過去10年，大資料世界發生了結構性變化。機器學習和人工智能的進步為流程優化開啟了新的視角和機遇。在制造業，這種變化與計算基礎設施的轉變同步發生。越來越多的計算從資料中心轉移到邊緣，隻有在需要的時候，資料才會在雲中流動。
邊緣到雲的連續統一體
最近，我們與惠普的邊緣計算産品總監傑拉爾德·克萊恩（Gerald Kleyn）讨論了這些變化。惠普于2016年成立了融合邊緣系統業務部門，以應對在資料中心使用惠普技術的企業客戶，但他們希望同樣的硬體具有更小的形式，可以用于其網絡邊緣。
根據克萊恩的說法，了解這一需求的關鍵是認識到客戶需要一個邊緣到雲的連續體，在那裡他們可以使用他們的資料。他說:“你在邊緣上執行的處理或分析量與在雲中執行的處理或分析量是連續的。”随着邊緣計算的成熟，這種靈活性将變得越來越重要。克萊恩說：“我們相信它會随着時間的推移而改變。“那裡沒有固定的規則。我們正在建立一個平台，讓我們的客戶能夠根據他們的工作量和用例适當地調整。”
OT和IT正在融合
克萊恩說，客戶真正想做的是在邊緣運作他們熟悉的資料中心應用程式，而不是在裝置上運作這些應用程式的定制或精簡版本。他解釋說:“我們堅持一些重要的原則，其中之一就是我們可以從資料中心運作一個未經修改的軟體，就在資料中心的邊緣。”“它沒有什麼不同，它不是一個更小的版本，也不是一個瘦身版本——這意味着它很容易支援。”
他還表示，他相信OT（營運技術）和IT（資訊技術）正在以多種方式融合：
● 組織融合，IT和OT員工更緊密地合作
● 軟體融合，包括邊緣的虛拟化和整合
● OT與IT的硬體融合
“有很多基于裝置的系統是相對封閉和不可改變的，它們産生的資料并沒有以現代分析的正确形式或方式産生，”克萊恩補充道。“我們所做的實際上是将OT和IT硬體融合到我們的一些系統中，通過與應用程式相适應的行業标準生态系統為我們的客戶創造利益。”
如何在聚合的世界中更有效地處理工作負載?
随着這種融合的發生，它也提供了新的方式處理各種工作負載的可能性——為智能工廠的工作方式帶來了重要的變化。考慮到各種各樣的物聯網裝置(從傳感器、錄影機到機器人)生成的海量資料。基于雲的分析已經使制造商能夠從這些資料中獲得有價值的見解。但如果将這種分析推向邊緣，可以讓制造商通路更大資料量的資料，并立即根據這些資料采取行動。
克萊恩舉了一個例子，惠普在位于加州庫比蒂諾的希捷科技(Seagate Technology)的制造工廠部署了這樣一個解決方案。希捷一直在用惠普的資料中心使用傳統高性能計算(HPC)系統開發的基于人工智能的模型進行分析。這些分析是通過分析矽片的掃描電子顯微鏡圖像來尋找缺陷，進而提高希捷産品的品質，并提供更快、更早的異常檢測和糾正。能夠在邊緣完成這項工作将會有很大的不同。在邊緣進行實時分析意味着當資料中出現異常時，希捷可以在操作異常導緻産品缺陷之前采取預防措施。這有助于減少意外的維護停機時間，并節省公司資金。
“有了人工智能，你需要有相當高水準的計算能力，才能推斷出複雜的東西，比如視訊資料，或者像希捷那樣，掃描電子顯微鏡圖像資料，”克萊恩說。“這些都是需要大量計算、存儲和帶寬的東西，通常需要将這些資料發送回資料中心。在邊緣執行這些分析，然後隻将結果發送回資料中心——或者隻是有趣的視訊或圖像剪輯——顯然可以為公司節省很多。”
為邊緣提供更大的計算能力
惠普在邊緣計算領域的核心工作是與Intel的技術合作夥伴關系，克萊恩說，這對于幫助公司滿足其制造業客戶不斷增長的需求至關重要。他說，兩家公司在性能方面正在“突破極限”，同時也在優化惠普的邊緣計算裝置的尺寸、重量和功率。他總結道:“Intel在功能、性能和小型化方面所做的所有工作，幫助我們從越來越小的節點尺寸中獲得更多的價值——這對我們來說很重要。”“我們将這些節省直接提供給我們的使用者。”
剛剛開始
邊緣計算在制造業中具有廣泛的适用性，這裡提供的示例隻是惠普、Intel及其客戶承諾實作的一小部分示例。有關他們工作的更多詳細資訊，請密切關注邊緣計算社群更新。
作者：Geof Wheelwright
Geof Wheelwright從事技術記者工作超過25年(包括為《倫敦時報》、《金融時報》、《新聞周刊》、《時代周刊》、《衛報》以及《計算機世界》和《Geekwire》等行業出版物工作)，現在是加州山景城的Atheer, Inc.的營銷傳播總監。他為Atheer寫了四本關于增強現實在工業中的應用的電子書，涵蓋了航空、汽車、運輸、物流和制造業。
