工業(yè)轉型： 云計算 or 邊緣計算？

2023年美國制造業(yè)領導委員會（MLC）的一項關于數(shù)據(jù)掌握和分析的調查發(fā)現(xiàn)，超過三分之一的制造商表示，他們收集的數(shù)據(jù)量在過去兩年中至少翻了一番，近20%的制造商表示數(shù)據(jù)量增加了兩倍。雖然數(shù)據(jù)激增為制造商帶來了機會，但它也提出了一個關鍵問題：制造商應該在哪里處理和分析不斷增長的信息？

云計算和邊緣計算，是在工業(yè)數(shù)據(jù)管理領域中兩種不同的數(shù)據(jù)處理方法。云計算憑借其集中的服務器和巨大的存儲容量，提供了可擴展性和可訪問性。邊緣計算使處理能力更接近數(shù)據(jù)源，從而實現(xiàn)實時決策和低延遲。云計算和邊緣計算都有各自的優(yōu)勢和局限性。了解這些細微差別，對于制造商做出符合其獨特工業(yè)轉型（IX）目標的正確決策至關重要。

隨著更多的制造企業(yè)采用數(shù)字化轉型計劃來發(fā)展其運營、支持客戶并適應不斷變化的商業(yè)環(huán)境，它們意識到成功在很大程度上取決于將工業(yè)數(shù)據(jù)投入使用。工業(yè)轉型是一種積極的方法，利用數(shù)字解決方案來改進離散、過程和批量制造以及基礎設施運營，這是數(shù)字化轉型計劃的一個重要組成部分。

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云與邊緣計算的優(yōu)勢

云計算已經徹底改變了數(shù)據(jù)管理，不再依賴于就地基礎設施。這種計算模式允許制造商通過互聯(lián)網(wǎng)連接，將大量工業(yè)數(shù)據(jù)傳輸?shù)叫畔⒓夹g（IT）和運營技術（OT）應用程序，從而帶來一系列好處：

可擴展性：云計算提供了無與倫比的靈活性，以適應動態(tài)業(yè)務需求。云服務的可擴展性使組織能夠根據(jù)需求波動輕松調整計算資源。無論是數(shù)據(jù)處理需求激增，還是在低活動期縮減規(guī)模，云平臺都提供了優(yōu)化成本和保持運營效率所需的靈活性。這種適應性對于工作負載或數(shù)據(jù)處理需求不斷變化的企業(yè)尤其有利。

成本效益：云計算的標志性優(yōu)勢之一是其成本效益。將軟件和后端基礎設施的管理外包給云供應商，組織可以避開對專職IT人員和昂貴硬件投資的需求。這意味著節(jié)約大量成本，并降低運營復雜性。

可訪問性：通過互聯(lián)網(wǎng)連接，云計算可以從幾乎任何位置實現(xiàn)數(shù)據(jù)的無縫訪問和協(xié)作，從而增強可訪問性。在當今全球化的商業(yè)環(huán)境中，允許團隊協(xié)作并實時訪問數(shù)據(jù)而不受地理邊界的限制，這種靈活性至關重要?；谠频膽糜兄谶h程工作，使員工能夠提高工作效率并做出明智的決策，無論他們身在何處。

與云計算的集中式方法相反，邊緣計算采用了去中心化的架構，在更接近數(shù)據(jù)源的地方處理和存儲數(shù)據(jù)。近年來，邊緣計算獲得了巨大的吸引力，Gartner預測，在未來五年內，超過75%的企業(yè)數(shù)據(jù)將在數(shù)據(jù)中心或云之外的地方生成和處理。向邊緣的轉變，為制造商帶來了巨大的好處，包括：

減少延遲：邊緣計算的一個關鍵優(yōu)勢是在源位置處理數(shù)據(jù)，從而可以減少延遲。這意味著網(wǎng)絡傳輸時間顯著減少，使其成為速度關鍵應用的游戲規(guī)則改變者。

增強的安全性：邊緣架構的去中心化，意味著敏感數(shù)據(jù)在就地處理和存儲，從而最大限度地減少了經由網(wǎng)絡進行廣泛數(shù)據(jù)傳輸?shù)谋匾?。邊緣計算在本地處理和存儲?shù)據(jù)意味著敏感信息保留在組織范圍內，大大減少了潛在的網(wǎng)絡攻擊面。

