Working Smarter by IoT & Digital Transformation

Edge Computing : nơi hội tụ IT / OT Điển hình

0 126

Dự đoán vào Năm 2023, sẽ  có 41,8 tỷ cảm biến và bộ truyền động sẽ được bán trên toàn cầu . Dữ liệu sẽ được thu thập ở nhiều biên , chẳng hạn như giàn khoan dầu, xe cộ, máy sản xuất và vô số các hệ thống và thiết bị khác đã hoặc sẽ sớm tạo ra dữ liệu. Dữ liệu này, cùng với các thuật toán Machine Learning và các phân tích khác, tạo cơ sở cho các môi trường biên – đám mây tích hợp dữ liệu và quy trình từ cấp trường đến cấp doanh nghiệp.

Sẽ có nhiều cơ hội để đạt được những hiểu biết mới và thúc đẩy hành động từ các hệ thống và quy trình chưa từng được kết nối trước đó, mở ra những cơ hội mới để khám phá giá trị và thúc đẩy hiệu quả từ Edge Computing sẽ nở rộ. Tự động hóa trong doanh nghiệp sẽ được kích hoạt bằng phân tích trí tuệ nhân tạo và hành động dựa trên dữ liệu từ cảm biến dẫn đến tự trị các quá trình nhiều hơn và sẽ hỗ trợ kết quả kinh doanh bao gồm chi phí thấp hơn (hiệu quả) và doanh thu cao hơn (năng suất cao hơn, dịch vụ mới và mô hình kinh doanh mới).

Bạn có thể đọc thêm về Edge Computing tại đây :

Điện toán biên – Edge Computing là gì ? Ứng dụng của Edge Computing là gì ?

 

Một Mô hình Phân tán IT mới

Theo làn sóng tập trung cuối cùng gần đây nhất đã đưa chúng ta vào đám mây, giờ đây chúng ta đang chứng kiến ​​sự thay đổi về hướng và sự gia tăng phân tán. Các nhà phân tích của Gartner dự đoán rằng trong sáu năm, 75% dữ liệu doanh nghiệp sẽ được tạo và xử lý bên ngoài các biên của trung tâm dữ liệu.

Kết quả hình ảnh cho edge computing decentralize network

Khi đám mây hình thành, nhiều người vẫn còn cho rằng dữ liệu được tạo ra từ IIoT sẽ được xử lý ở đó. Nhưng hóa ra việc chuyển dữ liệu cảm biến lên đám mây (và trở lại) là chậm, tốn kém và có thể không an toàn nếu di chuyển lên cloud toàn bộ. Ở biên của mạng, có thể ở bất cứ đâu, băng thông thường khan hiếm và không liên tục và việc gửi khối lượng lớn dữ liệu qua mạng tới đám mây là rất tốn kém.

Các khái niệm ban đầu về mô hình phân tán mới cho biết chúng ta cần một điểm dừng chân được gọi là một đám mây vụn vụn không chỉ sắp xếp và chuyển tiếp, mà còn xử lý dữ liệu ngay ở biên . Ngày nay, các đám mây trên nền tảng này thường được đại diện bởi các trung tâm dữ liệu nhỏ, siêu nhỏ và biên dữ liệu, các yếu tố hình thức nhỏ gọn, được trang bị hệ thống cung cấp năng lượng làm mát và không bị gián đoạn, chạy ở biên trong các nhà máy, nhà máy và giàn khoan dầu.

Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, cần đặt một hệ thống thông minh gần với nguồn dữ liệu để thu thập, chuẩn hóa và phân tích dữ liệu cảm biến trong thời gian thực, bắt đầu các hành động tại chỗ và chuyển bất kỳ dữ liệu xứng đáng nào vào trung tâm dữ liệu biên hoặc lên mây Các cổng thông tin ngày nay không thể đảm nhận vai trò đó vì chúng thiếu khả năng tính toán và lưu trữ.

Các hệ thống biên phải duy trì kích thước vật lý nhỏ, nhưng cũng có khả năng chạy các phiên bản doanh nghiệp đầy đủ của các ứng dụng IoT, phân tích và quản lý dữ liệu giống hệt với phần mềm chạy trong trung tâm dữ liệu.

Nhưng IT cấp doanh nghiệp ở biên là không đủ. Hội tụ các hệ thống với cả OT và IT là bước tiếp theo cần thiết nhất và là vai trò trọng tâm của các Edge Computer.

Các hệ thống Edge Computing là cầu nối của sự hội tụ OT-IT

Sự hội tụ của OT và IT hỗ trợ làm cho các quy trình vật lý trở nên linh hoạt, thông minh và tự chủ như thể chúng là các quy trình ảo trong doanh nghiệp.

