為什么邊緣計算對工業物聯網如此重要？
作者：Michael Schuldenfrei，OptimalPlus首席技術研究員
編譯：堅白
20世紀50年代印刷電路板（PCB）的發明改變了自動化的世界。在印刷電路板出現之前，電子電路板都是手工組裝的，這是一個艱苦的過程，極大地限制了全球的生產。如今，隨著制造過程中儀表的引入和邊緣計算的使用，工業正在經歷另一個革命性的飛躍。
用于制造儀表的傳感器和微控制器基本上都是小型聯網計算機。傳感器將他們的數據發送到一個中心位置，然后在那里對數據進行分析。這些小型的、自主的計算機不是由人類實時監控的，而是物聯網（IOT）的一部分。更具體地說，在制造環境中，它們是工業物聯網（IIOT）設備。
IIOT制造儀器的用例
不幸的是，制造商被要求在越來越小的部件上進行焊接，約束越來越嚴格。為了保護部件，必須在盡可能低的熱量和盡可能小的電荷下進行焊接。
有助于改進這一過程的IIOT設備包括熱量、電壓和壓力傳感器，以幫助確定在當前環境條件下進行焊接所需的最小電流。IIOT攝像頭還可以為機器學習型視覺焊接檢查系統提供信息，以驗證焊接是否令人滿意，即使它們太小，人眼看不見；這只是一個開始。
制造儀器可以使任何制造業不僅僅是電子制造業——更精確，生產誤差更少，所需人員更少。不幸的是，這種儀器并不容易，特別是考慮到現代制造供應鏈的復雜性。
制造儀器功能
信息技術（IT）團隊幾十年來一直在使用儀器。在軟件中構建傳感器的成本不如在硬件中構建傳感器的成本高。因此，各種各樣的操作系統、應用程序和IT設備上都堆滿了傳感器。正因為如此，自現代微型計算機出現之前，IT團隊就一直在努力處理他們所產生的數據量。
數據太多，時間太少
在現實世界中，任何儀器化的基礎設施產生的信息都比單個人可能處理的信息多。即使是大型的人類團隊，也不能指望他們對即使是適度的IT基礎設施所發出的所有數據進行梳理。整個規程都存在于IT領域中，專門用于使IT工具發出的數據易于理解。技術和技術范圍從簡單的過濾器到復雜的人工智能（AI）和機器學習（ML）技術。
直到最近，對于大多數IT團隊來說，這已經足夠好了。信息將被收集并發送到一個中心位置，數字將被處理，只有重要的數據被轉發給系統管理員。如果這需要幾秒鐘或幾分鐘，那是可以的；短暫的IT中斷通常是可以接受的。
但是，隨著世界各地的組織越來越依賴于它們的信息技術，對儀器設備采取行動所需的可接受時間顯著減少。對于許多組織來說，今天可接受的反應時間遠遠低于人類可能實現的反應時間。因此，在最先進的組織中，現代IT系統使用功能強大的AI和ML套件，使其IT基礎設施對傳感器數據報告的變化做出反應，而人類管理員甚至還沒有意識到存在問題。
現代制造商，正如人們可能想象的那樣，尋找能夠比人類更快反應的制造儀器解決方案。雖然閱讀傳感器并告訴人類已經出現的問題是有幫助的，但它遠不如實時響應傳感器數據那么有幫助。
IT儀表與制造儀表
兩者的區別在于，IT工具相對容易：一種是從已經完全數字化的設備上收集有關IT基礎設施和應用程序的數據。制造儀器更具挑戰性。用于制造儀器的iiot設備收集有關物理世界的數據。這意味著收集模擬數據并將其轉換為數字，這是另一個完整的球類游戲。物理傳感器需要校準，隨著時間的推移，它們會磨損。物理傳感器通常也部署在集群中，以便群體感應成為可能。
群體感應使用多個獨立的傳感器來補償校準漂移或傳感器故障。如果集群中的一個傳感器報告的數據與它的伙伴不一致，它可以被忽略和/或標記為重新校準。這使得制造業可以繼續使用已知良好的傳感器，直到故障傳感器可以重新校準或更換。
模擬傳感的復雜性，加上對傳感器數據實時響應的迫切要求，給制造儀器帶來了現實挑戰。
云計算不能解決所有問題嗎？
IT團隊必須處理許多不同和困難的計算需求。IT供應商開發的解決方案的一個例子是云計算。
云計算與BDCA
云計算允許組織通過按鈕訪問看似無限的IT基礎設施。雖然云計算背后的原因眾多且復雜，但也許最重要的一個原因是云計算允許IT團隊在不必管理或維護底層IT基礎設施的情況下操作IT工作負載。云提供商為他們處理這一部分。
事實證明，云計算對于批量數據計算分析（BDCA）工作負載非常有用。有許多類型的BDCA工作負載，包括AI、ML、大數據等；收集大量數據并隨后需要分析的任何內容都是BDCA工作負載。在過去的幾年中，云計算已經成為大多數新的BDCA項目的目標。
云計算用于BDCA工作負載的原因之一是云爆發的概念。云工作負載，例如用于分析大型數據集的計算工作負載，只能根據需要和所需的任何規模進行分解。這很適合BDCA工作負載，因為大多數BDCA工作負載只需要在一個設定的時間表上生成分析。月末報告在這里是一個流行的用例。
