产品建议:云和边缘如何协调，在工业物联网时代蓬勃发展

现代工业的特点是越来越多的设备分布在不同的工业现场。由于长期使用，难免会出现一些故障。为了尽早发现问题并采取预防措施，有必要跟踪其工作状态。维修工程师通常被派往现场。然而，这可能会产生相当大的成本，而且往往无法及时发现问题。

工业物联网(IIoT)的发展使现场设备能够连接到互联网，所以它们的运行状态在一个中心位置被持续监控。无论发生什么，都可以从云端实时看到，一旦出现故障，工程师可以在屏幕前定位问题并立即采取行动。

迈向云+边缘工业物联网生态系统的四步

随着越来越多的设备连接到互联网并产生越来越多的数据量，制造商和用户正在寻求更有效的维护和数据洞察，以促进增长。这意味着更深入地挖掘数据，更好地处理和分析。所有这些需求都为协调的“云和边缘”工业物联网生态系统带来了更大的技术挑战。

1.从不同设备收集数据

部署在工业现场的设备不断捕获来自现场不同部分的数据，监控机器和环境。由于这些设备具有不同的接口(串口、以太网端口、蓝牙、Wi-Fi)，因此从它们中获取数据并不容易。现场各种类型的设备正在生成大量的数据，这对希望收集和处理这些数据的网关来说是一个巨大的挑战。

不同的设备使用不同的协议进行通信。即使在同一类别中，也可能有相当多的选择。以可编程逻辑控制器为例。这个行业有几个主要的参与者，每个人都有自己的协议。同时，一些制造商通过他们的私有协议进行通信。这给用户带来了兼容性问题，因为大多数传输数据的传统网关只支持其中的几个协议。这意味着一个站点需要多种网关，这意味着设备支出巨大，品牌切换成本高。

随着现场设备的多样化，上述问题日益突出，需要集成多个工业协议，并兼容私有协议，以便通过一个一体化的IIoT网关传输来自不同来源的数据。

2.对边缘数据进行预处理

在云计算时代，数据被上传到云端进行处理、存储和分析。随着海量数据的生成，它们给云计算带来了更大的负荷。考虑是否应该将所有数据一点一点地发送到云，等待云接收所有数据并返回命令(有时根本没有命令)，然后再采取进一步的行动。这意味着数据传输有很大的延迟。尽管5G可以解决速度问题，但云承载了大量数据。

这就是边缘计算的用武之地。通过预先配置的条件或编程工具，从不同设备收集的数据可以在生成位置附近(“边缘”)进行过滤。其中一些可以在当地处理。例如，如果达到某个阈值，网关可以立即响应，例如向维护人员发送警报，或更改PLC参数。当满足某些条件时，它还可以通过输入和输出(I/O)连接控制其他下游设备，因此使用不同协议的控制器可以交换数据。

然后剩下的，即被清除的数据，被发送到云端。这节省了数据流和带宽，并减轻了云的过度负载。

3.将数据上传到云端

今天的世界越来越由数据驱动。作为工业物联网生态系统的核心部分，云在集中管理、数据分析和决策方面发挥着重要作用。

就像数据收集设备的通信协议不同一样，不同的云在连接和交互方法上也不同。例如，微软Azure和亚马逊的AWS等主要公共云都与软件开发工具包(sdk)相连。云和来自边缘的请求功能之间的交互逻辑也有所不同。因此，将数据发送到云意味着网关和云集成的大量工作。

云网关使系统集成商能够轻松地连接到云，大多数用户需要与云进行自定义交互以上传数据。随着技术的进步，如今的云网关通常支持主要的物联网云。配置云只需要几个步骤，这样数据就可以从源传输到云。

当系统集成商试图从云端监控一切以确保其系统正常工作时，制造商需要通过监控和数据采集(SCADA)系统来管理工厂。因此，网关使本地SCADA系统能够通过工业协议获取数据，并使云能够通过消息队列遥测传输(MQTT)通信获取数据。

4.实施数字化项目

完全数字化需要时间。开始一个新项目通常涉及相当多的工作:准备所有的设备，集成它们，编写应用程序等等。在这个瞬息万变的世界里，时间就是一切。

云和边缘解决方案应该易于部署和配置，以便尽快实施新项目。随着越来越多的管理工具的出现，可以从云平台管理这些网关。支持Web配置，支持导入导出配置。部署和批量管理可以在平台上完成。

为了满足不断变化的业务需求，并随着项目的进展响应新的需求，定制是必要的。例如，云平台在迭代过程中需要不同于网关的支持;随着数据分析的深入，一些边缘的数据处理逻辑需要调整。

云和边缘设计提供更好的用户体验

云和边缘在工业物联网中非常紧密地合作。通过高效的协调，可以更好地利用优势，并让用户更好地了解该领域正在发生的事情，确保设备高效工作，从而提供更好的用户体验。有了更高效、更健全的数据库，可以更好地洞察产品改进和参数优化，从而增强工业4.0时代的竞争力。

安妮刘是市场专家，InHand网络．由内容经理马克·霍斯克编辑，控制工程，CFE媒体和技术，mhoske@cfemedia.com。

关键词:工业云和边缘建议，工程师选择奖

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