Các hệ thống biên là đầu cầu của sự hội tụ này, một vị trí IT cho phép vận hành thông minh trên lãnh thổ OT. Việc thu thập dữ liệu cảm biến qua các hệ thống SCADA hoặc PLC, được biểu hiện bằng hàng tá giao thức công nghiệp, được phân tích với các ứng dụng IT tiêu chuẩn, sau đó được dịch thành các hành động, lần lượt, được thực hiện bởi các chức năng điều khiển trong các hệ thống SCADA hoặc PLC.

Thiết lập và chạy một hệ thống biên hoàn chỉnh thuộc loại này rất phức tạp vì nó đòi hỏi sự phối hợp của một số lượng lớn các thành phần khác nhau. Chúng bao gồm, ví dụ, các hệ thống công nghiệp có cảm biến và hệ thống điều khiển; trình điều khiển, bộ điều hợp và phần mềm trung gian để liên lạc hai chiều giữa các hệ thống OT và IT ; và các ứng dụng IT tiêu chuẩn ở biên , trong trung tâm dữ liệu và trên đám mây.

Edge Computing là Tương lai của Big Data ?

Quá nhiều dữ liệu không chất lượng

Với sự gia tăng số lượng thiết bị IoT, đã có một cơ hội lớn để sử dụng dữ liệu bổ sung được thu thập để mang lại cái nhìn sâu sắc hơn nữa cho các doanh nghiệp. Nhưng có lẽ bây giờ có quá nhiều dữ liệu, không phải tất cả đều hữu ích. Cisco đã ước tính rằng, được điều khiển bởi các thiết bị IoT, chúng tôi sẽ tạo ra 847 zettabyte (ZB) dữ liệu đáng kinh ngạc mỗi năm vào năm 2021.

Đơn giản chỉ cần xử lý mức độ dữ liệu áp đảo này bằng hệ thống đám mây sẽ đòi hỏi cơ sở hạ tầng ngày càng đắt đỏ. Thách thức lớn hơn là tách dữ liệu hữu ích (mà bạn có thể hành động) khỏi tiếng ồn. Thật vậy, Cisco ước tính, đến năm 2021, dữ liệu hữu ích sẽ chỉ còn khoảng 85 zettabyte – chỉ bằng 10% tổng số được tạo ra là có ý nghĩa.

Cải thiện việc thu thập dữ liệu bằng Edge Computer

Phân tích dữ liệu lớn Big Data dựa trên cloud là vô cùng mạnh mẽ và bạn càng có thể cung cấp thông tin hữu ích cho hệ thống, câu trả lời bạn có thể nhận được càng tốt từ các câu hỏi bạn đặt ra.

Ví dụ: trong môi trường bán lẻ, dữ liệu nhân khẩu học được thu thập bởi hệ thống nhận dạng khuôn mặt có thể thêm chi tiết vào thông tin chiến lược bán hàng đơn giản, cho bạn biết không chỉ những gì bạn bán mà còn Khách hàng sẽ mua nó.

Và, trong sản xuất, các cảm biến IoT đo lường những thứ như nhiệt độ, độ ẩm và độ rung, có thể giúp xây dựng cấu hình, cho phép bạn dự đoán khi nào máy có khả năng bị hỏng, do đó bạn có thể lên lịch bảo trì phù hợp hơn

Khó khăn là trong các kịch bản này và các kịch bản khác giống như chúng, các thiết bị IoT đang tạo ra một lượng dữ liệu đáng kinh ngạc và không phải tất cả đều cần thiết. Lấy ví dụ thông tin về nhận dạng người và nhân khẩu học . Với một hệ thống dựa trên đám mây, các camera IoT sẽ phải thu thập video, gửi nó đến một máy chủ trung tâm và sau đó trích xuất thông tin cần thiết.

Còn với giải pháp Edge Computing, một máy tính được kết nối với máy ảnh có thể tự động loại bỏ thông tin nhân khẩu học, gửi nó đến đám mây để lưu trữ và xử lý. Điều này làm giảm đáng kể lượng dữ liệu được thu thập, cung cấp thông tin hoàn toàn hữu ích.

Tương tự như vậy, với các cảm biến IoT, có cần thiết phải gửi các phép đo mỗi giây để lưu trữ không? Bằng cách lưu trữ dữ liệu cục bộ và có lẽ, sử dụng mức trung bình trong khoảng thời gian lớn hơn, Edge Computing có thể cắt giảm tiếng ồn, lọc dữ liệu để chỉ cung cấp thông tin hữu ích và có liên quan.

