В последние годы, на фоне постоянного роста объемов данных в промышленной сфере, предприятия начали переходить от архитектуры “развертывания в едином облаке” к архитектуре “взаимодействия между облаком, периферией и устройствами”.” Облачные вычисления, периферийные вычисления, вычисления на конечных устройствах и «туманные» вычисления образуют многоуровневую систему, предназначенную для решения различных вычислительных задач и удовлетворения требований к работе в режиме реального времени. Хотя эти четыре компонента часто упоминаются в одном ряду, они существенно различаются по своим функциям, возможностям и сферам применения.
I. Начало работы с облаком
Облачные вычисления первым завоевал популярность. Облако — это, по сути, огромный вычислительный центр; вы отправляете туда свои данные, а они выполняют вычисления за вас. Оно обладает такими преимуществами, как недорогой, hвысокая вычислительная мощность (сотни или тысячи серверов в центрах обработки данных поставщиков), и быструю масштабируемость.
Недостатки облачных вычислений: на промышленных объектах объемы данных, поступающих с оборудования, становятся всё более значительными, что требует принятие решений в режиме реального времени, например, роботы, беспилотные транспортные средства и анализ вибрации вентиляторов, которым необходимо принимать решения в течение 20 мс. Если все данные должны “достигать облака и возвращаться обратно”,” задержка слишком велика, при этом могут легко возникать такие неконтролируемые факторы, как джиттер сети и потеря пакетов.
II. Туманные вычисления: “мозг среднего уровня”
Если облако находится вверху, а край — внизу, то туманные вычисления это похоже на то, как “облако медленно опускается на землю, образуя слой тумана”.” Это скорее распределенная вычислительная сеть, в которой вычислительные мощности сосредоточены не на одном устройстве, а на множестве узлов, расположенных по всему региону—например, «туманный» слой, состоящий из множества базовых станций и придорожных устройств в городе.
«Фог-вычисления» в первую очередь решают следующие задачи: совместную обработку данных на региональном уровне (например, совместная обработка данных несколькими подсистемами в «умном парке»), распределение задач и планирование их выполнения между пограничными узлами, а также балансировку нагрузки между несколькими пограничными устройствами.
III. Пограничные вычисления: сбор данных на месте
Суть граничные вычисления — это “перемещаться” часть вычислительных ресурсов из облака в места, расположенные ближе к источнику данных, например, рядом с производственной линией на заводе, под базовой станцией, расположенной на открытом воздухе, или внутри серверной стойки. Другими словами, всё, что можно обработать локально, не нужно отправлять в облако.
Технология «Edge computing» решает несколько ключевых проблем:
Низкая задержка: Данные обрабатываются локально, без передачи на большие расстояния по сети.
Более надежно: Даже в случае сбоя в работе сети деятельность местных предприятий может продолжаться.
Больше безопасности: Конфиденциальные данные не обязательно нужно загружать в облако.
…
Именно поэтому в последние годы технологии периферийных вычислений стали столь популярными, особенно в промышленности, энергетике, электроэнергетике и транспортном секторе. Например, Интеллектуальное управление Zongheng является одной из компаний, активно занимающихся разработкой промышленных шлюзов для периферийных вычислений. Ее основная линейка EG — вычисления на периферии Серия шлюзов может собирать данные с ПЛК, датчиков и камер на объекте, а также выполнять анализ протоколов в режиме реального времени, вычисление моделей и обработку сигналов тревоги на периферии, что делает её типичным “устройством для внедрения периферийных вычислений”. Ниже мы подробно расскажем о её практической ценности.
IV. Вычисления на устройстве: ближе к данным
Вычисления на устройстве/конечные вычисления является уровень, наиболее близкий к источнику данных. Речь идет не о шлюзе или серверной, а о следующих устройствах: MCU/IPC внутри робота, чипе искусственного интеллекта в камере, микропроцессоре в «умном» датчике и т. д. Они способны самостоятельно выполнять несложные вычисления, такие как распознавание с помощью периферийного ИИ, принятие простых решений на основе установленных правил и грубую фильтрацию данных перед их отправкой.
Вкратце: “Пограничные вычисления” — это минимальная единица вычислительной мощности, работающая локально. В настоящее время многие устройства AIoT развиваются в направлении «пограничного интеллекта»: например, камеры непосредственно выполняют распознавание объектов, вместо того чтобы передавать весь видеопоток на сервер.
V. Почему в промышленных сценариях возникает потребность в расширении возможностей периферийных вычислений?
Короче говоря: объемы данных слишком велики, задержки слишком критичны, а облако находится слишком далеко.
В традиционных промышленных условиях ранее принято было загружать все данные в облако. Однако современное оборудование становится всё более «умным» и генерирует всё большие объёмы данных: одна производственная линия может генерировать десятки гигабайт данных об оборудовании в день; на заводе могут быть сотни ПЛК, роботов, сервоприводов и камер, снимающих видео высокой чёткости со скоростью 30 кадров в секунду, что предъявляет ещё более высокие требования к вычислительным мощностям. Загружать все эти данные в облако?
