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企业利用边缘计算进行物联网分析

我们与三个行业的IoT早期采用者进行了交谈,以了解他们如何通过构建边缘计算基础架构来推进IoT部署。这就是我们学到的东西。

托管服务提供了边缘计算的优势,减轻了IT人员的负担

SugarCreek正在为下一代食品制造做准备,高清摄像机和分析技术可以一起工作,以快速减轻污染或其他加工问题。然而,SugarCreek的CIO Todd Pugh 认为,及时处理这种自动化的唯一方法是增强公司的边缘计算能力。
将分析,服务器和存储置于边缘以处理来自设备上的摄像头和IoT传感器的数据,消除了“将命令和控制发送到云或集中式数据中心”的需要,这可能需要40毫秒才能从一个云中获取数据。 Pugh说。他说:“要解释数据然后在不影响生产的情况下进行一些处理太长。”这种类型的决策需要实时进行。
但是,通过在站点之间分配资源,边缘计算可能会给IT部门带来负担。以SugarCreek为例,美国中西部地区有六个制造厂,SugarCreek计划从其内部管理的联想边缘计算基础架构过渡到最近推出的基于Dell EMC托管的VMware Cloud。当代号为Project Dimension时,SugarCreek对Dell EMC和VMware的服务进行了Beta测试。
SugarCreek已经使用边缘计算来本地访问文件和打印服务以及Microsoft Active Directory。存储来自室内和室外监控摄像机的视频;并汇总温度和湿度传感器以评估机器的运行状况。
Pugh称之为“在财务上不切实际”,因此将这些数据放在边缘而不是与数据中心进行实时交互可以减少总体带宽需求。例如,该公司可以存储30天的高清视频,而不会占用有限的带宽。收集其他数据(例如由传感器生成的数据),然后以规则的时间间隔转发回数据中心。
托管服务将使SugarCreek为更高级的监视和分析计划做好准备。Dell EMC上的VMware Cloud包括本地Dell EMC VxRail超融合基础架构,VMWare vSphere,vSAN和NSX SD-WAN。
Pugh说:“云服务完全由VMware进行管理,如果硬盘发生故障,戴尔就会进来并负责处理”,而不是在每个站点都配备专门的IT或让IT团队成员在出现问题时出差,这有助于当使用“相当紧张的资源”时。
以这种方式实施边缘计算还将使团队能够在边缘执行在主数据中心可以执行的任何操作。他说:“我们将能够保护边缘,并使用微分段将其视为只是另一个数据中心。” “在边缘切换到托管服务将使我的员工可以专注于更快更好地创建培根,而不必担心计算能力和维护。”
(另请参阅:  什么是微细分?如何细化才能提高网络安全性)