Quan trọng nhất, có lẽ, trong thời đại mà mọi người lo lắng về bảo mật và quyền riêng tư, Edge Computing cung cấp một cách có trách nhiệm và an toàn để thu thập dữ liệu. Một lần nữa, chuyển sang thông tin nhân khẩu học của chúng tôi, không có video riêng tư hoặc dữ liệu khuôn mặt nào được gửi đến máy chủ, thay vào đó, Máy tính Edge có thể lấy dữ liệu hữu ích, không cá nhân hóa và truyền dữ liệu này lên đám mây.

Edge computing xử lý dữ liệu thời gian thực

Phân tích dữ liệu lớn có hai chế độ thực hiện chính: mô hình dữ liệu và thời gian thực. Mô hình hóa giúp cung cấp những hiểu biết kinh doanh và bức tranh lớn, còn dữ liệu thời gian thực cho phép bạn phản ứng với những gì đang xảy ra ngay bây giờ.

Đó là để xử lý thời gian thực mà công nghệ Edge AI có ý nghĩa nhất. Ví dụ: với nhận dạng khuôn mặt và nhân khẩu học, một cửa hàng bán lẻ có thể tùy chỉnh màn hình kỹ thuật số để hiển thị một ưu đãi có khả năng thu hút người nhìn vào nó.

Gửi luồng  dữ liệu video lên đám mây, xử lý nó và sau đó hiển thị các ưu đãi phù hợp là quá tốn thời gian. Sử dụng Edge Computing, một máy tính cục bộ có thể giải mã thông tin nhân khẩu học của một người và sau đó hiển thị ưu đãi phù hợp trong một phần nhỏ thời gian.

Edge AI cũng có thể được sử dụng để đưa ra quyết định thông minh hơn, dựa trên đầu vào cảm biến. Với bảo trì dự đoán, các thiết bị cạnh có thể giám sát các cảm biến IoT để phát hiện các dấu hiệu của sự cố sắp xảy ra, có thể nói là sự gia tăng rung động trên dây chuyền lắp ráp.

Hơn thế nữa, các thiết bị Edge AI có thể liên tục theo dõi và sau đó thực hiện hành động thích hợp, cho dù điều đó làm giảm tốc độ của dây chuyền sản xuất để ngăn ngừa thiệt hại, gửi cảnh báo hoặc thậm chí đưa hệ thống dự phòng trực tuyến.

Smart Phone – 1 ví dụ về Edge Computer 

Trước điện thoại thông minh, chúng ta đã sử dụng rất nhiều thiết bị riêng biệt để hỗ trợ các tác vụ đơn lẻ. Một cuộc gọi điện thoại, Walkman phát nhạc, máy ảnh chụp ảnh, đèn pin tạo ra ánh sáng, máy tính thực hiện số học và máy tính để bàn kết nối với internet.

Người sáng lập Apple Steve Jobs đã có ba ý tưởng thay đổi hoàn toàn tình huống đó dưới dạng iPhone. Đầu tiên, ông tích hợp lớp vật lý điện thoại, máy nghe nhạc, máy ảnh, đèn pin, máy tính, internet và các chức năng khác vào một thiết bị. Thứ hai, ông đã tạo ra một hệ sinh thái các ứng dụng cho phép các cách mới để khai thác sáng tạo các thành phần vật lý này. Thứ ba, ông đã làm cho thiết bị đơn giản đến mức bất cứ ai cũng có thể sử dụng nó.

Mẫu điện thoại thông minh này có thể được áp dụng cho nhiều hệ thống và thiết bị vật lý riêng biệt ở biên , tạo thành môi trường công nghiệp vật lý không gian mạng.

Bất chấp mọi nỗ lực tiêu chuẩn hóa, môi trường công nghiệp vẫn chủ yếu là không hội tụ và không đồng nhất. Do đó, các hệ thống biên hội tụ phải cung cấp nhiều tùy chọn cho giao tiếp xác định của các hệ thống OT, như I / O kỹ thuật số, bus CAN, Modbus hoặc Profinet, cho dù thông qua một tiêu chuẩn đa giao thức như PXI hoặc thông qua bộ điều hợp chuyên dụng.

Giao diện lập trình ứng dụng và Mảng cổng lập trình trường cũng cho phép điều chỉnh các bộ điều hợp OT, bao gồm cả việc triển khai PLC trên hệ thống biên .Bằng cách kết hợp các chức năng OT đã nói ở trên, với việc xử lý và lưu trữ IT cấp doanh nghiệp, tất cả trong cùng một khung hệ thống, chúng tôi có các hệ thống biên hội tụ thực sự. Điều này được ẩn dụ giống như hệ thống tiêu dùng hội tụ của điện thoại thông minh của bạn.

