Internet Industriel des Objets IIOT : Comprendre la différence entre Cloud et Edge

Les termes «cloud» et «périphérie» sont fréquemment utilisés par les professionnels de l'industrie de l'énergie, qui connaissent bien la technologie, mais que signifient-ils et comment changent-ils les opérations de la centrale? Pour obtenir un point de vue d'initié, POWER a posé la question à Akshay Patwal, directeur commercial stratégique chez Siemens Energy. Patwal dirige le développement et la commercialisation de projets de transformation commerciale numérique, en utilisant des plateformes et des analyses de Big Data, pour créer des services basés sur les données. Il a été un pionnier dans la construction de la numérisation et du cadre basé sur les mégadonnées en développant et en mettant en œuvre des plates-formes, des systèmes et des processus d'entreprise à l'échelle de l'entreprise pour maximiser la valeur des données d'entreprise, en améliorant les performances, en réduisant les coûts et en générant des revenus. Il est un expert et un leader d'opinion sur la gestion des données, l'analyse des données et les technologies de visualisation dans l'industrie de l'énergie, il a donc évidemment une richesse de connaissances sur le sujet.
Akshay Patwal est directeur commercial stratégique chez Siemens Energy. Courtoisie: Siemens

PUISSANCE: Que signifient cloud et périphérie, et pourquoi cette technologie est-elle importante?
Patwal: en raison de l'augmentation exponentielle du nombre d'appareils dans l'IoT [internet of things] réseau, la capacité de stockage et de traitement des données de ces appareils a considérablement augmenté. Dans l'architecture cloud computing, toutes les données générées dans le réseau IoT sont déplacées vers un emplacement cloud centralisé et traitées pour des objectifs spécifiques. Cela crée une situation dans laquelle tous les appareils doivent avoir accès aux données ou aux applications dans le cloud. Il offre un moyen sécurisé de gérer les données avec un accès à distance. L'un des plus grands avantages du cloud est qu'il garantit que seuls les utilisateurs autorisés peuvent accéder aux informations et aux applications nécessaires.
Cependant, cette configuration centralisée devient une contrainte en termes de traitement rapide des données collectées en périphérie du réseau avec une faible latence. Mais le cloud a une puissance et une capacité de traitement considérables, et est hautement évolutif, ce qui en fait une entité importante dans la gestion et le traitement des données.
Mais, cette façon centralisée de traiter les données a conduit à quelques problèmes dans le scénario où il y a une énorme quantité de données générées à la périphérie du réseau, et récemment ces appareils ont acquis une excellente puissance de traitement. Premièrement, le temps nécessaire à la communication des données – de l'appareil périphérique au cloud centralisé et inversement – est important. Cela met également beaucoup de pression sur la bande passante du réseau et peut ralentir considérablement le réseau. Edge computing offre une solution à ce problème en hébergeant les données clés de l'appareil au niveau du périphérique lui-même et en les traitant en temps réel pour résoudre le problème localement. En conséquence, moins de bande passante et de traitement sont nécessaires sans surcharger le réseau. Il offre une approche polyvalente de l'infrastructure réseau en utilisant la puissance de traitement disponible grâce à la combinaison d'appareils IoT modernes et de centres de données périphériques.
Mais l'une des principales limitations des périphériques de périphérie est qu'ils n'accumulent que des données collectées localement, ce qui rend difficile pour eux d'utiliser n'importe quel type d'analyse de «big data». Le cloud computing résout ce problème en permettant une analyse des données à grande échelle, qui est au-delà des limites et permet à l'intelligence artificielle (AI) et à l'apprentissage automatique (ML) d'être plus viables.
PUISSANCE: Comment les techniciens et les directeurs d'usine peuvent-ils décider quand et où utiliser ces outils?
Patwal: La meilleure façon d'utiliser le meilleur des deux mondes est d'incorporer l'informatique de périphérie à l'informatique en nuage, en combinant le potentiel d'acquisition de données de la périphérie avec le potentiel de stockage et de traitement du cloud. La grande question serait de savoir quand utiliser Edge sur le cloud. Certains des points suivants pourraient aider à répondre à cette question.
Connectivité. La connectivité est irrégulière dans les environnements d'infrastructure hautement distribués et entraîne une forte pression sur la bande passante du réseau pour le transfert de données. Le cloud est fortement tributaire de la puissance de calcul et de la bande passante, et les systèmes hérités ne sont pas conçus pour ce type de connectivité de données. Par conséquent, ils ne pourront pas prendre en charge l'IIoT en fonction des cas d'utilisation requis par le cloud.
Immédiateté. La rapidité de la prise de décision est un élément clé de la mise en œuvre de l'informatique de périphérie, car dans certains cas, des décisions instantanées doivent être prises pour éviter les pannes catastrophiques.
Le volume. À mesure que le volume de données augmente, son schéma reste généralement le même, mais pour quelques cas. Lorsqu'il est envoyé dans le cloud, il est filtré et Edge fournit cette surveillance clé de ce processus. De plus, comme ML ne peut pas fonctionner à partir de données de streaming brutes, Edge peut préparer les données pour cela.
Coût. Dans certains cas, le coût de la construction d'une infrastructure pour prendre en charge le cloud est cher, car il nécessite des appareils de haute qualité, une connectivité plus forte, un stockage plus important, etc. Edge atténue cette exigence, étant très économique pour les mêmes cas d'utilisation.
Intimité. Très souvent, les réglementations et les préoccupations des clients interdisent le transfert de données hors de leur domaine, mais ils s'attendent toujours à obtenir le service analytique nécessaire. Edge offre une excellente solution où il héberge les données et les traite localement.
Sécurité. Les vulnérabilités de sécurité sont minimisées en limitant l'accès physique et cybernétique aux actifs requis. Il empêche tout mauvais fonctionnement et toute utilisation non autorisée tout en fournissant des informations aux ressources requises.
PUISSANCE: les analyses de bord finiront-elles par remplacer le cloud?
Patwal: Je pense que Edge complétera le cloud en conduisant la gestion et l'analyse des données en temps quasi réel près de la source de données. Edge réduira les coûts en utilisant une architecture informatique distribuée pour traiter l'analyse critique, réduisant ainsi la dépendance au cloud. Pour combiner une architecture de périphérie à cloud, l'analyse en temps réel doit s'exécuter à différents niveaux, tels que capteur, machine, passerelle ou contrôleur dans l'environnement sur site ou cloud. L'introduction de capteurs intelligents en périphérie lui permet de prendre des décisions intelligentes, puis de se synchroniser avec le cloud. En conséquence, une architecture de périphérie à cloud bien définie, selon le domaine et les données, accélérerait le cloud computing.
Concernant la question de savoir lequel utiliser l'un par rapport à l'autre, je pense qu'ils ne peuvent pas être considérés comme des systèmes informatiques distincts, mais doivent au contraire se compléter. Les principaux domaines d'intérêt d'une centrale électrique sont les suivants:

