工業物聯網價值鏈正由線性轉為分散
http://www.udtpip.live 2019-11-13 13:38:28 人民郵電報

  報告認為,工業物聯網的價值鏈正在迅速發展和演進。工業物聯網的價值鏈傳統上是沿數據的獲取、傳輸、處理和分析(在集中式數據中心或云上)的路徑構建的。但近來,一些趨勢和挑戰影響了這種線性呈現方式,要求以更加分散的方式呈現。

  以下挑戰正在改變工業物聯網價值鏈

  延遲問題。延遲是指在網絡上傳輸給定數量的數據所需的時間。就工業物聯網而言,隨著聯網設備和對象數量的顯著增加,網絡速度和高速數據對于許多工業流程變得越來越重要(尤其是對時間敏感的流程,瞬間反應至關重要,例如資產管理和關鍵電源問題、流程優化、預測分析以及供應鏈管理的實時需求等)。因此,工業物聯網越來越需要具有極低延遲的網絡。

  網絡帶寬問題。帶寬是指在一定時間內可以通過網絡通道傳輸的最大信息或數據量。隨著越來越多的數據通過工業物聯網進行傳輸,帶寬容量面臨著越來越大的壓力。同時,數據的大量增加使存儲成本、能源成本和IT集成成本不斷攀升。

  可靠性問題。在互聯網連接受限的情況下,(相互)連接的設備和對象數量的增長也增加了數據丟失或操作失敗的風險(當工業物聯網網絡中有更多的遠程資產接入網絡或更多的資產處于互聯網連接不可靠區域網絡時尤其如此)。

  安全問題。隨著越來越多的數據在工業物聯網上傳輸,對在這些網絡上傳輸敏感業務數據的安全性關注也在日益增加。在傳統工業互聯網中,數據的存儲和分析是在集中式數據中心或云上進行的,這很容易受到網絡攻擊和斷電的影響。

  這些挑戰對工業物聯網價值鏈產生了極大的影響。具體來說,現在的趨勢是邊緣計算。在邊緣計算中,傳感器、控制器和其他聯網設備或對象直接捕獲與分析工業物聯網數據(或將其傳輸到附近的計算設備),而不是將數據傳輸到集中式云或數據中心進行處理和分析。當數據的處理和分析發生在網絡邊緣時,該數據可以立即得到分析并得到響應。可以說,在傳統的工業物聯網環境中,數據首先在一個集中的位置(通常是云)被采集、傳輸,然后再被處理、分析。但是,邊緣計算基于分布式計算環境,在該環境中可以本地收集、處理和分析數據。

  邊緣計算具有以下優點

  更快的響應時間和實時分析:由于數據處理更接近源頭而不是在集中式數據中心或云上進行,因此減少了延遲并提高了響應速度。通過較低的延遲級別,應用程序可以更高效、更快地運行。

  間歇連接時的可靠操作:對數據的本地存儲和處理可確保在互聯網連接受限的情況下不會丟失數據或發生操作故障。

  安全性與合規性:可以避免在設備與集中式云或數據中心之間進行大量數據傳輸。邊緣計算可在本地過濾敏感信息,僅將重要數據傳輸到集中式數據中心或云。這使用戶可以建立足夠安全和合規的框架,這對于企業的網絡安全至關重要。

  經濟高效的解決方案:邊緣計算可以在本地執行大量數據計算,這使企業能夠決定哪些服務可在本地運行以及哪些服務需傳輸到集中式云或數據中心,從而降低了整個物聯網解決方案的最終成本。

  邊緣計算的趨勢對工業物聯網價值鏈具有重大影響。然而,最值得注意的是,邊緣計算主要是對傳統工業物聯網價值鏈的補充和擴展,并非所有數據都會在網絡邊緣進行處理和分析。在云或集中式數據中心中處理和分析數據仍具有其特定優勢,例如計算能力(尤其是機器學習和開發人工智能算法所需的大型數據集分析能力)和維護。因此,邊緣計算和集中式云計算都傾向于在最新的工業物聯網系統中協同工作。

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