并返回鉆井平臺進行操作,這樣做可能會造成不合理的風險。

在這種情況下,通過從所有石油鉆井平臺收集參數(shù)指標并定期將它們發(fā)送到數(shù)據(jù)中心或云,在那里可以對參數(shù)指標進行匯總和分析,你會發(fā)現(xiàn),云更適合支持規(guī)劃和趨勢發(fā)現(xiàn)。

文化差異

運營技術團隊多年來一直在管理這些系統(tǒng),他們了解網絡邊緣及其需求。 但OT(運營技術)團隊和那些推動基于云的工業(yè)物聯(lián)網技術人員(IT)之間存在文化差異。IT團隊經常將工業(yè)自動化所需的方法與企業(yè)IT部署方法等同起來。

但是,即便是傳統(tǒng)IT企業(yè)也會發(fā)現(xiàn)它是一個混合云世界。最近采訪的一位工業(yè)自動化工程師告訴我,工廠生成的15%數(shù)據(jù)需要發(fā)送到云端,以便其他系統(tǒng)可以立即使用。剩余的85%數(shù)據(jù)會有什么用?必須對該部分數(shù)據(jù)進行匯總和分析,以確定其價值所在。然而,如果將全部數(shù)據(jù)推向云端,工業(yè)企業(yè)需要為全部數(shù)據(jù)存儲空間付費,而他們真的只需要一小部分存儲空間。這是一個主要的成本問題。

對于那些開始實施工業(yè)物聯(lián)網戰(zhàn)略的人來說,一定要記住,在開始評估工作負載和信息流之前,不要輕易做出投資決策。云絕對是工業(yè)物聯(lián)網部署的必要部分,但這并不意味著應該放棄保證關鍵任務信息安全且快速可用的邊緣計算系統(tǒng)。找到適當平衡將有助于企業(yè)通過工業(yè)物聯(lián)網獲得成功。

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