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将 IIoT 的头脑从云端中取出
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2022-11-25
张飞雄
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IIoT：不仅仅是云计算IIoT：不仅仅是云计算工业物联网 (IIoT) 通常与大数据和云相关联，从广泛分布的传感器收集大量数据，将“信息转化为洞察力”。在某些工业流程中，获得洞察力的时间至关重要，将数据发送到云端和接收响应所涉及的延迟可能会过长。在其他情况下，数据安全可能会受到威胁，或者可能无法快速、可靠地连接到互联网。为了克服这些挑战，边缘计算可以补充云的大数据处理能力。它可以执行需要即时响应的计算密集型任务，并在适当的时候存储和过滤要传输到云端的数据。边缘计算可以包含简单的数据过滤、事件处理、甚至机器学习，并且可以托管在任何连接的设备上，从小型嵌入式计算机或 PLC 到工业 PC 或本地微型数据中心。与在同一平台上运行的其他进程隔离并且占用空间小是关键要求。工业物联网 (IIoT) 通常与大数据和云相关联，从广泛分布的传感器收集大量数据，将“信息转化为洞察力”。在某些工业流程中，获得洞察力的时间至关重要，将数据发送到云端和接收响应所涉及的延迟可能会过长。在其他情况下，数据安全可能会受到威胁，或者可能无法快速、可靠地连接到互联网。为了克服这些挑战，边缘计算可以补充云的大数据处理能力。它可以执行需要即时响应的计算密集型任务，并在适当的时候存储和过滤要传输到云端的数据。边缘计算可以包含简单的数据过滤、事件处理、甚至机器学习，并且可以托管在任何连接的设备上，从小型嵌入式计算机或 PLC 到工业 PC 或本地微型数据中心。与在同一平台上运行的其他进程隔离并且占用空间小是关键要求。数据价值最大化数据价值最大化IIoT 的大部分价值在于它可以聚合来自多个来源的信息，以帮助企业看到更大的图景：如何改进流程、优化维护活动、减少浪费和能源消耗，以及消除可避免的成本。IIoT 的以云为中心的视图可以看到使用重量级软件应用程序在远程数据中心组装和分析的各种数据流。IIoT 的大部分价值在于它可以聚合来自多个来源的信息，以帮助企业看到更大的图景：如何改进流程、优化维护活动、减少浪费和能源消耗，以及消除可避免的成本。IIoT 的以云为中心的视图可以看到使用重量级软件应用程序在远程数据中心组装和分析的各种数据流。该模型假定可靠的互联网连接始终可用，有足够的带宽可用于处理被推送到云端的数据，以及延迟——从数据生成到云端接收结果的时间——是可以接受的。然而，这些重要成分中的任何一种都可能缺失。远程站点可能依赖蜂窝网络进行互联网连接，尽管覆盖范围可能不完整或不可靠。大量传感器可能会生成大量数据，这些数据与云端通信的成本很高，特别是如果它包含高清图像或视频。出于安全原因或为了保持运营效率，可能需要实时做出复杂的决定。另一方面，数据安全可能是一些公司的问题，该模型假定可靠的互联网连接始终可用，有足够的带宽可用于处理被推送到云端的数据，以及延迟——从数据生成到云端接收结果的时间——是可以接受的。然而，这些重要成分中的任何一种都可能缺失。远程站点可能依赖蜂窝网络进行互联网连接，尽管覆盖范围可能不完整或不可靠。大量传感器可能会生成大量数据，这些数据与云端通信的成本很高，特别是如果它包含高清图像或视频。出于安全原因或为了保持运营效率，可能需要实时做出复杂的决定。另一方面，数据安全可能是一些公司的问题，在任何这些情况下，将从过程或设备捕获的原始数据发送回云端都是不切实际的。尽管如此，在单个机器或过程控制逻辑级别之上还需要一些智能和决策制定能力，使企业能够确定最佳行动方案。这就是边缘计算的作用。在任何这些情况下，将从过程或设备捕获的原始数据发送回云端都是不切实际的。尽管如此，在单个机器或过程控制逻辑级别之上还需要一些智能和决策制定能力，使企业能够确定最佳行动方案。这就是边缘计算的作用。边缘计算带来推动力边缘计算带来推动力作为 IIoT 的一部分，边缘计算的重要性与日俱增。在靠近资产或流程的地方实施一线计算能力可以实现对事件的智能或协调响应，并有助于减轻云端的数据处理负担。在一个可能有数十、数百甚至数千个传感器的系统中，来自这些传感器的大部分数据可能价值很小，只是报告“正常”操作条件。智能网关可以过滤这些数据，并更有效地丢弃或重新打包传输到云端进行存储和分析。当感兴趣的事件发生时，智能节点可以快速确定正确的响应，向连接的设备发出适当的指令，并在适合云消费的报告中总结事件。与对来自少数传感器的信号的高度本地化响应不同，边缘计算与更协调的行动相关联，评估来自更多传感器的数据以在更高级别做出决策。例如，如果在钻井平台中检测到过度振动，则可能是采矿应用。对从振动传感器接收到的错误信号的标准响应可能是停止钻孔，从而导致生产损失和不必要的停机时间来检查和维修设备。凭借更强大的计算能力和更多的传感器输入和存储的历史数据，更强大的边缘计算设备可以评估对整个系统的影响并识别几种可能的响应并计算结果，
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