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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)自主化關(guān)鍵為什么需要霧計(jì)算

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)( iiot )將最初獨(dú)立編程的設(shè)備組合到一個(gè)智能網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中。這些系統(tǒng)通常具有實(shí)時(shí)計(jì)算、數(shù)據(jù)互連、數(shù)據(jù)安全集成、高性能、可靠性、可擴(kuò)展性等功能。由于當(dāng)前使用的云解決方案的局限性，越來越多的高級(jí)和高價(jià)值iiot用例正在從云計(jì)算轉(zhuǎn)向霧計(jì)算。 Embedded Computing Design報(bào)導(dǎo)指出，IIoT的演變，根據(jù)數(shù)據(jù)互連和人工智能( ai )的程度，可以將其分為三個(gè)層次:監(jiān)控、優(yōu)化和自主。監(jiān)控包括資產(chǎn)性能管理，如預(yù)測(cè)維護(hù)和資產(chǎn)跟蹤。此級(jí)別的數(shù)據(jù)僅從邊緣流向后端云或控制中心，彼此之間沒有連接。人工智能和高級(jí)分析都只在后端運(yùn)行。 這種級(jí)別的用例側(cè)重于過程優(yōu)化，它使用傳感器捕獲的數(shù)據(jù)來監(jiān)視和改進(jìn)整個(gè)工業(yè)過程。隨著使用的傳感器數(shù)量的增加，為了減少傳輸?shù)胶蠖说臄?shù)據(jù)量，系統(tǒng)開始產(chǎn)生對(duì)邊緣分析的需求，這將繼續(xù)提高P2P數(shù)據(jù)互連的過程。因此，iiot系統(tǒng)具有數(shù)據(jù)連接和分層計(jì)算能力，所有這些都由霧計(jì)算支持。 進(jìn)入自主性層級(jí)的IIoT，主要利用AI管理系統(tǒng)，不再需要人為介入。各項(xiàng)決策權(quán)與控制將依據(jù)反應(yīng)時(shí)間要求與數(shù)據(jù)規(guī)模，分配到IIoT系統(tǒng)的不同階層。這個(gè)層級(jí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)會(huì)在各個(gè)運(yùn)算節(jié)點(diǎn)間移動(dòng)。如果沒有霧計(jì)算，系統(tǒng)便不可能擁有自主性，而透過霧計(jì)算，業(yè)者便能開發(fā)出更有彈性、韌性的自主化系統(tǒng)。 舉例而言，離岸風(fēng)力發(fā)電農(nóng)場(chǎng)引進(jìn)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)后，每座風(fēng)力發(fā)電機(jī)內(nèi)的數(shù)據(jù)總線(databus)便可在各個(gè)運(yùn)算節(jié)點(diǎn)的分析與控制應(yīng)用間進(jìn)行數(shù)據(jù)分享。當(dāng)安裝在某一座風(fēng)力發(fā)電機(jī)的傳感器偵測(cè)到風(fēng)向或風(fēng)力變化時(shí)，便可通知其他下風(fēng)處的風(fēng)力發(fā)電機(jī)做出調(diào)整，以維持整座風(fēng)力發(fā)電農(nóng)場(chǎng)的穩(wěn)定輸出。 發(fā)電農(nóng)場(chǎng)的數(shù)據(jù)也可在傳回至后端的控制中心后，與氣象、整合業(yè)務(wù)系統(tǒng)等其他服務(wù)結(jié)合，產(chǎn)生長期的預(yù)測(cè)及分析數(shù)據(jù)。監(jiān)控層級(jí)的IIoT并無部署霧計(jì)算的必要，但對(duì)于優(yōu)化使用案例而言，霧計(jì)算可說是十分理想的功能；對(duì)于自主性使用案例，霧計(jì)算更是關(guān)鍵。 靈活的計(jì)算框架(如Linux容器)有助于簡化ai應(yīng)用程序的部署和管理，而網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)(如數(shù)據(jù)分發(fā)服務(wù)( DDS ) )則是優(yōu)化和自動(dòng)化用例中數(shù)據(jù)連接的重要基礎(chǔ)。