边缘计算4

如今,企业对物联网的部署正在推动对边缘计算基础设施(包括边缘网关和超融合基础设施)的投资。

物联网的部署需要边缘计算设施的帮助。根据研究机构IDC公司的调查,2025年全球物联网设备的数量将达到416亿台,产生79.4泽字节的数据。为了充分利用这些数据,企业在边缘的计算、存储和网络设备上投资,包括物联网网关和超融合基础设施。

移动处理和物联网分析的边缘计算可以启用新的物联网功能,通过减少关键应用程序的延迟,可以提高警报的速度,同时减轻网络负载。

三个来自不同行业的物联网早期采用者对如何通过构建边缘计算基础设施来推进物联网部署进行了探讨,并对此进行分享。

托管服务提供了边缘计算的优势,减轻了IT人员的负担

SugarCreek公司致力于食品开发和生产,并采用了高清摄像机和分析技术,以减轻食品污染或其他加工问题。然而,SugarCreek公司首席信息官Todd Pugh认为,及时处理这种自动化问题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物联网传感器的数据,消除了将命令和控制发送到云端或集中式数据中心的需要,这可能需要40毫秒才能从一个云平台中获取数据。Pugh说,“组织需要解析数据并在不影响生产的情况下做一些事情的时间太长了。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公司为例,该公司在美国中西部地区有6个工厂,计划将其内部管理的Lenovo边缘计算基础设施迁移到最近推出的基于Dell EMC公司管理的VMware Cloud。代号为Project Dimension的SugarCreek公司对Dell EMC公司和VMware公司的服务进行了测试。

SugarCreek公司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。

在边缘的数据需要与数据中心实时交互,Pugh认为这在成本方面不切实际,需要降低总体带宽需求。例如,企业可以存储30天的高清视频,而不占用有限的带宽。并收集其他数据(例如由传感器生成的数据),然后定期转发回数据中心。

托管服务将使SugarCreek公司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超融合基础设施、VMWare vSphere、vSAN和NSX SD-WAN。

Pugh说,“云计算服务完全由VMware进行管理,如果硬盘发生故障,Dell EMC就会负责处理。而不是在每个站点都配备专门的IT人员或在出现问题时让IT团队成员前去处理。”

以这种方式实施边缘计算还将使IT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公司员工可以专注于更快更好地工作,而不必担心计算能力和维护。”

自主研发的超融合基础设施使物联网系统步入正轨

边缘计算帮助Wabtec公司拥有18,000台内燃机车保持正常运营。

该公司构建了一个物联网传感器网络,嵌入在用于控制机车的软件以及人机界面均发送信息以在车载“微型数据中心”中进行处理,该数据中心可处理数据采集、算法和存储。Wabtec公司全球服务预测主管Glenn Shaffer表示,每台机车发出的成千上万条消息可帮助该公司提前了解80%发生的故障。

Wabtec公司的IT团队非常谨慎,例如不在机车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,并给工作人员提供一些参数指标,例如挡风玻璃雨刷的状态。Reece表示,随着5G无线连接以及自动列车的出现,规划传感器放置位置、在机车收集哪些数据,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,但很快就会过时。他发现,存储也存在同样的问题。他说,“机车沿途行驶的连通性永远不会100%可靠,并且存在做出决定可能使控制系统陷入困境的风险。”

边缘计算是对公共云资源的补充

关键任务水处理解决方案提供商Evoqua Water公司是多年来采用物联网技术的厂商。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,然后利用内部和外部的洞察力为客户提供任何信息。

EvoQua公司数字解决方案高级经理Scott Branum说:“数据传输非常昂贵,导致我们只能发送重要的信息。如果设备运行正常,来自传感器的数据每天只发送一次。但是如果发出警报,所有相关数据都需要传输到数据中心。”

最近,Evoqua公司采用边缘计算进行数据处理,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,但在边缘开展了一些业务。

Branum说,“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。”例如,如果检测到灾难性事件,边缘的分析会指示系统根据预定义的规则自行关闭。他说,“在某些情况下,我们迫不及待地要采取行动,当然,我们需要每天传输一次数据,然后再进行分析。”

该公司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,而无需数据中心提供帮助。Branum说,“我们不仅仅是派遣工作人员去检查设备并查看其运行情况,还包括获得商业智能,寻找在特定水泵中检测振动以及更好的解决方案。这不仅可以将技术人员的时间用于增值业务,而且可以根据当前的问题来使用适当的技能。”

Branum带领的团队密切关注输入数量,并对传感器数据进行微调,以避免出现错误警报。他说,“我们花费很多时间在前端考虑如何使用边缘。但目前还没有部署,因为还没有改进。如果市场(我们的客户)告诉我们某些功能没有价值,例如创建令人讨厌的警报,我们将对其进行更改。”

Branum表示,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。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:“我们正在尝试利用Digi International公司的设计优势,并与Azure一起设计可随时间扩展的集中式数据处理平台。”不过,Wabtec公司(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。这家铁路运输公司于2000年开始在机车上使用物联网技术,但其发现功能受到卫星通信费用的限制,而当时这是来回传输信息的唯一选择。

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