Phát triển ứng dụng tại biên sẽ nhanh chóng hơn

Cũng như điện thoại thông minh, giá trị thực sự của các hệ thống biên hội tụ được mở khóa bằng các ứng dụng kết hợp các thành phần OT và IT khác nhau thành các quy trình hữu ích. Ví dụ, hãy xem xét kiểm soát chất lượng video trong sản xuất, một máy quay video ghi lại các sản phẩm trên băng chuyền; một chương trình Machine Learning phát hiện lỗi sản phẩm dựa trên các bản ghi video; một sự bất thường được phát hiện sẽ kích hoạt một xung trong hệ thống điều khiển để đẩy sản phẩm bị lỗi ra khỏi băng chuyền.

Nguồn dữ liệu, bộ điều hợp, trình điều khiển, phần mềm trung gian, ứng dụng và hệ thống điều khiển có thể được kết nối với quy trình làm việc bằng cách liên kết các biểu tượng đồ họa với chuột. Các ứng dụng phân tích và IoT cần thiết được chọn từ một danh mục ứng dụng và mọi thứ được thiết lập nhanh hơn và với một lỗi nhỏ hơn.

Quản lý hệ thống các Edge Computer 

Khi máy móc, phần cứng và phần mềm hội tụ, vấn đề quản lý hệ thống ở biên vẫn phải được giải quyết. Tại đây, các quản trị viên không đối phó với hàng trăm hệ thống trong một trung tâm dữ liệu sạch sẽ, có điều hòa và được bảo vệ truy cập. Thay vào đó, họ giám sát hàng ngàn hệ thống ở tất cả các địa điểm xa xôi và khắc nghiệt.

Thiết lập và bảo trì các hệ thống này theo cách thủ công là một việc hết sức bất khả thi và tốn nguồn lực. Tương tự như sự thành công của quản lý hệ thống của điện thoại thông minh, thành công sẽ được tìm thấy thông qua các hoạt động tự trị.

Điều này phải bao gồm khởi động phần cứng biên , tải và cài đặt chương trình cơ sở, quản lý hệ điều hành và ứng dụng, tạo điều kiện cập nhật thường xuyên, giám sát an ninh hệ thống và khắc phục sự cố, trong số những thứ khác. Tất cả đều phải thực hiện từ xa.

Cách mạng hoá tại nhà máy

Phát minh của điện thoại thông minh hội tụ đã kích hoạt một cuộc cách mạng đã thay đổi cuộc sống và nền kinh tế của chúng ta. Điều tương tự cũng phải xảy ra với các hệ thống IT và IT tiên tiến nếu chúng ta muốn hiện thực hóa các hứa hẹn về hiệu quả và tăng trưởng của IIoT. Sự hội tụ vật lý OT-IT, nền tảng ứng dụng không có mã và quản lý hệ thống biên hoàn hảo là chìa khóa để đạt được mục tiêu đó.

Cuộc cách mạng biên này làm mờ đi ranh giới giữa ngành công nghiệp IT và các ngành công nghiệp nặng khác của OT như sản xuất, năng lượng và nhà máy lọc dầu. Cả OT và các nhà cung cấp IT đang thâm nhập vào các lãnh thổ mới và tạo nên sự hợp tác mới để tạo ra các dịch vụ, sản phẩm và doanh nghiệp mới.

Ngày nay, việc giữ chân khách hàng của nhà sản xuất OT gợi nhớ đến thị trường máy tính lớn 30 năm trước, với hàng loạt công nghệ độc quyền đang tồn tại. Trong vài thập kỷ qua, IT đã đi một chặng đường dài, chuyển từ sở hữu độc quyền sang các hệ thống mở. Bây giờ là lúc để OT phát triển và mở ra kỉ nguyên mới

Bạn còn thắc mắc về vai trò của Edge Computing trong các dự án IIoT, hãy đọc thêm ở đây nhé :

Ứng dụng Edge Computing trong các dự án IIoT

 

Đăng ký để nhận ebook
Đăng ký để nhận ebook "Những điều cơ bản cần biết về Smart Factory và công nghệ IoT" từ chúng tôi.
Đăng ký để được nhận ebook "Những điều cơ bản cần biết về Smart Factory và công nghệ IoT".

Để lại bình luận

Địa chỉ email của bạn sẽ không được công bố.