Keysight Industry 4.0 Solutions
Keysight 工業 4.0 解決方案
by Axel Wogawa
在他之前的部落格文工業 4.0：基於雲的設備健康監測中，Axel Wogawa 提供了有關開發基於雲的 IIoT 製造解決方案的見解。
雲計算是現代工業 4.0 自動化解決方案，關鍵的推動因素。同樣，工業 4.0 —— 透過使用人工智慧 (AI) 和工業物聯網 (IIoT) 等智慧技術，實現製造自動化 —— 對當今的製造商非常重要。
在應用人工智慧和其他智慧製造技術，所需的計算能力方面，雲計算可以提供顯著優勢。但是，雲計算在許多行業（尤其是製造業）中的適用性，存在相當多的不確定性。出於這個原因，我們將透過解決以下問題，來探索雲的優缺點：
→
與傳統的本地計算相比，雲有哪些優勢？
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有什麼缺點和陷阱？
閱讀後，你將能夠評估雲產品，適合你項目的情況，以及何時應該依賴自我管理的基礎設施。
什麼是雲計算？
在深入探討利弊之前，讓我們先澄清一下雲計算的含義。雲服務提供商 (CSP)，如 Amazon、Microsoft
或 SAP，提供大型伺服器群，雲客戶可以在其中租用部分，來建構和運行自己的應用。 CSP 提供三種雲服務：
→基礎設施即服務 (IaaS)：虛擬計算基礎設施，如虛擬 CPU 或網路組件，
→平台即服務 (PaaS)：頂部有軟體平台的虛擬基礎架構，如包含操作系統 (OS) 的虛擬機 (VM)，
→軟體即服務 (SaaS)：即用型應用，如雲端儲存應用，或基於雲的企業資源規劃 (ERP) 系統。
雲客戶可以立即使用這些服務中的每一個，而 CSP 管理所有底層方面，如虛擬化、操作系統更新和實體電腦。
雲專家
利用雲服務，而不是傳統的內部佈署計算能力有幾個優勢，包括可擴展性、靈活性和開發效率等等……
可擴展性和靈活性
使用由服務提供商管理的虛擬基礎架構，最重要優勢之一，是這為你提供了極大的靈活性。只需單擊一下按鈕，即可根據需要實例化、配置和刪除雲服務。因此，如果你注意到，你的伺服器達到了性能限制，那麼你可以透過增加其 RAM 或 CPU 功能，來簡單地重新配置你的 VM，而不必購買和安裝額外的硬體。一些雲服務甚至支持自動擴展，這意味著底層計算資源，會自動適應不同的利用率。
這種靈活性，對於負載不穩定的應用、原型或概念驗證等，短期應用或定期更改的基礎設施特別有用。
工程速度
雲的另一個主要優勢，是開發複雜設置的速度和簡單性。由於 CSP 在幕後管理一切，工程師可以專注於應用的功能部分，而不必處理整個環境，如運行時安裝、網路配置或數據庫設置。 SaaS 產品（如 Microsoft Azure IoT 中心）附帶了基本功能（例如 Azure IoT 中心的設備管理功能）。這意味著不需要重新發明的功能，以及大大減少的開發時間和工作量。
成本靈活性
雲服務在成本方面也很靈活。許多服務都採用消費的支付方式，因此客戶只需為他們真正使用的內容付費。相反，在本地場景中，需要購買和維護，專為最大預期工作負載設計的靜態基礎架構。有了雲，人們就可以克服這種不靈活性。
服務品質
CSP
聘請了許多領域的專家，他們全天候更新和維護基礎設施、平台和軟體。這意味著操作系統補丁正在實時應用，服務功能也在不斷更新。此外，虛擬化、可用區和自動故障轉移技術，使雲應用能夠抵禦單個實體資源，甚至整個數據中心的中斷。這創造了在本地場景中，幾乎無法達到的安全性和可靠性水準。
工程支持
最後一點，是為雲服務提供的文檔和支持。為物聯網等特殊領域，提供服務的 CSP ，通常對這些領域有深入的了解。服務文檔描述了，如何使用和組合服務，幫助工程師遵循最佳實踐，並經常提供有用的背景資訊。專業支持團隊，可以幫助你，在應用生命週期的任何階段解決問題。
