工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣計(jì)算將會(huì)如何發(fā)展

隨著邊緣計(jì)算（Edge Computing）概念興起，對(duì)那些希望將先進(jìn)連網(wǎng)技術(shù)與分析技能整合、為制程及系統(tǒng)帶來(lái)新智能的工業(yè)營(yíng)運(yùn)管理者而言，到底該仰賴計(jì)算能力更強(qiáng)的云端數(shù)據(jù)中心或是選擇更貼近實(shí)際運(yùn)作的邊緣計(jì)算是個(gè)兩難。就連美國(guó)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)聯(lián)盟（Industrial Internet ConsorTIum；IIC）也試著找到答案。

在IIC發(fā)布最新題為（IIC IntroducTIon to Edge CompuTIng in IIoT）白皮書，針對(duì)持續(xù)性邊緣計(jì)算在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）作出介紹。這本白皮書是由思科（Cisco）、華為以及思愛普（SAP）共同著作。

共同著作人之一、SAP副總裁Lalit Canaron認(rèn)為，工業(yè)產(chǎn)業(yè)需要一些協(xié)助。一方面，這些業(yè)者透過(guò)當(dāng)?shù)剀浖\(yùn)行機(jī)械流程已相當(dāng)熟練，可以實(shí)時(shí)完成許多特定的功能；但另一方面，用于關(guān)鍵企業(yè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)處理需求也相當(dāng)高。

在制造業(yè)所謂的“邊緣”，傳統(tǒng)上都是營(yíng)運(yùn)團(tuán)隊(duì)的領(lǐng)域，在工廠內(nèi)多由數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)（SCADA）及可程序化邏輯控制器（PLC）負(fù)責(zé)。對(duì)此，Lalit Canaron表示這些應(yīng)該屬于“外部邊緣”，所有運(yùn)作都是實(shí)時(shí)性的，機(jī)械只會(huì)進(jìn)行被制造來(lái)做的那項(xiàng)特定任務(wù)。

但現(xiàn)在必須要看的是更高階的網(wǎng)關(guān)（gateway）、即所謂的“內(nèi)部邊緣”，用來(lái)鏈接局域網(wǎng)絡(luò)與大型計(jì)算機(jī)主機(jī)系統(tǒng)，并有多條線路與網(wǎng)關(guān)溝通，而運(yùn)行邏輯的不僅僅是單一數(shù)據(jù)點(diǎn)。

包括工業(yè)設(shè)備能力及算法能力增強(qiáng)，目前這些增加的數(shù)據(jù)流量都需要企業(yè)將其營(yíng)運(yùn)科技（OT）及信息科技（IT），連接上集中式的云端系統(tǒng)來(lái)進(jìn)行分析。透過(guò)邊緣計(jì)算與先進(jìn)連接及分析的結(jié)合，可改變此情況，并提供多元的新方式在工廠當(dāng)?shù)貋?lái)執(zhí)行這些流程。

思科解決方案架構(gòu)師暨共同著作人Todd Edmunds表示，市場(chǎng)正在開發(fā)各種層級(jí)的架構(gòu)，在更靠近數(shù)據(jù)來(lái)源的各個(gè)層級(jí)來(lái)處理一系列的計(jì)算需求。這些對(duì)分布式智能的需求在制造領(lǐng)域特別的高，如此一來(lái)也大大改變了過(guò)去對(duì)云端計(jì)算的看法，如今對(duì)邊緣計(jì)算能力的要求已大幅提升。

隨著網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)復(fù)雜度增加，對(duì)工業(yè)領(lǐng)域而言也帶來(lái)了一些挑戰(zhàn)。Todd Edmunds指出，多數(shù)制造業(yè)者在工業(yè)自動(dòng)化已駕輕就熟，但對(duì)操作新一代設(shè)備及云端計(jì)算仍有不少問(wèn)題。多數(shù)業(yè)者只能將邊緣計(jì)算能力放著，而沒(méi)有一套明確的計(jì)劃或概念來(lái)適當(dāng)?shù)膽?yīng)用、管理。

邊緣是一個(gè)邏輯層，而不是一個(gè)實(shí)體的區(qū)隔，其精準(zhǔn)定位仍有待討論，依個(gè)別案例而有所不同。因此，迄今為止仍無(wú)法明確定義“邊緣計(jì)算”的界線到底在哪。

舉例來(lái)說(shuō)，一家工廠可以透過(guò)邊緣計(jì)算溫度控制器來(lái)搜集并分析相關(guān)數(shù)據(jù)，但也可將這家工廠所取得的數(shù)據(jù)與其他全球另外數(shù)十家工廠所取得的數(shù)據(jù)放在一起進(jìn)行計(jì)算分析，這個(gè)時(shí)候所謂的「邊緣」就變成了這所有數(shù)十家工廠。

此外，邊緣也可能有許多層級(jí)，甚至很多邊緣層級(jí)在大型工廠也扮演著數(shù)據(jù)中心的角色。以車廠為例，整座工廠也可視為邊緣計(jì)算的一部分，但是在個(gè)別的生產(chǎn)線也有著各自的邊緣數(shù)據(jù)，而最終這些邊緣數(shù)據(jù)都將進(jìn)行匯集。

白皮書也特別強(qiáng)調(diào)邊緣計(jì)算安全性的重要。當(dāng)工廠決定將新設(shè)備連上云端，IT人員必須關(guān)注所有與自動(dòng)化、管理、修補(bǔ)程序、安全性等相關(guān)問(wèn)題，以確保工廠的重要信息、隱私等數(shù)據(jù)不致外泄。

這是整體性的，不僅要確保任何設(shè)備及各層級(jí)架構(gòu)的安全性，不僅僅是網(wǎng)絡(luò)協(xié)議、一臺(tái)邊緣設(shè)備或網(wǎng)絡(luò)的安全，而是任何一臺(tái)終端計(jì)算機(jī)及內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)都必須要縝密管理，以確保不受外部攻擊。

在工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)市場(chǎng)上，云端計(jì)算模式已出現(xiàn)決定性的轉(zhuǎn)變，盡管集中式云端資源對(duì)于工業(yè)協(xié)調(diào)與聚合、高階機(jī)器學(xué)習(xí)仍相當(dāng)有效，但數(shù)據(jù)分析正逐漸轉(zhuǎn)向邊緣；而那些有相當(dāng)實(shí)時(shí)性的功能，如工業(yè)機(jī)械或自駕車等，不能受到遠(yuǎn)程連接循環(huán)的約束。