自主研发的超融合基础设施可确保物联网系统步入正轨

边缘计算帮助Wabtec Corp.拥有18,000台机车的车队保持正常  运转。
物联网传感器网络,嵌入在用于控制机车的20多台计算机中的软件以及人机界面均发送信息以在机载“微型数据中心”中进行处理,该中心可处理数据采集,算法和存储。根据Wabtec全球服务的预测主管Glenn Shaffer的说法,每个机车发出的成千上万条消息可帮助公司“提前了解80%发生的故障”。这导致他将这一优势称为“诊断性乌托邦”。
不过,Wabtec(最近与GE Transportation合并)对于使用无线传感器进行数据聚合并不陌生。铁路运输公司于2000年开始在机车上使用IoT版本(在此之前称为IoT),但是发现功能受到卫星通信费用的限制,而当时卫星通信是将信息往返传输到IoT的唯一选择。数据中心。此外,火车会穿越多种气候,地形和障碍物(例如隧道),从而导致连接不可靠。
但是,通过边缘计算,可以在机车范围内分析,反应和存储在机载生成的信息,而不会耗尽昂贵的带宽。Wabtec的本地耐用型迷你数据中心可以感知重大故障并实时做出响应。
例如,约翰·里斯(John Reece)表示,自定义基础设施可监控汽缸等零件,测量其磨损,根据即将到来的路线(例如,爬上大山)的需求进行映射,并在零件有故障之前安排维护时间, Wabtec Freight全球服务CIO。
同样,如果车载微型数据中心收到警报,提示某车轴开始锁死,则扭矩会自动重新分配给其他车轴,从而避免了因昂贵的故障而导致的麻烦,而这需要携带起重机来移动车辆。里斯说:“有些事情在机车上快速失效,需要决策在毫秒级别上运行,因此我们必须迅速采取行动。”
Reece说,尽管边缘计算非常适合这种“快速失败”,但Wabtec还依靠云资源来对机车环境进行更全面的监控。例如,一旦发现故障零件并在船上减轻了故障,就会通过边缘连接的单元调制解调器向维护车间发出警报,以便他们可以订购零件并安排合适的技术人员来执行维修工作。后勤团队将接受平视,以便可以提醒客户延误,进行重新安排路线或分配替换机车。
Shaffer也将维护车间视为Wabtec边缘计算策略的一部分,因为那里的计算能力很高,它们也可以作为上载大量数据的理想基地。一旦机车投入使用,技术人员就会通过高速连接将微型数据中心链接到云,并上传所有存储的数据。该数据用于进行燃料性能分析,生命周期管理以及通过大数据平台开发预测性/规范性分析。
Wabtec团队非常小心,不要在车载系统上加载不必要的数据,从而最大程度地减少了传感器的数量,并给人类留下了一些见识,例如挡风玻璃刮水器的状态。即使随着5G无线连接的出现以及自动列车的出现,Reece表示,区分传感器放置位置,在船上收集哪些数据以及如何在边缘进行处理也很重要。IT部门已经按照一种将计算能力更新至当前状态10倍的理念进行操作,“并且它仍然很快就会过时。”他发现,存储也存在同样的问题。他说:“沿途的连通性永远不会100%可靠,并且存在在做出这些决定的边缘使系统陷入瘫痪的风险。”

边缘计算是对公共云资源的补充

Evoqua Water Technologies是关键任务水处理解决方案的提供商,是物联网技术的资深人士。十多年来,它一直依赖于连接和嵌入到设备中的传感器来远程监控其净化和过滤系统,收集数据,然后为客户利用内部和外部的任何见解。
“数据传输非常,非常昂贵,导致我们只能发送重要的信息,” Evoqua数字解决方案高级经理Scott Branum说。如果设备正常运行,则每天仅发送一次来自传感器的数据。但是,如果发出警报,则所有相关数据都将中继到数据中心。这种方法是Evoqua如何控制其手机成本的。
最近,Evoqua已迁移到边缘计算,将基于Linux的小型网关设备从Digi International嵌入到其水处理系统中。虽然从传感器和其他输入生成的数据最终通过蜂窝连接从该计算和存储网关流向Microsoft Azure云中的数据处理平台,但在边缘执行了一些业务逻辑。
“我们正在获取各种数据点,并通过专有算法对其进行汇总,以便可以根据需要触发业务规则,” Branum说。例如,如果检测到灾难性事件,则边缘分析将指示系统根据预定义规则关闭自身。他说:“有些事情发生了,我们迫不及待地要采取行动,我们当然不能等到每天发送一次数据然后进行分析,”
还对边缘计算设置进行了编程,以检测设备性能异常,查明问题并向不在现场的技术团队发出警报,而无需涉及数据中心。“我们不仅仅是派人检查一台设备并查看其运行情况;我们正在获得BI/' target='_blank'>商业智能,注意到在特定的泵中检测到振动以及可能的解决方案,” Branum说。不仅可以将技术人员的时间更好地用于增值活动,而且可以根据当前的问题来部署适当的技能。
Branum的团队密切关注输入并微调传感器数据,以免发生误报。他说:“我们在前端花费了很多时间,思考如何使用边缘。” “还没有部署,我们没有必要改进。如果市场-我们的客户-告诉我们某些功能没有任何价值,而我们仅创建令人讨厌的警报,我们将对其进行更改。”
除了需要在边缘做出即时决策之外,数据还被发送到数据中心以进行更深入的分析,例如成本效益报告和生命周期规划。Branum说,使用公共云而不是私有数据中心有助于降低开发成本并符合安全性行业标准。他说:“我们正在尝试与Digi International设计优势,并与Azure一起设计可随时间扩展的集中式数据处理平台。”

(责任编辑:ioter)

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