不幸的是，規模經濟意味著傳統的公共云位于中心位置。這使得公共云供應商能夠將其數據中心定位在成本最低的位置，并簡單地構建真正的、真正的大數據中心。雖然這對于按計劃運行的批處理作業類型的BDCA工作負載很有用，但對于需要實時響應的工作負載來說，這并沒有什么幫助。
為了解決這個問題，開發了邊緣計算。
邊緣計算
邊緣計算可以被認為是云計算，但在其他人的數據中心。邊緣計算的發展是因為IT團隊的工作負載需要傳統公共云計算無法提供的低延遲響應。IT團隊完全有能力創建這樣的基礎設施，但他們根本不希望自己處理這些基礎設施帶來的負擔和麻煩。
滿足新的數據需求
經過深思熟慮，決定為了滿足這些客戶的需求，公共云提供商將服務器安裝到相關組織的數據中心。這使得這些組織的IT團隊能夠執行工作負載，在他們看來，這些工作負載與公共云提供商為他們創建的區域完全相同，但與其他工作負載位于同一局域網（LAN）上。
這些“邊緣計算”服務器允許物聯網傳感器數據的處理和處理速度遠遠超過了數據必須通過互聯網傳輸到公共云數據中心、進行處理，然后將結果傳回互聯網的速度。邊緣計算正在實現許多新技術，包括無人駕駛汽車。
用例：無人駕駛汽車的實時數據
無人駕駛汽車是一個很好的例子，在這種技術中，等待數據是不可能的。云計算可以幫助無人駕駛汽車收集特定區域內所有汽車的傳感器信息，處理數據，并向這些汽車發送一張地圖，顯示每個人和所有東西在給定半徑內的位置。這可以讓這些車在拐角處看到，使它們更安全。
然而，即使在光速下，將信息從汽車發送到公共云端并再次返回也可能需要四分之一秒的時間。當涉及到汽車時，人們可能在一刻鐘內死亡。因此，將處理過程移近汽車，比如說，通過將相關服務器定位在汽車將要嘗試在復雜的城市環境中導航的幾個街區內，就可以實現否則不可能實現的技術。
同樣，制造業也可以利用邊緣計算來實現所需的儀器。然而，與通常情況一樣，制造業也有其自身的曲折，不僅使邊緣計算對過程更為重要，而且還面臨著各種必須克服的挑戰。
為什么在制造業中使用邊緣計算？
邊緣計算與制造企業的關聯性的一個共同點在于需要實時響應。在快速生產線上，當試圖使制造缺陷接近零時，可以利用傳感器集群。如果單個傳感器出現故障，傳感器組可以進行仲裁檢測，然后重新校準。但是，重新校準必須非常迅速，以避免中斷生產線。
如果通過互聯網發送傳感器數據需要100或250毫秒，那么在線產品可能會丟失，或者設備可能會損壞。但是，如果數據可以在本地處理，大約需要5毫秒，那么制造商可以實時重新校準傳感器和/或根據環境條件更改制造設備設置。
傳感器過載
邊緣計算的有用性背后的另一個原因并沒有被很容易地討論，那就是在制造儀器的過程中可能會有大量無法管理的傳感器。這不僅可以壓倒網絡容量，而且可以產生大量的數據集合，而這并不需要整個數據集合。因此，在只轉發需要發送的數據之前篩選數據是有用的。
數據量過大或需要某種形式的過濾是很常見的，在這種情況下，傳感器被用于解決校準或老化問題。在這里，如果參與法定人數的其他附近傳感器與讀數不一致，則個別傳感器可能會被拒絕。一個完全儀表化的工廠可能包含數百萬個單獨的傳感器，這些傳感器最終只包含幾萬個傳感器配額，可能遠遠超過本地互聯網連接的合理預期。
在制造業的其他邊緣計算配置中，有些傳感器只在本地使用。這可能是因為它們用于實時響應，或者是因為它們僅與本地相關，例如，作為安全解決方案的一部分。
合同制造
在合同制造商（CMS）日益普遍的情況下，邊緣計算也很有用。CMS的IT解決方案獨立于委托工作的原始設備制造商（OEM）。然而，許多原始設備制造商看到了在其整個供應鏈中使用儀器的好處，即使是那些已經外包出去的部分。
在這種情況下，原始設備制造商可以使用邊緣計算將其網絡的一部分擠出到CM網絡中。OEM的IT團隊可能會將服務器放在CM的網絡中，這些網絡連接回OEM的私有云。結合IIOT傳感器，這些邊緣計算服務器將允許CM滿足OEM的儀器和供應鏈集成目標，而不影響CM自己的網絡或需要對CM的網絡設計進行徹底的更改。
邊緣計算使原始設備制造商能夠使用一致的界面和集成的應用程序集查看其整個供應鏈和制造操作，無論單個組件是在原始設備制造商的設施中制造還是在CM中制造。這種一致性使得培訓和支持CMS變得更容易，因為每個人都使用相同的工具鏈。
總結
云計算已經存在十多年了，它經常被作為解決所有IT問題的解決方案推向市場。實際上不是這樣。云計算解決了很多問題，但是光的速度意味著巨大的集中式服務器場景永遠都不會如此有用。
邊緣計算有兩個主要用途：通過本地處理大量不可能通過Internet發送的數據，從噪聲中提取信號，并提供在需要延遲的地方和時間本地處理特定事物的能力。這兩種方法對越來越依賴儀器的制造企業都很有用。
制造業不能等待光線從A到B再到A。線路太多了，沒時間出錯。邊緣計算解決了云所不能解決的問題，所以是時候發展了，要么就被拋在后面了。
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