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分類: 艾默生Ovation

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由此產(chǎn)生的兩個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題是我們不得不面對(duì)的:
一、在大量工業(yè)數(shù)據(jù)下沉的情況下,數(shù)據(jù)的有效性該如何保證?
二、“邊-云”一體化能給工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)帶來(lái)什么價(jià)值?
“外行看熱鬧,內(nèi)行看門道”,關(guān)于這兩個(gè)問(wèn)題的答案,在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域已經(jīng)耕耘17年的映翰通網(wǎng)絡(luò)有充分的發(fā)言權(quán)。
加碼邊緣計(jì)算,解決數(shù)據(jù)下沉的痛點(diǎn)
Gartner《2018年十大戰(zhàn)略技術(shù)趨勢(shì):從云到邊緣》報(bào)告認(rèn)為:到2022年,隨著數(shù)字業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展,75%的企業(yè)生成數(shù)據(jù)將會(huì)在傳統(tǒng)的集中式數(shù)據(jù)中心或云端之外的位置創(chuàng)建并得到處理。
隨著工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展,必然會(huì)出現(xiàn)更多的本地就近控制和現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù),面對(duì)這些逐漸增多的現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù),該如何處理才能在保證其有效性的同時(shí)又減少云計(jì)算的壓力?
工業(yè)世界任何微小的提升都會(huì)帶來(lái)很大的優(yōu)勢(shì);工業(yè)世界任何微小的故障也可能帶來(lái)很大的損失——工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的很多數(shù)據(jù)“保鮮期”很短,一旦處理延誤,就會(huì)迅速“變質(zhì)”,數(shù)據(jù)價(jià)值呈斷崖式跌落,工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)處理可以稱之為“走鋼絲”。此時(shí),“邊緣計(jì)算”便發(fā)揮了不可替代的作用。
如果把大腦比作云端,那么邊緣計(jì)算就是神經(jīng)末梢,對(duì)簡(jiǎn)單的刺激進(jìn)行自處理并將處理的特征信息反饋給云端大腦。
盡管當(dāng)前工業(yè)企業(yè)追求的核心問(wèn)題是如何讓數(shù)據(jù)賦能生產(chǎn),產(chǎn)生價(jià)值。但是也不能忽視該進(jìn)程中困擾工業(yè)企業(yè)多年的普遍性問(wèn)題,數(shù)據(jù)處理的前置關(guān)鍵環(huán)節(jié)——如何采集數(shù)據(jù)?對(duì)于任何工業(yè)企業(yè)來(lái)說(shuō),挖掘數(shù)據(jù)金礦的第一步都是采集數(shù)據(jù),不談數(shù)據(jù)采集的大數(shù)據(jù)分析是空中樓閣,沒(méi)有數(shù)據(jù)的工業(yè)云平臺(tái)相當(dāng)于無(wú)本之木。
在不同的工業(yè)生產(chǎn)過(guò)程中,由于自動(dòng)化產(chǎn)品品牌眾多,工業(yè)接口多樣化、工業(yè)協(xié)議不統(tǒng)一,所以看似簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)采集并沒(méi)有那么容易。
除了數(shù)據(jù)采集,在數(shù)據(jù)處理運(yùn)用方面,由于工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)的數(shù)據(jù)面臨著“保鮮期”很短,以及大量“垃圾”數(shù)據(jù)并不需要傳遞到云端的問(wèn)題。
雖然從產(chǎn)業(yè)角度來(lái)看,邊緣計(jì)算發(fā)展如火如荼,但從應(yīng)用角度來(lái)看,它還處于落地的前期。邊緣計(jì)算與云計(jì)算的融合才能真正體現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)的價(jià)值。
實(shí)際上,產(chǎn)業(yè)界已經(jīng)認(rèn)識(shí)到邊云協(xié)同的重要性,并開(kāi)展了積極的探索。例如,華為在其HC2018大會(huì)發(fā)布的智能邊緣平臺(tái)IEF明確提出了邊緣與云協(xié)同的一體化服務(wù)概念;西門子2018年發(fā)布了Industrial Edge的概念,大致理念是通過(guò)云端部署IndustrialEdge Management實(shí)現(xiàn)邊緣計(jì)算與云計(jì)算的協(xié)同,映翰通網(wǎng)絡(luò)在今年的漢諾威工業(yè)博覽會(huì)上,以邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)為基礎(chǔ),展示了“映翰通設(shè)備工業(yè)云(InHand DeviceNetworks Cloud)+邊緣計(jì)算網(wǎng)關(guān)(Edge Computing Gateway)”,實(shí)現(xiàn)邊云協(xié)同。
既然邊云協(xié)同對(duì)工業(yè)數(shù)據(jù)如此重要,那么怎么理解邊云協(xié)同呢?邊云協(xié)同處理數(shù)據(jù)的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的融合。
在工業(yè)場(chǎng)景中,一方面通過(guò)邊緣計(jì)算直接運(yùn)行實(shí)時(shí)分析算法,另一方面則利用邊緣與云的協(xié)同,實(shí)現(xiàn)模型不斷成長(zhǎng)和優(yōu)化,從而讓邊緣分析技術(shù)增強(qiáng)了平臺(tái)實(shí)時(shí)分析能力。當(dāng)然,邊云協(xié)同的能力與內(nèi)涵落地到各應(yīng)用場(chǎng)景時(shí)其具體能力與關(guān)注點(diǎn)又會(huì)有所不同,因?yàn)槊糠N邊緣計(jì)算業(yè)務(wù)形態(tài)對(duì)于與云計(jì)算協(xié)同的業(yè)務(wù)需求不盡相同。







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