【儀表網 行業科普】隨著數據量的迅速增加，制造企業正在研究云計算和邊緣計算的優勢和局限性，以及混合方法在優化運營效率和決策方面的潛在好處。
2023年美國制造業領導委員會(MLC)的一項關于數據掌握和分析的調查發現，超過三分之一的制造商表示，他們收集的數據量在過去兩年中至少翻了一番，近20%的制造商表示數據量增加了兩倍。雖然數據激增為制造商帶來了機會，但它也提出了一個關鍵問題：制造商應該在哪里處理和分析不斷增長的信息？
云計算和邊緣計算，是在工業數據管理領域中兩種不同的數據處理方法。云計算憑借其集中的服務器和巨大的存儲容量，提供了可擴展性和可訪問性。邊緣計算使處理能力更接近數據源，從而實現實時決策和低延遲。云計算和邊緣計算都有各自的優勢和局限性。了解這些細微差別，對于制造商做出符合其獨特工業轉型(IX)目標的正確決策至關重要。
隨著更多的制造企業采用數字化轉型計劃來發展其運營、支持客戶并適應不斷變化的商業環境，它們意識到成功在很大程度上取決于將工業數據投入使用。工業轉型是一種積極的方法，利用數字解決方案來改進離散、過程和批量制造以及基礎設施運營，這是數字化轉型計劃的一個重要組成部分。
01 云與邊緣計算的優勢
云計算已經徹底改變了數據管理，不再依賴于就地基礎設施。這種計算模式允許制造商通過互聯網連接，將大量工業數據傳輸到信息技術(IT)和運營技術(OT)應用程序，從而帶來一系列好處：
· 可擴展性：云計算提供了無與倫比的靈活性，以適應動態業務需求。云服務的可擴展性使組織能夠根據需求波動輕松調整計算資源。無論是數據處理需求激增，還是在低活動期縮減規模，云平臺都提供了優化成本和保持運營效率所需的靈活性。這種適應性對于工作負載或數據處理需求不斷變化的企業尤其有利。
· 成本效益：云計算的標志性優勢之一是其成本效益。將軟件和后端基礎設施的管理外包給云供應商，組織可以避開對專職IT人員和昂貴硬件投資的需求。這意味著節約大量成本，并降低運營復雜性。
· 可訪問性：通過互聯網連接，云計算可以從幾乎任何位置實現數據的無縫訪問和協作，從而增強可訪問性。在當今全球化的商業環境中，允許團隊協作并實時訪問數據而不受地理邊界的限制，這種靈活性至關重要。基于云的應用有助于遠程工作，使員工能夠提高工作效率并做出明智的決策，無論他們身在何處。
與云計算的集中式方法相反，邊緣計算采用了去中心化的架構，在更接近數據源的地方處理和存儲數據。近年來，邊緣計算獲得了巨大的吸引力，Gartner預測，在未來五年內，超過75%的企業數據將在數據中心或云之外的地方生成和處理。向邊緣的轉變，為制造商帶來了巨大的好處，包括：
· 減少延遲：邊緣計算的一個關鍵優勢是在源位置處理數據，從而可以減少延遲。這意味著網絡傳輸時間顯著減少，使其成為速度關鍵應用的游戲規則改變者。
· 增強的安全性：邊緣架構的去中心化，意味著敏感數據在就地處理和存儲，從而最大限度地減少了經由網絡進行廣泛數據傳輸的必要性。邊緣計算在本地處理和存儲數據意味著敏感信息保留在組織范圍內，大大減少了潛在的網絡攻擊面。
· 改善的可靠性：在確保關鍵系統的可靠性方面，邊緣計算發揮著關鍵作用。在傳統的云計算模型中，中央數據中心連接的中斷可能會影響整個系統。通過邊緣計算，去中心化架構將計算能力分布在多個邊緣設備上，降低了單點故障的風險。這種分布式方法不僅提高了系統的可靠性，而且在網絡中斷的情況下也能確保連續運行。
02 云和邊緣計算的局限性
雖然云計算和邊緣計算為企業帶來了巨大潛力，但它們也并非沒有挑戰。云計算對連接的依賴可能是工業環境中的一個重大障礙。在偏遠地區、工廠或網絡波動大的情況下，無法保證互聯網接入。這可能會導致運營中斷、決策延遲，并阻礙整體效率。工業過程產生的大量數據也會使基于云的處理變得昂貴。恒定的數據流不僅會帶來高昂的成本，還會造成瓶頸和潛在的處理滯后。
對于某些應用來說，云計算最關鍵的局限性可能是其固有的延遲。數據傳輸到云端、處理并返回指令所需的時間，從幾秒鐘到幾分鐘不等。這種延遲對于要求實時響應的應用(如自動化工業過程)來說，是不可接受的。在時間敏感的情況下，即使是輕微的延誤，也會產生重大后果，影響運營效率并可能危及安全。
雖然邊緣計算為云的局限性提供了解決方案，但它也有自己的一系列局限。管理分布廣泛的邊緣設備和傳感器的龐大網絡，會大大增加IT基礎設施的復雜性。這需要專業知識，并且可能會導致現有IT資源緊張，尤其是較小的組織更是如此。
與傳統基于云的架構相比，實現邊緣計算所需的額外硬件和軟件，也可能導致更高的成本。對于預算有限的企業或對投資新基礎設施猶豫不決的組織來說，這可能是一個障礙。
03 利用混合方法助力工業轉型
邊緣計算和云計算都具有獨特的優勢，但最佳選擇取決于制造組織的具體需求和優先級，這需要仔細考慮成本、安全性、延遲和互聯網連接的可靠性等因素。
在處理需要大量計算能力和存儲容量的應用時，制造企業可能會發現云解決方案更具優勢。大規模數據分析、機器學習和集中式數據處理就是云基礎設施的可擴展性和靈活性能夠大顯身手的實例。相反，當實時處理和減少延遲至關重要時，邊緣計算則是更合適的選擇。邊緣計算非常適合對瞬間決策至關重要的制造業用例，如自主機器人、生產線上的質量控制和設備監控。
在很多情況下，制造商選擇將云計算和邊緣計算相結合的混合方法，以利用兩種模式的優勢。例如，制造商可以使用邊緣計算實時處理傳感器數據和檢測異常，以觸發即時維護，并將非關鍵數據發送到云端進行長期存儲、分析和優化。這種混合方法使制造商能夠無縫地駕馭其工業環境的需求，利用這兩種模式的優勢來優化運營效率，增強決策過程，并最終推動創新。
云計算和邊緣計算在支持制造業方面都具有重要的前景。為了為每個應用做出最佳選擇，在過程初期做出明智的架構決策至關重要。這包括混合部署的規劃，考慮總體擁有成本，并確保與企業的總體安全態勢保持一致。通過從一開始就考慮這些因素，制造商可以更輕松地確定云計算、邊緣計算或兩者的組合，是否是最適合其特定需求的選擇。
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