企业利用边缘计算进行物联网分析

物联网部署正在推动对边缘计算基础架构(包括边缘网关和超融合基础架构)的投资。

物联网需要边缘计算。根据研究公司IDC的数据,到2025年,全球将有416亿台联网的IoT设备产生79.4 ZB的数据。为了充分利用这些数据,企业正在边缘投资于计算、存储和网络设备,包括物联网网关和超融合基础设施。

将处理和分析转移到边缘可以实现新的物联网功能,例如减少关键应用程序的延迟,并在减轻网络负载的同时提高警报的速度。

我们采访了三个不同行业的物联网早期采用者,了解他们如何通过构建边缘计算基础设施来推进物联网部署。以下是我们学到的。

托管服务提供了边缘计算的好处,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协同工作,快速缓解污染或其他处理问题。SugarCreek首席信息官Todd Pugh表示,及时实现自动化的唯一方法是加强公司的边缘计算能力。

Pugh说,将分析、服务器和存储放在一起处理来自设备上摄像头和物联网传感器的数据,消除了“向云端或集中数据中心发送命令和控制”的需要,从一个地点到另一个地点可能需要40毫秒。他说:“这太长了,无法解释数据,然后在不影响生产的情况下采取措施。”这种类型的决策需要实时进行。

但是,通过跨站点分布的资源,边缘计算可能会给IT部门带来负担。就SugarCreek而言,美国中西部地区有六个制造厂。SugarCreek计划将其内部管理的Lenovo边缘计算基础架构迁移到最近推出的基于Dell EMC管理的VMware Cloud。SugarCreek对戴尔EMC和VMware的服务进行了beta测试,将其命名为Project Dimension。

SugarCreek已经使用边缘计算技术在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头的视频;聚合温度和湿度传感器,以评估机器的运行情况。

将这些数据放在边缘,而不是与数据中心实时交互(Pugh称之为“在经济上不切实际”),降低了总体带宽需求。例如,该公司可以在不占用有限带宽的情况下存储30天的高清视频。其他数据,如传感器生成的数据,被收集起来,然后定期转发回数据中心。

托管服务将为SugarCreek提供更先进的监控和分析计划。Dell EMC上的VMware云包括内部部署的Dell EMC VxRail超级Converged infrastructure、VMware vSphere、vSAN和NSX SD-WAN。

Pugh说:“云服务完全由VMware管理,如果硬盘出现故障,戴尔会出面处理”,而不是在每个站点都配备专门的IT或让IT团队成员在遇到问题时出差。

以这种方式实现边缘计算也将使团队能够在边缘完成在主要数据中心可以完成的事情。他说:“我们将能够确保这一优势,利用微细分(microsegmentation),把它当作另一个数据中心。”“切换到边缘的托管服务,可以让我的员工专注于让bacon更快更好,而不用担心计算能力和维护问题。”

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公司的18000辆机车保持正常运行。

由物联网传感器组成的网络、用于控制火车头的20多台计算机中嵌入的软件以及人机接口都将信息发送给车载的“微型数据中心(mini data center)”,该中心负责处理数据采集、算法和存储。Wabtec全球服务公司的预测主管格伦·谢弗(Glenn Shaffer)说,每台火车头发出的数千条信息有助于公司“提前了解80%发生的故障”。这让他把edge称为“诊断性乌托邦(a diagnostic utopia)”。

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。这家铁路运输公司于2000年开始在其机车上使用物联网,但发现卫星通信费用限制了其能力,当时卫星通信是向数据中心来回传输信息的唯一选择。此外,火车经过各种气候、地形和障碍物(如隧道),使得连接不可靠。

然而,有了edge计算,车上产生的信息现在可以在机车的范围内进行分析、反应和存储,而不消耗昂贵的带宽。Wabtec自主研发的坚固的迷你数据中心可以感知关键故障并实时响应。

Wabtec Freight Global Services首席信息官约翰•里斯(John Reece)表示,例如,定制的基础设施可以监控气缸等部件的磨损情况,根据即将到来的路线(比如爬山)的需求绘制地图,并在部件有可能失效前安排维护工作。

类似地,如果车载微型数据中心收到一个车轴开始锁定的警报,扭矩可以自动重新分配到其他车轴上,从而防止需要起重机来移动车辆的代价高昂的故障。“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。”里斯说。

Reece说,虽然边缘计算非常适合这种“快速故障”,但Wabtec也依靠云资源对机车环境进行更全面的监控。例如,一旦检测到故障部件,维修车间将通过边缘连接的蜂窝调制解调器发出警报,以便他们订购部件并安排适当的技术人员执行维修工作。物流团队会收到通知,这样他们就可以在延误时提醒客户,重新安排路线,或者更换火车头。

Shaffer认为维护车间也是Wabtec边缘计算策略的一部分,因为其具有计算能力,因此它也是完整数据上传的重要前哨站。一旦机车进站,技术人员就会通过高速连接将迷你数据中心连接到云端,并上传所有存储的数据。这些数据用于进行燃料性能分析、生命周期管理,并通过大数据平台开发预测性/规范性分析。

Wabtec团队小心翼翼地避免给车载系统添加过多不必要的数据,尽量减少传感器的数量,并给人类留下一些信息,比如雨刷的状态。Reece说,即使5G无线连接开始发挥作用,自动驾驶列车的出现,辨别传感器放置的位置、车上收集的数据以及如何在边缘处理这些数据也很重要。它的运行原理是将计算能力更新为当前状态的10倍,“但它仍然会很快被淘汰。”他发现,存储也有同样的问题。他说:“沿途的连通性永远不会是100%可靠的,在做出这些决定的边缘,系统陷入困境会带来风险。”

边缘计算是对公共云资源的补充

Evoqua Water Technologies是一家提供关键任务水处理解决方案的公司,在物联网技术方面经验丰富。十多年来,该公司一直依靠安装在设备上或嵌入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信息为客户服务。

Evoqua数字解决方案高级经理Scott Branum说:“数据传输非常非常昂贵,导致我们只发送重要的内容。”。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,如果警报响起,所有相关数据将被转发到数据中心。这就是Evoqua控制其蜂窝网络成本的方法。

最近,Evoqua已经迁移到边缘计算,将一个基于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。

“我们正在获取不同的数据点,并通过专有算法将其聚合,以便在必要时触发业务规则,”Branum说。例如,如果检测到灾难性事件,边缘的分析会根据预定义的规则指示系统自行关闭。他说:“有些事情发生时,需要迫不及待地采取行动,我们当然不能等到数据每天传输一次,然后再进行分析。”。

边缘计算装置还被编程用于检测设备性能的异常情况,查明问题所在,并向一个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设备,并查看其运行情况, 我们正在获得商业智能,注意到在特定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数据,微调传感器数据以避免错误警报。他说:“我们在前端花了很多时间考虑如何利用这种优势。”“我们还没有一项部署是不需要改进的。如果市场或我们的客户告诉我们某些功能没有价值,我们只是在创建令人讨厌的警报,我们就会改变它。”

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,并在安全方面符合行业标准。 他说:“我们正试图与Digi International一起设计一个边缘,并与Azure一起设计一个集中化的数据处理平台,它可以随着时间的推移一起扩展。”

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