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2019年6月5日 星期三

Edge Computing and Industrial PCs in Manufacturing | ARC Advisory Group




台灣區電信工程工業同業公會

源:国脉物联网



物联网,物联网,云计算,边缘计算

一般來看,我們將工業物聯網可視化,為具有有限資源的智慧小型設備的組合,與雲計算的巨大計算能力相連接。現在進入市場的軟體解決方案,使企業能夠利用網路閘道器(Gateway)和傳統的工業計算平台,即時響應關鍵事件,保護安全性,並有效利用連接和頻寬。從雲計算和邊緣計算的角度來看工業物聯網,或許將得到新的認識。

IIoT:不僅是雲計算
工業物聯網(IIoT)通常與大數據和雲相關聯,從廣泛分布的感測器中收集大量數據,將「資訊轉化為洞察力」。在一些工業流程中,洞察時間非常關鍵,而將數據發送到雲端,並接收響應的延遲時間可能過長。

在其他情況下,數據安全性可能會受到影響,或者與網路的快速,可靠連接可能無法使用。為了克服這些挑戰,邊緣計算可以補充雲計算的大數據處理能力。

它可以執行需要即時響應的計算密集型任務,並在適當的時候,將數據儲存和過濾到雲中。邊緣計算可以包含簡單的數據過濾、事件處理,甚至機器學習等元素,並且可以托管在任何連接的設備上,從小型嵌入式電腦,或PLC到工業PC或本地微型數據中心。從同一平台上運行的其他進程隔離,並佔用很小的空間是關鍵要求。


最大限度地提高數據的價值
IIoT的許多價值,在於它可以匯集多種來源的資訊,幫助企業看到更大的局面:如何改進流程,優化維護活動,減少浪費和能源消耗,並消除可避免的成本。

以雲為中心的IIoT視圖,可以看到使用重量級軟體應用程式,在遠端數據中心,匯集和分析的各種數據流。

這種模式的前提,是可靠的網路連接總是可用的,有足夠的頻寬,可用於處理推送到雲端的數據,而這種延遲 - 從數據生成,到收到雲端反饋結果的時間,是可以接受的。

但是,這些重要成分中的任何一種,都可能會丟失。遠端站點可能依賴蜂窩網路,進行網路連接,但覆蓋範圍可能不完整或不可靠。大量的感測器可能會產生大量的數據,這些數據與雲通信的成本很高,特別是在包含高清圖像或影像的情況下。

出於安全原因或保持運行效率,可能需要即時進行複雜決策。另一方面,對於一些公司而言,數據安全性可能會成為問題,因為這些公司可能不希望,將敏感資訊透過網路傳遞到雲端。

在任何這些情況下,將從流程或設備捕獲的原始數據,發送回雲可能是不切實際的。儘管如此,在個別機器或過程控制邏輯層面上,需要一些智慧和決策能力,使企業能夠確定最佳的行動方案。這是邊緣計算的作用。
邊緣計算提供了一個提升
作為IIoT的一部分,邊緣計算越來越重要。在資產或流程附近,實施計算能力的第一線,可以對事件進行智慧或協調的響應,並有助於減輕雲上的數據處理負擔。

在可能具有數十,數百甚至數千個感測器的系統中,來自這些感測器的大部分數據,可能具有最小的價值,僅僅報告「正常」操作條件。

智慧 Gateway可以過濾這些數據,並將其更有效地丟棄或重新打包,傳輸到雲端進行儲存和分析。當感興趣的事件發生時,智慧節點可以快速確定正確的響應,向連接的設備發出適當的指令,並將事件匯總成適合雲消費的報告。

與對來自少量感測器的信號的高度本地化響應不同,邊緣計算與更協調的動作相關聯,評估來自大量感測器的數據,以在更高級別做出決定。例如,如果在鑽井平台中檢測到過度振動,則可以是採礦應用。

從振動感測器接收到的錯誤信號的標準響應,可能是停止鑽井,導致生產損失和不必要的停機時間,來檢查和修理設備。由於計算能力更強,感測器輸入和儲存的歷史數據更多,一個更強大的邊緣計算設備,可以評估對整個系統的影響,並確定幾個可能的響應並計算結果,並採取最佳的行動方案,或通知營運商的最佳選擇。


而直接的感測器/報警組合,沒有具有板上數據聚集,和處理的邊緣計算設備的更大圖像視角,邊緣處理引擎可以評估,從所有連接的感測器接收到的數據,並基於預先確定的優先事項。在製造業情況下,在流水線末端進行產品測試或檢查後,故障率突然增加,可能需要停止生產以調查原因。

連接到所有機器的智慧邊緣設備,可以協調線路中,所有設備的這種響應。或者,透過分析來自多台機器的感測數據,並自動應用修復,或指導操作人員糾正問題,使生產能夠快速有效地重新啓動,可以辨識變化的原因。

另外,邊緣計算可以透過比較感測的測量結果,與歷史數據,或預設的閾值,來支持預測性維護來幫助數位化轉換,以計算最佳的替換時間。

它還可以對部署在 Internet訪問不可靠,或覆蓋率較差的地理區域的資產進行智慧管理。如果 Gateway 設備暫時無法連接到雲,則可以將數據儲存在本地內存中,直到可以重新建立連接。然後,設備可以自動與雲同步,確保遠端應用程式始終可以訪問完整和最新的資訊。

效率管理是另一個方面,透過利用感測數據來調整和優化設置,根據高層次的能源管理政策,可以透過邊緣設備的額外智慧來增強。
實施:硬體和軟體
邊緣處理背後的原理,是盡可能將分析智慧與相關資產,置於同一地點。由於邊緣計算及其與雲的關係,仍然是一個正在進行的工作,因此定義和架構仍然非常流暢。