Это непрактично, небезопасно, а задержка просто невыносима. Поэтому периферийные вычисления становятся оптимальным решением: Данные сначала обрабатываются локально, после чего важные результаты загружаются в облако, где проводится их долгосрочный анализ и обучение моделей.
VI. Как именно реализуется периферийная обработка данных на практике?
Приняв Интеллектуальное управление Zongheng высокопроизводительный промышленный пограничный шлюз EG8200Pro Например, к его функциям относятся:
1. Расширение возможностей искусственного интеллекта: Встроенный автономный процессор искусственного интеллекта (NPU) обеспечивает возможность разработки облегченных приложений искусственного интеллекта (таких как обнаружение контуров и распознавание лиц).
2. Многосетевая связь: Поддерживает резервированный доступ к нескольким сетям, включая 5G (опционально), 4G, Ethernet и Wi-Fi, с функцией автоматического восстановления после сбоев в работе сетей.
3. Многочисленные интерфейсы: Оснащено 3 портами RS485, 1 портом RS232, портами 2DO+2DI+2AO+2AI, разъёмами HDMI, USB и т. д.
4. Совместимость с протоколами: Совместимость с протоколами ПЛК более 30 брендов (таких как Siemens, Mitsubishi, Omron), поддержка Modbus, MQTT, HTTP и т. д.
5. Сбор данных: Сбор данных с точностью до миллисекунд, неограниченное количество точек данных, поддержка возобновления работы после сбоев в сети и повторной передачи данных.
6. Разработка программного обеспечения: Визуальное программирование методом «перетаскивания» и дополнительная разработка на JavaScript, позволяющая реализовывать индивидуальную логику обработки данных.
7. Возможности удаленного управления: Поддерживает удаленные VLAN, удаленную загрузку/выгрузку данных, удаленную настройку и диагностику.
8. Конструкция промышленного класса: Широкий диапазон рабочих температур от -40 ℃ до +85 ℃, защита от перенапряжений, оптопаровое развязывание, сертификация по стандартам ISO 9001/14001/45001 и CE/FCC.
9. Настройка веб-интерфейса: Бесплатный инструмент для веб-настройки, прямой выход HDMI, быстрая создание интерфейса визуализации данных.
10. Определение местоположения по GPS: Поддерживает высокоточное спутниковое позиционирование по системе GPS, подходит для использования на открытом воздухе.
Документация для пользователя:https://iotrouter.yuque.com/zn3vdn/eg8000
Серия шлюзов периферийных вычислений компании “Zongheng Intelligent Control» выполняет роль центрального узла в «конечный-край-облако” в рамках совместной работы. Они не просто предоставляют данные, а создают систему возможностей, основанную на реальных потребностях промышленных объектов.
Шлюзы периферийных вычислений компании «Zongheng Intelligent Control» выступают в качестве основных узлов сбора данных на объекте, обеспечивая унифицированный сбор данных с разнородных устройств благодаря совместимости с множеством промышленных протоколов (таких как S7, Mitsubishi и Modbus). Они преобразуют исходные регистры в структурированные инженерные величины, сокращая объем работ по адаптации на месте. Предварительная обработка, такая как фильтрация, агрегирование и оценка по пороговым значениям, может выполняться локально перед записью в Zongheng Cloud или на сторонние платформы, что эффективно снижает нагрузку на облако. Шлюз имеет встроенную веб-конфигурацию, позволяющую напрямую просматривать динамику и состояние, сохраняя базовые возможности мониторинга даже при недоступности облака.
Кроме того, устройство поддерживает Node-RED программирование методом «перетаскивания», упрощающее быстрое создание процессов сбора данных и периферийной логики без сложного программирования. Благодаря взаимодействию «облако-периферия» через MQTT/HTTP/OPC UA и другие протоколы, а также многосетевой архитектуре и конструкции, обеспечивающей надежность промышленного уровня (широкий диапазон рабочих температур, устойчивость к помехам и т. д.), шлюз может выполнять локальную обработку данных в режиме реального времени, в то время как облако занимается долгосрочным анализом и управлением моделями, формируя полноценную систему периферийного интеллекта.
Наконец
“облако-туман-периферия-устройство” — это не просто технологический сдвиг, а “миграция вычислительных мощностей” всего цифрового мира. Будущее интеллектуального производства, интеллектуальной энергетики и умных городов зависит от интегрированной системы «периферия-фог-облако». Пограничные вычисления становятся ключевым элементом. Они являются одновременно самым близким к полевому уровню слоем «быстрого реагирования» и основой для интеллектуализации промышленности.
Если вы планируете цифровизацию производства, подключение оборудования к сети или внедрение периферийного интеллекта, обратите внимание на шлюз периферийных вычислений компании Zongheng Intelligent Control — это проверенное на практике, стабильное и надежное решение, которое можно напрямую внедрить в реальных производственных условиях.
