การประมวลผล Edge เทียบกับการวิเคราะห์บนคลาวด์สำหรับข้อมูลเครื่องมือวัด: การสร้างสมดุลที่เหมาะสม

ในยุคที่อุตสาหกรรม 4.0และอินเทอร์เน็ตอุตสาหกรรมในทุกสิ่ง (IIoT)ระบบเครื่องมือวัดไม่ใช่ตัวรวบรวมข้อมูลแบบพาสซีฟอีกต่อไป พวกเขาเป็นผู้มีส่วนร่วมอย่างแข็งขันในระบบนิเวศที่เชื่อมต่อกัน ซึ่งสร้างกระแสการวัดแบบเรียลไทม์จำนวนมหาศาลจากความดันและไหลไปสู่การสั่นสะเทือนและองค์ประกอบทางเคมี ความท้าทายสำหรับวิศวกรและผู้จัดการโรงงานกำลังตัดสินใจที่ไหนเพื่อประมวลผลข้อมูลนี้:ที่ขอบ(ใกล้กับแหล่งที่มา) หรือในระบบคลาวด์(โครงสร้างพื้นฐานแบบรวมศูนย์และปรับขนาดได้)

การประมวลผลแบบ Edge: ความฉลาดที่ต้นทาง

การประมวลผลขอบหมายถึงการวิเคราะห์และดำเนินการกับข้อมูลภายในเครื่อง ภายในหรือใกล้กับอุปกรณ์เครื่องมือวัด หรือบนเกตเวย์ใกล้เคียง

ข้อดี

• เวลาแฝงต่ำ– การตัดสินใจจะทำในหน่วยมิลลิวินาที ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่ออินเตอร์ล็อคด้านความปลอดภัย ทริกเกอร์การบำรุงรักษาแบบคาดการณ์ล่วงหน้า หรือการควบคุมแบบวงปิด
• การเพิ่มประสิทธิภาพแบนด์วิธ– เฉพาะผลลัพธ์ที่ประมวลผลหรือข้อยกเว้นเท่านั้นที่จะถูกส่งต้นทาง ช่วยลดภาระของเครือข่าย
• ความเป็นส่วนตัวและการปฏิบัติตามข้อกำหนดที่ได้รับการปรับปรุง– ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนสามารถคงอยู่ในองค์กรได้ ช่วยให้ปฏิบัติตามกฎระเบียบ เช่น GDPR หรือมาตรฐานเฉพาะอุตสาหกรรม
• ความยืดหยุ่น– การทำงานสามารถดำเนินต่อไปได้แม้ว่าการเชื่อมต่อคลาวด์จะขาดหายไป

ข้อจำกัด

• ทรัพยากรคอมพิวเตอร์มีจำกัด– อุปกรณ์ Edge อาจขาดพลังการประมวลผลสำหรับการวิเคราะห์ที่ซับซ้อนหรือการฝึกอบรมโมเดล AI
• ความซับซ้อนในการบำรุงรักษา– การอัปเดตและการรักษาความปลอดภัยอุปกรณ์แบบกระจายจำนวนมากอาจเป็นเรื่องท้าทาย

การวิเคราะห์บนคลาวด์: พลังและขนาดแบบรวมศูนย์

การวิเคราะห์คลาวด์เกี่ยวข้องกับการส่งข้อมูลดิบหรือข้อมูลที่ประมวลผลล่วงหน้าไปยังเซิร์ฟเวอร์ระยะไกลเพื่อการจัดเก็บ การรวมกลุ่ม และการวิเคราะห์ขั้นสูง

ข้อดี

• ความสามารถในการขยายขนาดได้มาก– จัดการชุดข้อมูลขนาดใหญ่จากอุปกรณ์นับพันได้อย่างง่ายดาย
• การวิเคราะห์ขั้นสูงและการฝึกอบรม AI– แพลตฟอร์มคลาวด์สามารถเรียกใช้โมเดลและการจำลองที่เน้นการคำนวณได้
• การเข้าถึงทั่วโลก– ข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกมีให้สำหรับผู้ใช้ที่ได้รับอนุญาตทุกที่
• การวิเคราะห์แนวโน้มในอดีต– เหมาะสำหรับการตรวจสอบและเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในระยะยาว

ข้อจำกัด

• เวลาแฝง– ไม่เหมาะสำหรับลูปควบคุมที่มีความหน่วงต่ำเป็นพิเศษ
• ต้นทุนแบนด์วิธ– การส่งข้อมูลดิบปริมาณมากอาจมีค่าใช้จ่ายสูง
• ความเสี่ยงด้านอธิปไตยของข้อมูล– ข้อจำกัดด้านกฎระเบียบอาจจำกัดตำแหน่งที่สามารถจัดเก็บข้อมูลได้

ค้นหาความสมดุลที่เหมาะสม

ในทางปฏิบัติEdge และ Cloud เป็นส่วนเสริมแทนที่จะแยกจากกัน แนวทางแบบผสมผสานมักจะให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด:

• การควบคุมและการกรองแบบเรียลไทม์ที่ขอบ– เช่น การตรวจจับความผิดปกติในข้อมูลการสั่นสะเทือนและสั่งการการปิดระบบทันที
• การวิเคราะห์เชิงลึกและการฝึกอบรมโมเดลในระบบคลาวด์– เช่น การรวบรวมข้อมูลเซ็นเซอร์หลายเดือนเพื่อปรับแต่งอัลกอริธึมการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
• การอนุมาน Edge AI พร้อมโมเดลที่ผ่านการฝึกอบรมบนคลาวด์– โมเดลได้รับการฝึกฝนในระบบคลาวด์ จากนั้นปรับใช้กับอุปกรณ์ Edge เพื่อการตัดสินใจได้ทันที

ตัวอย่าง: เครื่องมือวัดในโรงงานเคมี

• เลเยอร์ขอบ: มิเตอร์วัดการไหลและเครื่องส่งสัญญาณความดันตรวจจับความเบี่ยงเบนและปรับวาล์วภายในเสี้ยววินาที
• ชั้นเมฆ: ข้อมูลกระบวนการรวมจากโรงงานหลายแห่งได้รับการวิเคราะห์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานและการใช้วัตถุดิบ
• ผลลัพธ์แบบไฮบริด: การตอบสนองในท้องถิ่นเร็วขึ้น พร้อมข้อมูลเชิงลึกเชิงกลยุทธ์สำหรับการตัดสินใจระดับองค์กร

บทสรุป

สำหรับระบบเครื่องมือวัดนั้นขอบกับคลาวด์การตัดสินใจไม่ใช่การตัดสินใจอย่างใดอย่างหนึ่ง แต่เป็นเรื่องเกี่ยวกับวางภาระงานที่ถูกต้องในตำแหน่งที่ถูกต้อง- การประมวลผลแบบ Edge มอบความเร็ว ความยืดหยุ่น และความเป็นส่วนตัว การวิเคราะห์บนคลาวด์นำเสนอขนาด ความลึก และการเข้าถึงทั่วโลก องค์กรที่เชี่ยวชาญความสมดุลนี้จะถูกปลดล็อคความเป็นเลิศในการปฏิบัติงานแบบเรียลไทม์ขณะกำลังสร้างรากฐานให้นวัตกรรมระยะยาว-