改善的可靠性：在確保關鍵系統(tǒng)的可靠性方面，邊緣計算發(fā)揮著關鍵作用。在傳統(tǒng)的云計算模型中，中央數(shù)據(jù)中心連接的中斷可能會影響整個系統(tǒng)。通過邊緣計算，去中心化架構將計算能力分布在多個邊緣設備上，降低了單點故障的風險。這種分布式方法不僅提高了系統(tǒng)的可靠性，而且在網(wǎng)絡中斷的情況下也能確保連續(xù)運行。

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云和邊緣計算的局限性

雖然云計算和邊緣計算為企業(yè)帶來了巨大潛力，但它們也并非沒有挑戰(zhàn)。云計算對連接的依賴可能是工業(yè)環(huán)境中的一個重大障礙。在偏遠地區(qū)、工廠或網(wǎng)絡波動大的情況下，無法保證互聯(lián)網(wǎng)接入。這可能會導致運營中斷、決策延遲，并阻礙整體效率。工業(yè)過程產生的大量數(shù)據(jù)也會使基于云的處理變得昂貴。恒定的數(shù)據(jù)流不僅會帶來高昂的成本，還會造成瓶頸和潛在的處理滯后。

對于某些應用來說，云計算最關鍵的局限性可能是其固有的延遲。數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?、處理并返回指令所需的時間，從幾秒鐘到幾分鐘不等。這種延遲對于要求實時響應的應用（如自動化工業(yè)過程）來說，是不可接受的。在時間敏感的情況下，即使是輕微的延誤，也會產生重大后果，影響運營效率并可能危及安全。

雖然邊緣計算為云的局限性提供了解決方案，但它也有自己的一系列局限。管理分布廣泛的邊緣設備和傳感器的龐大網(wǎng)絡，會大大增加IT基礎設施的復雜性。這需要專業(yè)知識，并且可能會導致現(xiàn)有IT資源緊張，尤其是較小的組織更是如此。

與傳統(tǒng)基于云的架構相比，實現(xiàn)邊緣計算所需的額外硬件和軟件，也可能導致更高的成本。對于預算有限的企業(yè)或對投資新基礎設施猶豫不決的組織來說，這可能是一個障礙。

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利用混合方法助力工業(yè)轉型

邊緣計算和云計算都具有獨特的優(yōu)勢，但最佳選擇取決于制造組織的具體需求和優(yōu)先級，這需要仔細考慮成本、安全性、延遲和互聯(lián)網(wǎng)連接的可靠性等因素。

在處理需要大量計算能力和存儲容量的應用時，制造企業(yè)可能會發(fā)現(xiàn)云解決方案更具優(yōu)勢。大規(guī)模數(shù)據(jù)分析、機器學習和集中式數(shù)據(jù)處理就是云基礎設施的可擴展性和靈活性能夠大顯身手的實例。相反，當實時處理和減少延遲至關重要時，邊緣計算則是更合適的選擇。邊緣計算非常適合對瞬間決策至關重要的制造業(yè)用例，如自主機器人、生產線上的質量控制和設備監(jiān)控。

在很多情況下，制造商選擇將云計算和邊緣計算相結合的混合方法，以利用兩種模式的優(yōu)勢。例如，制造商可以使用邊緣計算實時處理傳感器數(shù)據(jù)和檢測異常，以觸發(fā)即時維護，并將非關鍵數(shù)據(jù)發(fā)送到云端進行長期存儲、分析和優(yōu)化。這種混合方法使制造商能夠無縫地駕馭其工業(yè)環(huán)境的需求，利用這兩種模式的優(yōu)勢來優(yōu)化運營效率，增強決策過程，并最終推動創(chuàng)新。

云計算和邊緣計算在支持制造業(yè)方面都具有重要的前景。為了為每個應用做出最佳選擇，在過程初期做出明智的架構決策至關重要。這包括混合部署的規(guī)劃，考慮總體擁有成本，并確保與企業(yè)的總體安全態(tài)勢保持一致。通過從一開始就考慮這些因素，制造商可以更輕松地確定云計算、邊緣計算或兩者的組合，是否是最適合其特定需求的選擇。