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过去10年,世界发生了结构性变化。机器学习和人工智能的进步为流程优化开启了新的视角和机遇。在制造业,这种变化与计算基础设施的转变同步发生。越来越多的计算从转移到边缘,只有在需要的时候,数据才会在云中流动。

边缘到云的连续统一体

最近,我们与惠普的边缘计算产品总监杰拉尔德·克莱恩(gerald kleyn)讨论了这些变化。惠普于2016年成立了融合边缘系统业务部门,以应对在数据中心使用惠普技术的企业客户,但他们希望同样的硬件具有更小的形式,可以用于其网络边缘。

根据克莱恩的说法,理解这一需求的关键是认识到客户需要一个边缘到云的连续体,在那里他们可以使用他们的数据。他说:“你在边缘上执行的处理或分析量与在云中执行的处理或分析量是连续的。”随着边缘计算的成熟,这种灵活性将变得越来越重要。克莱恩说:“我们相信它会随着时间的推移而改变。“那里没有固定的规则。我们正在建立一个平台,让我们的客户能够根据他们的工作量和用例适当地调整。”

ot和it正在融合

克莱恩说,客户真正想做的是在边缘运行他们熟悉的数据中心应用程序,而不是在设备上运行这些应用程序的定制或精简版本。他解释说:“我们坚持一些重要的原则,其中之一就是我们可以从数据中心运行一个未经修改的软件,就在数据中心的边缘。”“它没有什么不同,它不是一个更小的版本,也不是一个瘦身版本——这意味着它很容易支持。”

他还表示,他相信ot(运营技术)和it(信息技术)正在以多种方式融合:

● 组织融合,it和ot员工更紧密地合作

● 软件融合,包括边缘的虚拟化和整合

● ot与it的硬件融合

“有很多基于设备的系统是相对封闭和不可改变的,它们产生的数据并没有以现代分析的正确形式或方式产生,”克莱恩补充道。“我们所做的实际上是将ot和it硬件融合到我们的一些系统中,通过与应用程序相适应的行业标准生态系统为我们的客户创造利益。”

如何在聚合的世界中更有效地处理工作负载?

随着这种融合的发生,它也提供了新的方式处理各种工作负载的可能性——为智能工厂的工作方式带来了重要的变化。考虑到各种各样的物联网设备(从传感器、摄像机到机器人)生成的海量数据。基于云的分析已经使制造商能够从这些数据中获得有价值的见解。但如果将这种分析推向边缘,可以让制造商访问更大数据量的数据,并立即根据这些数据采取行动。

克莱恩举了一个例子,惠普在位于加州库比蒂诺的希捷科技(seagate technology)的制造工厂部署了这样一个解决方案。希捷一直在用惠普的数据中心使用传统高性能计算(hpc)系统开发的基于人工智能的模型进行分析。这些分析是通过分析硅片的扫描电子显微镜图像来寻找缺陷,从而提高希捷产品的质量,并提供更快、更早的异常检测和纠正。能够在边缘完成这项工作将会有很大的不同。在边缘进行实时分析意味着当数据中出现异常时,希捷可以在操作异常导致产品缺陷之前采取预防措施。这有助于减少意外的维护停机时间,并节省公司资金。

“有了人工智能,你需要有相当高水平的计算能力,才能推断出复杂的东西,比如视频数据,或者像希捷那样,扫描电子显微镜图像数据,”克莱恩说。“这些都是需要大量计算、存储和带宽的东西,通常需要将这些数据发送回数据中心。在边缘执行这些分析,然后只将结果发送回数据中心——或者只是有趣的视频或图像剪辑——显然可以为公司节省很多。”

为边缘提供更大的计算能力

惠普在边缘计算领域的核心工作是与intel的技术合作伙伴关系,克莱恩说,这对于帮助公司满足其制造业客户不断增长的需求至关重要。他说,两家公司在性能方面正在“突破极限”,同时也在优化惠普的边缘计算设备的尺寸、重量和功率。他总结道:“intel在功能、性能和小型化方面所做的所有工作,帮助我们从越来越小的节点尺寸中获得更多的价值——这对我们来说很重要。”“我们将这些节省直接提供给我们的用户。”

刚刚开始

边缘计算在制造业中具有广泛的适用性,这里提供的示例只是惠普、intel及其客户承诺实现的一小部分示例。有关他们工作的更多详细信息,请密切关注边缘计算社区更新。

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