Edge Computing stał się kluczową technologią w transformacji cyfrowej Przemysłu 4.0. Poznaj jego zalety, wyzwania wdrożeniowe oraz kierunki rozwoju, które rewolucjonizują produkcję, logistykę i energetykę w Polsce i na świecie.
W erze postępującej transformacji cyfrowej i czwartej, a coraz cześciej również piątej rewolucji przemysłowej (Przemysł 4.0/Przemysł 5.0), przedsiębiorstwa coraz częściej wdrażają innowacyjne rozwiązania zarówno w obszarze IT, jak i OT (Technologia Operacyjna), dążąc do zwiększenia wydajności i efektywności. Szybki dostęp do informacji i danych staje się kluczowy dla podejmowania decyzji w czasie rzeczywistym. Ogromna ilość danych generowanych przez współczesne aplikacje, w szczególności te związane z Internetem Rzeczy (IoT), wymaga nowych podejść do ich przetwarzania i analizy. Właśnie w tym kontekście na znaczeniu zyskuje Edge Computing, czyli przetwarzanie brzegowe.
Edge Computing na straży bezpieczeństwa IT/OT
Edge Computing to koncepcja IT polegająca na przenoszeniu danych i aplikacji bliżej użytkowników i urządzeń, które z nich korzystają, czyli na „brzeg” sieci. W przeciwieństwie do scentralizowanego przetwarzania w chmurze (Cloud Computing), Edge Computing wykorzystuje rozproszone mikrocentra danych zlokalizowane na brzegu sieci, przetwarzając dane bliżej miejsca ich generowania. Samo określenie „edge” podkreśla, że część prac obliczeniowych odbywa się na samym końcu sieci, gdzie w systemach IoT świat fizycznych obiektów komunikuje się z internetem. Podstawową funkcją Edge Computingu jest płynna integracja urządzeń brzegowych i chmury obliczeniowej oraz dwukierunkowa wymiana informacji. Choć pojęcia „Edge Computing” i „Fog Computing” (przetwarzanie we mgle) są zbliżone i bywają używane zamiennie, „Edge Computing” jest standardowym określeniem w branży IT, przyjętym przez duże firmy takie jak GE, HPE i APC by Schneider Electric, podczas gdy „Fog Computing” został ukuty przez Cisco. Fog Computing bywa określany jako połączenie nadrzędnego systemu scentralizowanego (chmury) z rozproszonymi systemami podrzędnymi (edge).
Podejście Edge Computing ostatnimi czasy mocno zyskuje na znaczeniu ze względu na pierwsze wdrożenia sprzętu AI by Design, który pozwala na przetwarzanie sztucznej inteligencji w modelu brzegowym, co pozwala na zapewnienie pełnej synergii działania bez konieczności korzystania z infrastruktury IT w chmurze obliczeniowej.
Edge Computing w nowoczesnym przemyśle
Nowoczesny przemysł opiera się na idei cyfrowej transformacji, gdzie Internet Rzeczy odgrywa kluczową rolę w zwiększaniu interoperacyjności i zdolności przetwarzania danych w czasie rzeczywistym. Aplikacje Internetu Rzeczy (IoT), gromadząc dane z różnych czujników i urządzeń, często wymagają wysokiej przepustowości, małych opóźnień i niezawodności. Trend cyfryzacji w przemyśle, mający na celu poprawę wydajności, powoduje wzrost zapotrzebowania na takie aplikacje. Urządzenia w fabryce mogą wytwarzać tak wielkie ilości danych, że nie da się ich przesyłać do chmury w czasie rzeczywistym. Przetwarzanie danych w chmurze nie zawsze spełnia wymagania aplikacji o znaczeniu krytycznym pod względem czasu reakcji, a przesyłanie wszystkich danych do chmury często nie jest optymalne ze względu na niską przepustowość, opóźnienia i konieczność zachowania zgodności z wymogami prawnymi.
Edge Computing jest niezbędny do eliminowania tych mankamentów. Przenosząc obliczenia bliżej miejsca powstawania danych, na krawędź procesu, technologia ta umożliwia znaczące ograniczenie zapotrzebowania na przepustowość sieci i przyspiesza analizę danych w czasie rzeczywistym, co jest kluczowe dla automatyzacji produkcji. Sprawna, autonomiczna praca urządzeń w przemyśle wymaga perfekcyjnej, niezakłóconej komunikacji i wymiany danych, a Edge Computing pozwala uniknąć opóźnień, które mogą negatywnie wpłynąć na jakość produkcji i bezpieczeństwo. Z tego względu Edge Computing jest kluczowy dla realizacji pełnego potencjału Przemysłu 4.0 i IoT, umożliwiając zaawansowane zastosowania takie jak predykcyjne utrzymanie ruchu, precyzyjna kontrola jakości i optymalizacja procesów w czasie rzeczywistym. W Polsce, rosnące inwestycje w infrastrukturę centrów danych i rozwój 5G dodatkowo napędzają adopcję Edge Computing, czyniąc ją coraz częściej koniecznością dla firm.
Korzyści z wdrożenia Edge Computingu w sektorze przemysłowym
- Redukcja opóźnień (latencji): Przetwarzanie danych blisko ich źródła skraca czas, w którym pakiet danych jest przesyłany do miejsca docelowego i z powrotem. Jest to kluczowe dla aplikacji wymagających natychmiastowej reakcji, takich jak systemy bezpieczeństwa, samochody autonomiczne, opieka zdrowotna czy zakłady przemysłowe.
