Периферийные вычисления против облачных вычислений для промышленных приложений Интернета вещей

Поскольку промышленный Интернет вещей (IIoT) продолжает развиваться, производители подключают больше устройств, датчиков и машин, чем когда-либо прежде. Одним из наиболее важных решений при развертывании промышленного Интернета вещей является где следует обрабатывать данные — на периферии или в облаке.

Хотя обе технологии играют важную роль, они служат разным целям. Понимание своих сильных сторон может помочь предприятиям построить более эффективную и надежную промышленную систему.

Что такое периферийные вычисления?

Периферийные вычисления обрабатывают данные рядом с местом их создания, например на промышленном мини-ПК, установленном рядом с производственным оборудованием.

Вместо того, чтобы отправлять все данные на удаленный сервер, периферийные устройства анализируют информацию локально, позволяя:

<ул> <ли>

Принятие решений в режиме реального времени

<ли>

Более быстрое время ответа

<ли>

Снижение использования полосы пропускания

<ли>

Продолжение работы во время сбоев в сети

Это делает периферийные вычисления идеальными для промышленных приложений, чувствительных ко времени.

Что такое облачные вычисления?

Облачные вычисления обрабатывают и хранят данные в централизованных центрах обработки данных, к которым можно получить доступ через Интернет.

Облачные платформы хорошо подходят для:

<ул> <ли>

Долговременное хранение данных

<ли>

Управление автопарком

<ли>

Обучение модели ИИ

<ли>

Бизнес-аналитика

<ли>

Удаленный мониторинг

Поскольку вычислительные ресурсы практически безграничны, облако идеально подходит для крупномасштабного анализа данных и управления предприятием.

Периферийные вычисления или облачные вычисления

<таблица> <голова> <тр> Функция Периферийные вычисления Облачные вычисления <тело> <тр> Обработка Локальный Удаленно <тр> Задержка Очень низкий Выше <тр> Интернет-зависимость Низкий Высокий <тр> Контроль в реальном времени Отлично Ограничено <тр> Хранение данных Ограничено Крупный масштаб <тр> Обучение ИИ Ограничено Отлично

Когда следует использовать периферийные вычисления?

Периферийные вычисления являются предпочтительным выбором, когда приложения требуют немедленного реагирования, например:

<ул> <ли>

Машинное зрение

<ли>

Связь с ПЛК

<ли>

Роботизированная автоматизация

<ли>

Прогнозное обслуживание

<ли>

Промышленный мониторинг

Обрабатывая данные локально, компании сокращают задержки и повышают надежность работы.

Когда облачные вычисления лучше?

Облачные вычисления лучше подходят для приложений, требующих централизованного управления, в том числе:

<ул> <ли>

Анализ исторических данных

<ли>

Мониторинг нескольких сайтов

<ли>

Обновления программного обеспечения

<ли>

Разработка модели ИИ

<ли>

Корпоративная отчетность

Облако обеспечивает масштабируемость, которую невозможно достичь в одиночку локальным устройствам.

Почему гибридный подход работает лучше всего

Для большинства проектов промышленного Интернета вещей лучшим решением является объединение обеих технологий.

Типичный рабочий процесс выглядит так:

<ол> <ли>

Датчики собирают производственные данные.

<ли>

Промышленный мини-ПК обрабатывает важную информацию локально.

<ли>

Важные результаты отправляются в облако.

<ли>

Облако хранит данные, генерирует отчеты и управляет устройствами в разных местах.

Эта гибридная архитектура обеспечивает как производительность в реальном времени, так и централизованное управление.

Почему промышленные мини-ПК необходимы для периферийных вычислений

Промышленные мини-ПК стали предпочтительной платформой для периферийных вычислений, поскольку они предлагают:

<ул> <ли>

Безвентиляторная, надежная работа

<ли>

Богатый промышленный ввод-вывод (LAN, USB, COM, HDMI)

<ли>

Компактный размер для легкой установки

<ли>

Непрерывная работа 24/7

<ли>

Поддержка Windows и Linux

Эти функции делают их идеальными в качестве шлюзов Интернета вещей и периферийных вычислительных устройств в промышленных средах.

…