由於物理空間或資源,可能無法實現專用的邊緣伺服器,智慧可能需要嵌入到現有的基礎設施中,例如 Gateway 、PLC、工業PC,或存在於連接的工廠側的各種其他設備雲(圖1)。

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1:在IIoT中,邊緣計算在工廠資產和雲之間,插入數據捕獲和儲存,以及即時決策

從本質上講,邊緣計算存在於單個機器控制系統的層面之上,在本地操作並補充雲中托管的重量級應用程式的工作。 邊緣應用程序可以執行一項任務,就像從多個管道獲取,和儲存數據一樣簡單,並在轉發到雲之前過濾數據。

更複雜的可視化,將分析甚至機器學習,帶入邊緣計算的領域,以即時生成智慧響應。 實現這一複雜願景所需的基本組件,包括數據攝取,事件處理引擎,連接設備管理,用戶應用程式,以及安全數據傳輸到雲端(圖2)。

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2FogHorn Lighting平台提供了邊緣軟體堆棧中包含的功

從第一原則出發,建立一個完整的智慧邊緣處理平台,是一個巨大的挑戰。

另一種方法是採用與硬體無關的軟體框架,該框架提供諸如事件處理引擎,設備管理,和使用諸如 MQTT 輕量級消息協議,或安全 HTTPS 之類的協議的安全流的基本構建模組。

許多這樣的框架正在到達 IIoT 現場,例如 GE 的 Predix,思科的IOx,以及 Fog Horn Systems 的閃電平台。除了功能組件之外,這些軟體包還提供各種軟體開發工具包(SDK),以允許用戶運行自己的自定義應用程式,以及有助於配置系統,和定義分析功能的開發環境。這些框架還提供了管理邊緣設備的工具,包括監視、控制和診斷。

像 Raspberry Pi Foundation 的 Raspberry Pi 3這樣的輕便,資源友好的單板電腦,可以為這種設備提供基礎。事實上,通用電氣已經展示了在這樣的平台上,運行的邊緣設備的 Predix 機器軟體。

另一方面,能夠訪問 Gateway 設備,或自動化系統中,功能更強大的工業PC的工程師,可以利用額外資源,並計算性能來執行更複雜的應用程式。

桌面級別的性能,現在可以在經過驗證的外形中使用,例如PC/104,在 Versa Logic Liger 開發板等板上,該板採用可選的Intel i3,i5或i7(Kaby Lake)雙核處理器,運行頻率高達 2.8 GHz。

這些電路板非常堅固耐用,具有 MIL-STD 衝擊和振動阻力,可用於惡劣環境中的設備。透過多達八個本地數位 I/O 通道,一個用於進一步擴展的 Mini PCIe 端口,以及一個高速 SATA儲存接口,這些主板可以承擔複雜的自動化任務,並處理邊緣處理工作負載。

千兆乙太網接口便於透過企業 Gateway ,連接到互聯網和雲。此外,該主板還包含一個可信平台模組(TPM),該模組允許硬體密碼加速,並提供安全的密鑰儲存,使其成為需要高度抵抗駭客攻擊的自治設備的理想選擇。
軟體容器(containers)
要在與自動化控制器或 PLC 相同的硬體上,運行邊緣計算引擎和應用程式,需要與其他軟體分開運行。 使用容器(containers) 已經成為一種流行的方法,它提供了類似於虛擬機的隔離,但更適合資源受限的設備。

容器鏡像,包含軟體運行所需的一切。 但是,與虛擬機不同的是,容器虛擬化了操作系統而不是硬體,從而形成了一個更輕便的便攜式解決方案。 也可以在容器中使用虛擬機,來獲得部署和管理應用程式的額外的靈活性。

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3:容器提供了一種資源友好的方法來隔離網關,PLC或工業PC等設備上托管的邊緣計算進程。

Docker框架被IoT解決方案開發人員,廣泛用於實現容器(圖3),並向支持容器生態系統開發的 Open Container Initiative (OCI) 捐獻了代碼。要創建邊緣計算解決方案,可以使用C/C++ 或 Java 開發基於Docker的Linux應用程式,以捕獲所需的數據,並透過所選軟體平台中,提供的SDK與分析引擎等邊緣處理資源整合。

透過提供便捷的儀表板,來管理連接的邊緣設備,一個合適的軟體平台,允許開發人員專注於客製化他們的應用程式,來捕獲他們需要的數據,並對檢測到的事件作出適當的響應。邊緣計算是軟體開發平台,以及交鑰匙邊緣計算設備,進入市場的重要新產品開發的主題。

邊緣計算是IIoT的一個額外方面,已準備好與雲計算合作,為營運商和業務經理提供靈活性,以便在適當的時間,獲得他們所需的洞察力。

通用電氣公司(GE)已經估計,傳統的自動化只使用大約3%的機器數據,來產生有意義的結果。邊緣和雲計算如果同時使用,可以釋放更多的剩餘97%的價值,從而增強即時自動化,並指導長期決策。


通常將 IIoT 可視化為具有,有限資源的智慧小型設備的組合,與雲計算的巨大計算能力相連接。隨著越來越多的企業,在更廣泛的情況下依賴 IIoT,一個更複雜的架構,正在不斷發展,其特點是在邊緣具有智慧,以補充雲的力量。

現在進入市場的軟體解決方案,使企業能夠利用 Gateway 和傳統的工業計算平台,即時響應關鍵事件,保護安全性,並有效利用連接和頻寬。

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