發布日期：2022-04-26 點擊率：117
圖1 通過工業云計算，企業可以處理和計算不斷增長的數據量，并利用結果優化整個價值鏈
談到公共云計算，首先會想到是通過互聯連接到云端。在許多應用中, 數據必須在非常短的周期內收集、檢查并發回到運行進程中。在這種情況下，一旦網絡出現延時，云計算解決方案將不再適用。鑒于這類應用案例，越來越多企業選擇使用邊緣計算或霧計算解決方案。然而，這種方案是如何運作的呢?它有哪些優點和缺點呢?在目前這種情況下是否有必要去分析研究這些計算方法呢?或者這些都只是“新瓶裝舊酒”而已?
圖2 智能的“邊緣設備”與云通信
邊緣計算為用戶提供了利用網絡技術分析直接從數據源獲取數據的可能性，邊緣計算使用戶能夠隨時隨地使用強大的分析技術(圖2)。通過這種方式，需要對偏遠地區的機器和設備狀況進行監測的員工，可以更加準確地判斷出它們是否需要進行維護或更換部件。這樣，邊緣計算可以為無法直接訪問網絡和快速登陸云端的企業提供替代解決方案，例如，水生產、太陽能和風力設備供應商。此外，內容明確的實時性保養解決方案要求對機器和設備進行實時監測，它能在降低服務成本的同時提高生產效率。
邊緣計算與霧計算
邊緣和霧計算的概念類似，通常可互換使用，基于這兩種計算方式萌發出將云計算能力轉移到數據源的想法。邊緣計算和霧計算的差異僅在于數據轉移的位置。霧計算在一個中心位置收集和處理來自多個終端的數據，這與云概念非常相似，不同的時候，處理數據的位置不是在云服務供應商提供的大型數據中心，而是在“迷你數據中心”，它通常處于與提供數據的控制器相同的位置(圖3)。在此會進行對時間要求高的計算，計算結果會對設備產生影響，并且只能在本地完成。在更高級別的云系統中可以繼續對數據進行全局分析和數據的進一步處理。而邊緣計算的數據處理或預處理可以直接在產生數據的各個設備中完成。因此，邊緣計算對本地安裝的設備在計算能力、開放性和安全性方面提出了更高的要求。
PLCnext技術使菲尼克斯電氣公司的控制器成為真正的邊緣設備。將人工智能算法集成到本地應用程序或邊緣設備中，主要是為了實現本地優化，不必依賴外部數據或大數據。
應用不受低帶寬限制
如今，減少延時和避免數據傳輸跨多個系統邊界變得非常重要。用于人工智能計算的數據來自控制器，不會給工廠的基礎設施帶來負擔，可以省去專用鏈接和不總是可行的云鏈接。此外，通過使用PLCnext技術還可以將人工智能計算結果發送到更高級別的云系統，與菲尼克斯電氣公司Proficloud直接連接可以確保簡單參數化和與云的安全連接。
想要了解邊緣計算和霧計算的優勢，首先需要弄清楚是為何不使用純云系統。云系統已經充分證明了它的優勢，例如可靠性，節約成本或全球可用性，然而即便云系統擁有幾乎無限的存儲和計算能力，但仍然面臨著挑戰，因為只有大型數據中心擁有非常好的網絡連接，且該連接不會自動適用于現場安裝的設備。
云計算和霧計算不會替代云解決方案
圖3 現代太陽能園區生產了大量有趣的數據，但并非所有數據都必須傳送到云
圖4在霧計算時，時間要求嚴格的操作應盡可能靠近設備進行，如設備與云之間的數據傳輸
為了使公司真正地實現數字化，安裝在遠程位置的組件也必須連接到物聯網，例如安裝在太陽能園區中的控制器(圖3)，該控制器在為運營商收集有價值的數據，這些數據只能通過慢速的GSM通信系統連接到網絡。這樣，數據無法直接傳輸到云系統的原因就顯而易見了，即網絡帶寬不足。邊緣計算能夠把將要完成的部分工作從云重新傳送到設備，以將確保太陽能園區的運營商仍然可以合理地處理來自控制器的數據。
總體來看，邊緣計算和霧計算并不會取代云解決方案，這些計算方法僅用于云計算使用受限時。邊緣設備可以完成簡單的實時分析，并在將數據轉發到云之前根據特定條件預選出需要收集的傳感數據，可以防止云連接上出現不必要的負載。互聯網連接的獨立性和低延時也是在物聯網項目中使用邊緣設備另外的原因。
