Периферийные вычисления, кого вы выбираете?

По прогнозу IDC, в 2025 году количество глобальных подключений к Интернету вещей увеличится до 27 миллиардов, количество устройств Интернета вещей достигнет 100 миллиардов, а общий объём глобальных данных, как ожидается, достигнет 163 ZBS в 2025 году. В будущем более 70% данных и приложений будут генерироваться и обрабатываться на периферии. Среди более чем 800 глобальных промышленных производственных предприятий, опрошенных консалтинговой компанией Capgemini, также перечислены технологии, которые будут иметь большую ценность в эпоху индустриальной 4.0, включая периферийные вычисления. Frost & Sullivan прогнозирует, что к 2022 году около 90% промышленных предприятий начнут использовать периферийные вычисления, и это только начало. Расчет края Когда дело доходит до периферийных вычислений, вы можете чувствовать себя очень неясно. Давайте разберемся, что такое периферийные вычисления. Википедия определяется как: Периферийные вычисления призваны расширить границы вычислительных приложений, данных и услуг от централизованных узлов до логического предела сети. В периферийных вычислениях данные обрабатываются рядом с источником сбора данных, поэтому больше нет необходимости передавать данные в облако или локальный центр обработки данных для обработки и анализа. Слово «периферийные вычисления» объяснить непросто. Профессиональные термины часто сбивают людей с толку. Для этого компания Huawei однажды использовала яркий пример – осьминога. В качестве наиболее близкой метафоры к «периферийным вычислениям» мозг осьминога как центральный узел обрабатывает только около 40% информации и в основном отвечает за общую координацию; Большая часть оставшейся информации обрабатывается независимо щупальцами осьминога (эквивалентными реберным узлам). Структура периферийных вычислений очень похожа на осьминог. Это распределенные вычисления. После получения информации нет необходимости загружать большой объем данных на платформу удаленного управления, и их можно обрабатывать непосредственно поблизости. Периферийные вычисления в промышленности, характерные для знакомой промышленной области, привносят преимущества облака на полевой уровень. Благодаря расчету границ расчет данных может быть реализован на полевом уровне промышленности, чтобы проводить профилактическое обслуживание, проверку качества и так далее.вот вопрос В связи с этой горячей концепцией некоторые люди также подняли вопросы: похожи ли периферийные вычисления на функции оборудования/систем, развернутых на предприятиях заводского производства, таких как система SCADA? Установленная система SCADA и система управления вполне могут удовлетворить собственные потребности. Зачем рассматривать периферийные вычисления? Давайте посмотрим на определение SCADA: Система SCADA (диспетчерского управления и сбора данных), т.е. система сбора данных и контроля управления. С помощью системы SCADA можно реализовать сбор производственных данных в режиме реального времени, мониторинг процессов производственного оборудования, аварийную сигнализацию производственного оборудования и т. д. После многих лет разработки функции и архитектура SCADA стали вполне зрелыми. Сценарии применения — среднее и крупное оборудование, линии, цеха, целые заводы и даже межрегиональные предприятия. SCADA фокусируется на «сборе и мониторинге данных» и предъявляет высокие требования к скорости сбора данных, возможности обработки данных и эффекту представления данных. На стороне оборудования имеется RTU или DTU, который может одновременно собирать данные и передавать данные на главный компьютер. Хотя SCADA имеет более комплексные функции, что делать, если локальная сеть неисправна? Даже если с сетью все в порядке, занимает ли массовая загрузка данных большую часть полосы пропускания? Даже если сеть супербыстрая, нужно ли перед вычислениями загружать все данные, а затем давать инструкции сайту? Можно ли вовремя понять и решить проблемы? Напротив, цель периферийных вычислений — обеспечить анализ. Система SCADA фокусируется на сборе и мониторинге данных, а это два разных пути. Появление индустриального преимущества призвано решить проблемы, с которыми трудно справиться или даже которые невозможно решить в традиционной индустриальной системе. Например, нефтяные компании имеют сотни нефтяных буровых платформ в определенном районе, а центры обработки данных или облачные компании расположены за сотни или даже тысячи миль. Каждая нефтяная буровая платформа должна иметь систему, способную непрерывно отслеживать и анализировать ключевые параметры, такие как уровень индекса давления в скважине, которая может определить, когда существует риск превышения критического порога, чтобы персонал мог принять немедленные меры для снижения риска. . Если эти данные будут возвращены в дата-центр, проанализированы и возвращены на буровую платформу для эксплуатации, это может вызвать необоснованные риски. Если данные могут обрабатываться вблизи источника сгенерированных данных, это означает, что периферийные вычисления и анализ могут не отправлять все данные в облако, а обрабатывать некоторые данные локально, например фильтрацию данных, интеграцию данных и т. д. система может решить, какие данные отправлять, куда отправлять и когда отправлять. Это может помочь персоналу быстро решить проблемы, часто возникающие на промышленных объектах. Хотя традиционная SCADA может сделать предприятия удобными для мониторинга производственного процесса и инструментов оборудования, разбросанных повсюду, с увеличением числа сценариев промышленной интеллектуальной посадки, в условиях растущего спроса на оцифровку и интеллектуальное взаимодействие и сотрудничество, традиционная система SCADA является не в состоянии поймать. У Хэцюань, академик Китайской инженерной академии, однажды в своем выступлении от 5g 2c до 5g 2B поделился: SCADA играет ключевую роль в мониторинге процессов и управлении производством. SCADA расположена на уровне управления и диспетчеризации, собирая и отслеживая данные на уровне объекта, принимая управление событиями, обеспечивая человеко-машинный интерфейс и реализуя обработку сигналов тревоги, вывод отчетов, визуализацию, динамическое моделирование и т. д. Однако открытость самой системы и ПЛК протокола недостаточно, и связь между ПЛК и SCADA может быть реализована только путем целевой настройки параметров и приложений. Операционная система верхнего компьютера в основном использует Windows, которая отличается от нижней, поэтому ее необходимо интегрировать с нижней частью. Периферийные вычисления могут сочетать в себе преимущества ОТ и ОТ, так что персонал в области ОТ может использовать язык автоматизации для предоставления данных аналитикам верхнего уровня внизу, в то время как эксперты по анализу данных могут анализировать данные после непосредственного получения соответствующих данных. внизу, где периферийные вычисления играют роль моста. Периферийные вычисления становятся популярными. Нет сомнений в том, что периферийные вычисления стали основной тенденцией будущего развития, и все больше и больше людей начинают выбирать устройства для периферийных вычислений. Периферийные вычисления также неоднократно упоминаются в плане действий по инновациям и развитию промышленного Интернета на 2021-2023 годы, опубликованном Министерством промышленности и информационных технологий в этом году: Предприятиям по производству оборудования рекомендуется комплексно использовать 5G, искусственный интеллект и другие новые технологии. для создания интеллектуального оборудования, такого как независимая работа и совместная работа в облаке. Поддержка предприятий, занимающихся информационными технологиями и автоматизацией, в создании периферийных контроллеров, периферийных облаков и интеллектуальных шлюзов, содействие интеграции периферийных вычислений, программируемых логических контроллеров (ПЛК) и систем управления процессами, а также создание передовых промышленных систем управления с интеллектуальными вычислениями и возможностями оптимизации в реальном времени. .