Cloud или Edge?

10.04.2019

В любом технологическом процессе присутствуют операции, данные о которых отправлять в облако в режиме реального времени дорого, долго и небезопасно. Вот почему все большее количество вычислительных операций производятся на границе сетей промышленного предприятия, в кластерах периферийных, или граничных, вычислений: Edge Computing.

Облачные технологии стали основой индустриализации будущего, необходимой для реализации всего потенциала Промышленного Интернета Вещей, оставаясь при этом лишь частью экосистемы IIoT. Есть мнение, что лишь 15% от общего количества данных о производственном процессе целесообразно пересылать в облако, остальные 85% нуждаются в структурировании и анализе на местах.
В любом технологическом процессе присутствуют операции, данные о которых отправлять в облако в режиме реального времени дорого, долго и небезопасно. Вот почему все большее количество вычислительных операций производятся на границе сетей промышленного предприятия, создавая кластер называемых периферийных, или граничных вычислений: Edge Computing.
Увеличение объема данных и потребность в быстродействии их цифровой обработки не всегда ведет к переносу вычислительной платформы в облачные сервисы, не достаточно надежные для данных, например, о процессах на критически-важных объектах (КВО). Часть данных, необходимых для функционирования SCADA-системы, необходимо обрабатывать на местах в режиме реального времени. Облачные вычисления можно использовать для рабочих режимов, не относящихся к реальному времени (аналитическая постобработка данных или планирование производства).
В качестве примера можно привести нефтяную отрасль, где присутствуют и Edge (периферийные) и Cloud (облачные) вычисления. Компания может иметь сотни буровых, разбросанных по всему нефтегазоносному району, и штаб-квартиру с центром обработки данных или облачным Дата-центром за сотни или тысячи километров от района добычи. На каждой нефтяной вышке или на периферии куста скважин необходимо иметь систему, которая обеспечивает непрерывный мониторинг и анализ ключевых параметров (например, уровень давления в скважине) что позволяет операторам принять немедленные меры в случае превышения порогового значения. Ситуация, при которой все, без исключения, данные о состоянии скважин будут направляться в облачный сервис и далее в Дата-центр для анализа и возвращаться в виде инструкций, несет неоправданные риски.
Напротив, облако лучше подходит для планирования расходов и выявления тенденций, сбора показателей со всех нефтяных скважин, их группирования и отправки с заданной периодичностью данных в сервисы прогнозируемого обслуживания и мониторинга производительности. Но и периферийные вычисления, которые могут обрабатывать критически важную информацию большой ценности безопасно и расположенные непосредственно на объекте, тоже нужны. Поиск оптимального баланса Edge&Cloud поможет достичь наибольшей выгоды от внедрения IIoT.