边缘平台评估的五个方面

随着边缘计算越来越被视为将物联网分析带到工厂车间的最可行方式,五大功能成为关键的差异化。

数据来自MachNation IoT测试环境。
数据来自MachNation IoT测试环境。

虽然云计算将继续在工业物联网(IIoT)分析中发挥关键作用,但越来越明显的是,边缘计算将在工厂智能应用中承担重任,而云计算可能会保留在企业的长期战略规划应用中。证据可以在具有嵌入式边缘计算能力的新产品而且改变原始设备制造商的商业模式

阅读关于边缘和雾计算的区别。

考虑到边缘计算对工业的重要性迅速上升,MachNation-专注于物联网中间件、平台、应用程序和服务的洞察服务公司创造了一个测试环境,可以测试基于物联网的边缘平台。MachNation联合创始人兼总裁史蒂夫•希尔顿(Steve Hilton)表示,因此,“我们拥有大量关于基于边缘平台的边缘能力的数据。

Hilton指出,MachNation对边缘计算的研究揭示了该技术在工业应用中的五个关键特征。这些特性包括:数据摄取的协议支持、健壮的离线功能、基于云的编排、与硬件无关的可伸缩架构,以及全面的分析和可视化工具。

数据摄取的协议支持
Hilton表示:“工业前沿平台的协议列表通常包括常规部署协议,如OPC UA和Modbus,以及更常用的ZeroMQ、Zigbee、BLE和Thread。同样重要的是,该平台必须支持协议的模块化,允许定制现有通信,并开发与连接资产通信的新方法。”

Hilton补充说,领先的计算供应商还提供加密、认证和数据保护功能。他说:“翻新棕地部署以从源头保护机器数据是领先的物联网边缘平台独有的能力。”

强大的离线功能
边缘计算平台的离线功能应涉及三个功能领域:数据存储规范化;使用规则和机器学习算法的事件处理;以及一套与本地企业系统的基于边缘的集成。

Hilton解释说,边缘系统需要提供两种类型的数据规范化和存储:1)成功清理有噪声的传感器数据的能力,2)支持边缘和云之间断断续续、不可靠或有限的连接。

至于灵活的事件处理引擎,Hilton表示,这一功能的重要性与边缘计算平台从机器数据中生成洞察的能力有关。“通过使用机器学习工具分析这些数据,企业可以识别对预测维护和网络安全等应用有价值的行为。此外,通过对这些数据应用一组规则,企业可以自动发送故障警报,实时识别故障。”

希尔顿指的与本地企业系统的整合包括ERP、MES、库存管理和供应链管理系统。他说:“领先的物联网边缘平台将提供基于边缘的集成与这些类型的现有操作系统,以帮助确保业务连续性和实时机器数据的访问。”

基于云计算的编排能力
虽然边缘计算是大多数工业分析可能出现的地方,但云计算仍将在企业级分析中扮演不可或缺的角色,因此您的边缘平台需要具有基于云的编排能力。这种编排功能提供了一组集中的管理和监督功能,支持连接设备。

Hilton表示:“分布式物联网平台的一个经常被忽视但至关重要的方面是其管理和协调与连接设备相关的新部署技术和流程的能力。”“为了利用物联网的真正价值,物联网平台必须提供一套集中、高效和可伸缩的工具,以协调连接资产的边缘和基于云的需求。”

这些工具应该处理连接资产的配置、监视和更新需求。Hilton表示:“首先,为了简化现场部署并增加安全级别,平台应该为物联网设备提供工厂供应能力。”“这些基于应用程序编程接口的交互允许设备在交付给客户之前预装证书、密钥、边缘应用程序和初始配置。这大大减少了设备上线所需的现场工作量和故障排除。其次,一旦设备部署和运行,平台应该使用可以选择性地与云实例同步的机器和操作数据流来监控设备。第三,利用无线更新功能,物联网平台应该安全地将更新推送到边缘。这包括对边缘应用程序、平台本身、网关操作系统、设备驱动程序的更新,以及对连接到网关的设备的更新。这使得设备生命周期的几乎所有方面都可以集中管理,并让企业完全控制本地、全国或全球分布式物联网部署。”

Hardware-agnostic可伸缩的架构
工业设施中设备和系统的优势已经将硬件不可知论带到了许多自动化技术发展的前沿——边缘计算也不例外。

Hilton表示:“通过使用集装箱化技术和本地交叉编译,领先的边缘计算平台提供了一种硬件无关的方法,使得无需修改就可以在不同的物联网硬件上部署相同的功能集。”此外,有远见的平台供应商在边缘和云中使用相同的软件堆栈,允许无缝分配资源,并确保基于边缘的操作不受基于云的工具的限制。能够在边缘和云之间转移资源的平台更适合满足预期和意外的应用程序需求。通过提高弹性和操作效率,使整个系统更具可扩展性。”

综合分析和可视化工具
Hilton表示:“物联网解决方案最有价值的元素是它为企业产生的洞察力,但从大量的机器数据中提炼这种洞察力极其困难。”为了实现这一优势,Hilton指出,具有领先优势能力的物联网平台将为“边缘分析提供一种开放和模块化的方法。现成的边缘平台可以聚合数据并运行通用的统计分析。对于需要专门分析的功能,平台应该使其易于集成领先的分析工具集,并使用它们来补充或替代内置功能。然后,领先的物联网平台供应商将使边缘数据可视化,并在一套适合不同终端用户的可移动定制和交互式仪表板上进行操作。对于开发其他类型的定制表示层,客户应该能够选择他们自己的最佳可视化或应用程序提供商。”

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