- Ograniczenie zapotrzebowania na przepustowość sieci i kosztów pasma: Lokalna obróbka danych oznacza, że tylko niezbędna ich część jest przesyłana do centralnej bazy w chmurze, co zmniejsza ilość danych w sieci. Jest to szczególnie ważne przy ogromnej ilości danych generowanych przez niektóre aplikacje IoT, gdzie koszty wysyłania ich do chmury mogą być zdumiewające.
- Zwiększona efektywność operacyjna: Szybsza analiza danych w czasie rzeczywistym pozwala na szybsze podejmowanie decyzji i poprawę efektywności. Wczesne wykrywanie anomalii zapobiega kosztownym naprawom i redukuje przestoje.
- Zwiększone bezpieczeństwo i prywatność danych: Wrażliwe informacje mogą być wstępnie przetwarzane i przechowywane lokalnie, a do chmury przesyłane są jedynie dane zgodne z polityką prywatności. Mniejsza ilość danych przesyłanych przez zewnętrzne sieci zmniejsza potencjalne ryzyko ataków i utraty danych. Szyfrowanie danych na brzegu dodatkowo zwiększa bezpieczeństwo.
- Możliwość pełnej automatyzacji przy ograniczonej przepustowości łącza internetowego: Przetwarzanie lokalne pozwala na ciągłość pracy nawet w miejscach z ograniczonym lub przerywanym połączeniem sieciowym.
- Skalowalność: Przesunięcie algorytmów analitycznych do inteligentnych czujników i urządzeń sieciowych zmniejsza obciążenie sieci, co pozwala na obsługę rosnącej liczby urządzeń i danych.
- Lepsza jakość i dokładność danych: Lokalna filtracja i zmiana danych w informacje zwiększa ich granulację i dokładność. Z surowych danych wytwarza się informacje opisujące stan techniczny maszyny czy przebieg procesu.
- Potencjalne nowe strumienie przychodów: Integracja Edge Computing z AI może prowadzić do nowych modeli biznesowych i źródeł przychodów, np. poprzez inteligentne zarządzanie zapasami czy optymalizację operacyjną w handlu detalicznym.
Aby skorzystać z Edge Comptuingu należy pokonać pewne wyzwania
- Lokalizacja i środowisko: Centra danych mogą znajdować się w niemal dowolnym miejscu, często w trudnych warunkach (szafki z okablowaniem, serwerownie, punkty detaliczne, miejsca zewnętrzne), co stanowi wyzwanie dla zapewnienia niezawodności i wydajności.•
- Zdalne zarządzanie i serwis: W większości lokalizacji edge jest niewielu pracowników IT, co wymaga możliwości zdalnego zarządzania i serwisowania podzespołów, najlepiej predykcyjnego i proaktywnego, aby wyeliminować przestoje i zmniejszyć koszty. Skalowanie rozwiązań edge pochłania więcej zasobów logistycznych niż rozbudowa centralnego centrum danych.
- Szybkie i standaryzowane wdrożenia: Wdrażanie dużej liczby centrów edge wymaga standaryzowanego, powtarzalnego i sprawnego podejścia, najlepiej opartego na architekturach referencyjnych, aby uniknąć problemów z szybkością wdrożenia i zarządzaniem.
- Bezpieczeństwo fizyczne: Infrastruktura edge może być narażona na przypadkowe uszkodzenia, ataki wandali lub uszkodzenia spowodowane przez niewykwalifikowanych pracowników ze względu na często słabe zabezpieczenia fizyczne w miejscach instalacji.
- Cyberbezpieczeństwo: Zdecentralizowana architektura zwiększa liczbę potencjalnych wektorów ataków cybernetycznych. Wiele urządzeń IoT dostarczanych jest bez aktywowanego systemu uwierzytelniania i szyfrowania, a zarządzanie bezpieczeństwem w rozbudowanej, dynamicznej infrastrukturze jest złożone.
- Wysokie koszty początkowe: Koszty zakupu sprzętu, oprogramowania i modernizacji sieci mogą stanowić znaczącą barierę wejściową.
- Złożoność integracji: Wdrożenie Edge Computingu na dużą skalę i integracja z istniejącymi systemami może być złożone i zasobochłonne.
- Niedobór wykwalifikowanych specjalistów: Szybki wzrost rynku Edge Computing doprowadził do luki kompetencyjnej, ponieważ siła robocza nie jest wystarczająco przygotowana do obsługi złożoności tej infrastruktury.
Dzisiejszy przemysł nie istnieje bez nowoczesnych rozwiązań IT/OT
Edge Computing jest kluczowym filarem cyfrowej transformacji i Przemysłu 4.0/5.0, odpowiadając na rosnące zapotrzebowanie na szybkie przetwarzanie i analizę danych w czasie rzeczywistym, generowanych przez coraz liczniejsze urządzenia IoT. Przenosząc moc obliczeniową bliżej źródła danych, Edge Computing skutecznie ogranicza opóźnienia i wymagania co do przepustowości sieci, jednocześnie zwiększając bezpieczeństwo i efektywność operacyjną. Mimo wyzwań związanych z wdrożeniem, zarządzaniem i bezpieczeństwem, Edge Computing przynosi realne korzyści praktycznie każdemu sektorowi przemysłu, od produkcji przez logistykę po energetykę. Rosnące inwestycje i rozwój technologii 5G oraz AI wskazują, że Edge Computing staje się nie tylko przewagą konkurencyjną, ale coraz częściej koniecznością dla firm dążących do pełnego wykorzystania potencjału nowoczesnych technologii. Przyszłość integracji Edge Computing, IoT i AI kieruje się w stronę coraz bardziej inteligentnych, zintegrowanych i autonomicznych systemów, które będą napędzać dalsze innowacje w przemyśle.
