爲什麼邊緣計算是有效利用工業雲的關鍵

Gartner在2019年第三季度初發布了有關工業物聯網(IIoT)細分市場的首份報告,該報告爲有關IIoT市場,雲計算,邊緣計算及其工業應用提供了一份圖景。儘管針對物聯網的Gartner魔力象限顯示出更高的採用率,但所有列出的利益相關方都沒有在執行方面得分超過一半。執行得分突出顯示了應用IIoT數據解決車間中日常問題的能力,並且發現每個IIoT服務提供者都有不足之處。

根據該報告,“ IT / OT集成的安裝基礎很小,只關注狹義的結果”。這意味着IIoT在車間內的集成沒有像預期的那樣廣泛,並且數據分析仍僅限於批處理技術,與Industrie 4.0期望的實時分析相去甚遠。它還強調了一個事實,即儘管雲計算的採用率不斷提高,但僅靠雲計算無法提供實時的IIoT數據分析和管理。

本文將討論:

  • 雲計算在提供實時IIoT數據分析方面面臨的挑戰
  • 如何實現實時IIoT數據分析以及邊緣計算和邊緣硬件的作用
  • 在車間內實現實時IIoT數據分析的好處

實時IIoT數據分析向雲計算面臨的挑戰

儘管雲計算提供的擴展計算資源對製造商有利,但在嘗試交付實時服務時仍存在特定挑戰。這些挑戰包括:

通信和網絡挑戰 –在需要實時系統或數據分析的情況下,網絡是不可預測性的根源。這意味着從IIoT設備到雲的數據傳輸會受到信號損失,噪聲影響,帶寬限制,並且在某些情況下會受到車間內其他系統的動態干擾。儘管存在解決這些問題的協議,但是當僅使用雲計算資源來管理數據傳輸過程時,實時聯網仍然非常不可預測。

分佈式資源管理問題 –在車間內運行多個IIoT設備時,向每個設備分配足夠的雲計算資源的需求會影響實時數據分析。儘管實時調度算法可以幫助平衡多個IIoT設備之間的資源分配,但是這些算法提供了臨時保證,因爲這些設備中的操作系統使實時準確分配計算資源變得困難,從而影響了集中式雲計算環境所能提供的服務質量(QoS)。

存儲成本和訪問控制 –爲確保將雲計算集成到工業環境中的投資回報率超過資本支出,企業將始終必須注意其存儲支出。在部署了數百個IIoT設備,傳感器和系統的情況下,存儲支出隨着數據捕獲需求的增加而增加。因此,企業必須設法確保僅將重要數據發送到集中式雲生態系統。集成邊緣計算是實現這一目標的一種方法。
使用任何供應商提供的雲服務的企業也可能會遇到停機問題,這會限制對雲的訪問。發生這種情況時,實時數據交換和分析將停止,這會中斷任何車間活動,包括要求雲正常運行的IIoT設備。

網絡安全挑戰 -根據Infosecurity的數據,2019年上半年檢測到超過1億次針對IoT設備的不同攻擊,而IIoT領域也不例外。依靠雲計算僅處理數據管理活動是IIoT設備上網絡攻擊的最大挑戰之一。成功的入侵不僅會影響被黑客入侵的IIoT設備,而且還會提供漏洞,可利用這些漏洞訪問企業的整個基於雲的基礎架構。因此,數據丟失,網絡釣魚攻擊和勒索軟件會影響雲計算提供實時數據分析的能力。

利用邊緣硬件和邊緣計算來補充雲計算工作

在最近結束的AWS re:Invent會議上,著名的公告之一集中在提供支持解決方案以幫助工業環境中的IIoT和雲集成。這突出表明,如果要實現IIoT數據的實時管理,則雲計算需要支持技術。在這裏,邊緣計算與驅動它的相應硬件的集成是輔助技術的一個示例,這些輔助技術有助於實時數據捕獲,管理和分析。藉助邊緣計算,可以消除或大大減少雲計算在提供實時數據分析方面所面臨的許多挑戰。一方面,邊緣計算支持IIoT設備(在10ms以下)的實時通信,因爲它提供了物理中間件,該中間件使IIoT應用程序既可以在隔離模式下運行,也可以促進向集中式雲環境的數據傳輸。這意味着邊緣計算解決了不可預測的通信和網絡挑戰以及資源管理問題。在不訪問雲的情況下捕獲IIoT設備產生的數據並執行數據分析的能力有助於管理IIoT數據的過程更具可預測性。當多個IIoT設備和系統同時運行時,它還消除了干擾,信號丟失和資源分配的影響。邊緣計算還消除了隨着工作量增加而不斷擴大雲計算和存儲資源的需求。IIoT系統可以依靠邊緣網絡來僅捕獲與流程相關的數據,並使用其自動執行任務並實時制定運營計劃。穩定連接的丟失和供應商停機的問題不會影響實時操作。這是因爲邊緣硬件可以處理IIoT系統的所有計算要求,並且只要恢復通信,捕獲的數據就可以傳輸到雲中。如果發生違反企業統一網絡的情況,則在集中式網絡之外處理IIoT計算和與數據相關的任務的能力可增強實時分析並確保車間數據的安全。這減少了成功的網絡攻擊對製造商的整個IT基礎架構和業務運營的影響。
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結論

交付功能性實時IIoT環境所需的嚴格的時間需求和高水平的可預測性要求使用比僅使用雲計算更多的技術解決方案。將雲計算與邊緣計算相融合將大大解決與在IIoT驅動的環境中實現實時數據管理相關的複雜問題。這將確保隨後可以將雲計算應用於解決實時難題,以推進工業4.0模型的實施。

附錄

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