Как граничные вычисления могут лучше планировать проекты модернизации и использовать проверенную модель для успешной реализации? Давайте попытаемся разобраться.
Каковы наиболее распространенные заблуждения о граничных вычислениях?
Самое частое заблуждение, которое мне приходится слышать заключается в том, что многие уверены — граничные вычисления это просто реклама. Граничные вычисления — это то, чем занимаются люди в течение длительного времени, или то же самое, что существующие частные локальные корпоративные устройства, такие как шлюзы или прокси-сервера, или системы DCS и SCADA в производстве.
Другое заблуждение заключается в уверенности, что периферийные вычисления — это в основном интернет вещей или IoT. Что это датчики и небольшие устройства, которые собирают данные.
Но ведь это гораздо больше. Граничные вычисления стимулируют рост четвертой промышленной революции благодаря развитию технологий в облачных системах, программном обеспечении, вычислениях, коммуникациях, современных системах хранения и памяти. Это то, что мы увидим как эпоху искусственного интеллекта.
Каковы ключевые аспекты граничных узлов и периферийных вычислений, независимо от отрасли?
Ключевые аспекты периферийных вычислений включают низкую задержку, способность выполнять детерминированные вычисления в реальном времени, поддержку критически важных или безопасных сценариев использования и способность расширять вычисления за пределы централизованной системы (облака) до конечной периферии.
На какие отрасли или бизнес оказали значительное влияние новейшие технологии?
Есть несколько причин. Во-первых, критичность по времени. Некоторые решения или действия необходимо выполнить за миллисекунды или даже микросекунды. Подумайте об автономных транспортных средствах, распознающих пешехода или опасность на проезжей части. Транспортному средству необходимо принять детерминированное решение о том, как избежать столкновения или другой опасности, и нет времени отправлять эти данные в облако для обработки, а затем отправлять их обратно, чтобы действовать в соответствии с ними. Таким образом, критичная по времени обработка или вычисления должны выполняться непосредственно в автомобиле.
Во-вторых, существует множество сценариев промышленного производства, в которых большие объемы данных от различных датчиков и машин или изображений должны обрабатываться в реальном времени (например, управление движением) для выполнения автоматизированного управления с участием человека (например, критически важного для безопасности) или в сетевой координации много роботов в связке или производстве.
Как граничные вычисления могут принести пользу бизнес-сферам, где не хватает квалифицированных ИТ-специалистов?
Граничные вычисления позволяют устанавливать по-настоящему автономные установки в удаленных или необслуживаемых местах, например, в энергетической отрасли. Технологии граничных вычислений позволяют приложениям работать автономно, при этом стандартные операционные службы, такие как безопасность, управление приложениями или системами, могут работать в фоновом режиме или управляться по внешнему каналу с автоматическим администрированием.
Как убедить менеджмент в том, что граничные вычисления прослужат долго?
Преимущество периферийных вычислений заключается в том, что они не требуют полной замены существующих технологических систем. Они могут дополнять и расширять возможности традиционных систем, обеспечивая при этом путь к модернизации системы будущего. Информированная стратегия периферийных вычислений уравновешивает лучшее из мира ИТ и ОТ, создавая открытые гибкие системы и предоставляя новые стандарты расширяемости и взаимодействия.
Как периферийные технологии могут повысить рентабельность инвестиций?
Во многих отношениях оценка рентабельности инвестиций периферийных вычислений параллельна внедрению ранее появлявшихся или «прорывных технологий». Можно продемонстрировать ценность граничных вычислений для повышения производительности за счет оптимизации процессов, повышения эффективности, обеспечения взаимодействия и повышения доступности, и это лишь некоторые из них. Кроме того, периферийные вычисления могут расширять возможности инноваций и ускорять интеллектуальные процессы, способствующие цифровой трансформации.