Augmentation de la disponibilité. L'optimisation des équipements des centrales électriques se déroule généralement comme un scénario pré-planifié basé sur l'historique et les opérations des actifs. Je pense que le cloud computing devrait être utilisé ici, mais Edge peut analyser le comportement de l'équipement localement avec d'autres données et compléter l'analyse du cloud. Cela renforcera encore les analyses du cloud pour réguler les activités de maintenance et optimiser la maintenance conditionnelle avec un équilibre des opérations et des activités de maintenance avec la fiabilité et la gestion des stocks.
Amélioration des performances. La même approche que ci-dessus doit être mise en œuvre pour l'amélioration des performances, car le cloud peut consulter les données de performance historiques combinées avec des facteurs pertinents, et Edge examine les modèles de performance en temps réel pour guider l'analyse du cloud. Cela fournit une vue plus approfondie du comportement et permet une récupération continue de la dégradation.
Détection et diagnostic des défauts à distance. C'est un domaine où je crois que Edge peut gagner la priorité sur le cloud en détectant les erreurs inattendues et en effectuant des diagnostics. Mais les apprentissages et les résultats de la tâche peuvent être partagés avec le cloud computing lors de ses calculs de durée de vie et de performance de l'actif.
Assistance sur site à distance. Encore une fois, la périphérie gagne en préférence ici car elle guidera la surveillance et le diagnostic des actifs de la centrale électrique pour une détection précoce des anomalies et des dommages imminents. Il déploiera également la bonne main-d'œuvre et l'inventaire requis pour la reprise. Mais, comme dans le cas précédent, les résultats sont intégrés dans les calculs de durée de vie et de performances dans le cloud.
Risque et conformité. La cybersécurité est certainement une analyse de pointe, car elle répond plus rapidement aux cyberattaques, et les services publics sont souvent sceptiques lorsqu'ils partagent leur réseau avec des tiers. Mais, un domaine dans lequel le cloud peut entrer en scène est que ces cyber-scénarios peuvent être entrés dans l'analyse du cloud pour concevoir des packages de cybersécurité plus solides et personnalisés pour l'avenir.
Gestion de flotte. Le cloud computing gagne en importance ici, car un cloud centralisé a la vue d'ensemble de la flotte. Il peut effectuer une surveillance et des diagnostics pour une transparence totale au niveau de la machine, de l'usine et du parc, et fournir des diagnostics d'actifs, une surveillance des performances et une optimisation des opérations pour créer de nouvelles voies pour les services publics pour gérer et commercialiser leurs actifs. Le rôle de la périphérie est de fournir une surveillance et des diagnostics au niveau de la machine locale ou de l'usine à l'analyse plus large.

—Aaron Larson est le rédacteur en chef de POWER (@AaronL_Power, @POWERmagazine).

            
        

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