雲的缺點
雖然雲服務提供了一些顯著的優勢，但也存在必須仔細評估的風險……
安全/隱私問題
使用公共雲資源的最大缺點之一，是缺乏對數據發生情況的控制。用戶必須信任 CSP 負責任地處理其客戶的數據，在使用共享資源的同時，正確隔離多個客戶，並像他們聲稱的那樣，安全可靠地管理他們的基礎設施。
另一個問題，是將本地資源連接到網路，會增加攻擊面。即使有完善的安全措施，任何具有網路連接的系統，也永遠無法像完全封閉的系統那樣安全。
這些問題的關鍵因素，是仔細評估這些安全和隱私風險，以確定是否可以透過加密、身份驗證、數據匿名化，或其他策略來降低風險。
不可靠的網路通訊
透過網路傳輸數據，也會導致可靠性和時間問題。今天的標準網路通信協議，不是確定性的。這意味著，你無法確定將數據發送到某個端點，需要多長時間（由於動態路由、網路利用率、最終的包丟失等）。因此，互聯網通信不能滿足硬即時要求。此外，連接最終可能會丟失，從而導致服務完全不可用。雲應用需要設計成遠端部分的時間和可用性並不重要，例如透過添加本地計算。
缺乏對資源的控制
前面提到的缺乏控制，也會影響設計和實現過程。與完全控制的本地設置相比，選擇技術的自由度要小得多。例如，AWS Lambda 或 Azure Functions 等無伺服器計算服務，僅支持精簡的編程語言集。雲工程師必須用其中一種語言，編寫他們的功能，否則他們將無法使用該服務。
此外，雲服務不是完全透明的，通常很難或不可能，找出幕後發生的事情。這可能會導致問題，尤其是在測試和調試方面。
供應商鎖定
雲服務通常是特定於供應商的，這意味著 Amazon 的儲存服務，可能具有與 Microsoft 或 Google 的類似服務不同的功能和介面。與本地等效項相比，雲服務也是如此。遷移到雲，或從一個 CSP 遷移到另一個 CSP，可能成為一項艱鉅的任務。因此，需要謹慎選擇合適的供應商。
年輕且快速發展的技術
雲計算是一個相對年輕的現象，它會永久地成長和變化。定期服務更新，需要高度關注中斷更改，甚至服務壽命終止。與本地環境不同，應用 app，無法在已棄用的平台上繼續運行。此外，一些服務產品尚未完全成熟。在我們的研究中，我們觀察到一些特殊情況，即服務在沒有任何日誌記錄，或通知的情況下崩潰，或者開發工具無法按照文檔中的描述工作。儘管大多數可用功能似乎非常穩定，但雲客戶需要為偶爾的「成長陣痛」做好準備。
雲適合你嗎？
顯然，在考慮遷移到雲時，需要考慮很多事情。雲是地球上最偉大的東西，每個人都應該使用它！也不是雲是應該避免的晦澀趨勢！它比那複雜得多。最終，你會發現反對和反對它的論點一樣多：
雲對你有好處，如果……
... 你期望不穩定的計算工作負載，或想要擺脫靜態基礎架構限制
... 希望減少工程時間和基礎設施管理工作
… 你需要一個適應性的成本結構，或想要減少前期投資
… 你對服務品質有很高的要求
… 你想利用高品質的文檔和支持
你應該避免使用雲，如果……
…
涉及極其敏感的本地網路基礎設施或數據
... 硬即時要求或穩定的連接，是關鍵任務
…… 你有非常特殊的技術要求
… 你依賴於遷移靈活性
…… 你將建構壽命極長的應用
做出有關雲的明智決策，需要仔細分析以評估利弊。通常，這不需要在完全雲遷移，和根本沒有雲之間，做出二元決策 —— 混合解決方案（邊緣/霧計算、混合雲）可能是一個很好的折衷方案。 例如，應用 app 的時間和安全關鍵部分，可以繼續在本地基礎設施上運行，而依賴於性能和靈活性的部分可以轉移到雲中。 因此，你可以利用雲的強大功能，同時減輕其最具威懾力的缺點。
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