摘要：随着越来越多的制造和加工行业厂商发现将智能推向边缘的巨大可能性，他们期待加速采用基于边缘的工业控制解决方案。

    随着越来越多的制造和加工行业厂商发现将智能推向边缘的巨大可能性，他们期待加速采用基于边缘的工业控制解决方案。
　　
　　还记得几年前，当时大家都在谈论云计算吗？云计算吸引了很多人的注意力，但很少有人关注另一种技术趋势，这是一个有可能改变工业企业的趋势，那就是边缘计算。
　　
　　将计算资源置于网络边缘的想法（这是在生产过程正在或正在发生的地方）并不是一个全新的想法。工业控制依靠分布式计算机来控制制造机器和工艺几十年。但随着制造商面临越来越大的竞争压力，优化其效率、生产率和质量的需要已成为一个生存问题。这一势在必行的要求是推动企业跨越工业领域，看看如何把智能推向边缘，帮助他们获得竞争优势。
　　
　　在人们的印象中，制造工厂有一排排电脑控制的机器人在焊接汽车车身或组装高科技产品。然而，现实情况是，许多工业企业由于担心中断现有生产流程和资金成本，抵制了其运营技术（OT）环境实现现代化。但是，这种情况正在改变。
　　
　　造成这种变化的一个原因是，这些工业企业不能再忽视现有控制基础设施的落后和低效率。许多流程都是由老旧的台式机或服务器来控制的，这些台式机或服务器很难修补和维护，而且可能不安全。然后就是采用更多的服务器。事实上，一家啤酒厂合的动作就是一个典型的故事。随着他们部署了更多的新应用程序，添加新的服务器。不久之后，他们拥有不少于9台服务器，所有这些服务器都需要时间和精力进行管理和维护，其IT团队却没有充分配备人员。
　　
　　为了避免这种情况，制造商正在越来越多地虚拟化他们的运营技术（OT）系统，将多个工业控制应用整合到一台物理服务器上。这大大降低了系统管理、维护和安全的成本和复杂性。虽然虚拟化在企业数据中心的采用几乎是普遍的，但它刚刚开始在边缘的工业控制基础设施中兴起。这种趋势在不久的将来将会迅速回升。
　　
　　现在业界面临的一个大问题是“云计算技术在提高效率和灵活性方面是否有一席之地”？简单的答案是肯定的，但是这是有选择性的，因为现代应用程序工作负载有两种制造和流程行业环境：实时和非实时。实时应用程序监视和测量发生的过程，并在需要干预时立即采取行动。这些工作负载最好在边缘靠近执行工作的地方执行，以避免延迟问题。非实时应用程序收集数据以帮助实现一系列后处理企业分析。这些可以推到云端，因为网络延迟对这些工作负载来说并不重要。
　　
　　考虑能源行业的另一个例子。一个石油公司可能有数百个石油钻机散布在一个地区。也许数据中心/云计算所在的公司总部距离数百英里甚至数千英里之外。在每个石油钻井平台的边缘，他们需要能够持续监测和分析关键参数（如钻井压力水平）的系统，并能够立即确定关键阈值是否有被超过的风险，并立即采取行动缓解他们。等待这些数据返回到数据中心，经过分析和直接回到钻机可能会造成很大的风险。同时，从所有石油钻井平台收集的指标被收集并定期发送到数据中心/云计算，在那里它们可以汇总和分析以支持规划和趋势预测。在这个例子中，边缘计算和云计算都扮演着最合适的角色。
　　
　　人们已经看到分析师预测，40％的物联网创建的数据将被存储、处理、分析，并在网络附近或边缘进行操作。流程正常运行是不可协商的，所以边缘系统必须始终保持运行。但可用性不是唯一的必要条件。在边缘，IT技能或者是供不应求，或者是不存在的。考虑石油钻机的例子，或天然气线路上的远程泵站，如果这些系统停机，技术人员可能需要几天或几周的时间才能为他们服务。所以操作简单是必须的。这意味着在易于部署、管理和维护的边缘部署工业控制系统，并能够执行远程诊断、更新和维修。
　　
　　随着越来越多的制造和加工公司发现将智能推向边缘的巨大可能性，期待加速采用基于边缘的工业控制解决方案。在制造业的空间中，边缘计算正在走向最前沿。
　　
　　编辑：Harris