Eine neblige Prognose für das industrielle Internet der Dinge

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Die wichtigste Erkenntnis ist, dass es bei Systemen um die Daten geht . Die Basistechnologie ist die Datenzentrierung.

Ein datenzentriertes System hat keine fest codierten Interaktionen zwischen Anwendungen. Bei der Anwendung auf die Fog-Konnektivität überwindet dieses Konzept Probleme, die mit der Punkt-zu-Punkt-Systemintegration verbunden sind, wie zum Beispiel mangelnde Skalierbarkeit, Interoperabilität und die Fähigkeit, die Architektur weiterzuentwickeln. Es ermöglicht Plug-and-Play-Einfachheit, Skalierbarkeit und außergewöhnlich hohe Leistung.

Der führende Standard für datenzentrierte Konnektivität ist der Data Distribution Service (DDS). DDS ist nicht wie andere Middleware. Es adressiert direkt Echtzeitsysteme. Es bietet eine umfassende Feinsteuerung der Echtzeit-Quality of Service (QoS)-Parameter, einschließlich Zuverlässigkeit, Bandbreitenkontrolle, Lieferfristen, Lebendigkeitsstatus, Ressourcenbeschränkungen und Sicherheit. Es verwaltet explizit das Kommunikations-"Datenmodell" oder Typen und QoS, die für die Kommunikation zwischen Endpunkten verwendet werden. Es handelt sich somit um eine „datenzentrierte“ Technologie.

Bei DDS dreht sich alles um Daten:Daten finden, Daten kommunizieren, frische Daten sicherstellen, Datenanforderungen abstimmen und Daten kontrollieren. Wie eine Datenbank, die datenzentrierten Speicher bietet, versteht DDS den Inhalt der von ihm verwalteten Informationen. Diese datenzentrierte Natur, analog zu einer Datenbank, rechtfertigt den Begriff „Datenbus“.

Databus vs. Database:Die 6 Fragen, die sich jeder IIoT-Entwickler stellen muss

Traditionelle Kommunikationsarchitekturen verbinden Anwendungen direkt. Diese Verbindung nimmt viele Formen an, einschließlich Messaging, objektorientierter Fernaufruf und dienstorientierte Architekturen. Datenzentrische Systeme unterscheiden sich grundlegend dadurch, dass Anwendungen nur mit den Daten und Eigenschaften von Daten interagieren. Datenzentrierung entkoppelt Anwendungen und ermöglicht in hohem Maße Skalierbarkeit, Interoperabilität und Integration. Da viele Anwendungen unabhängig voneinander mit den Daten interagieren können, macht die Datenzentrierung auch die Redundanz natürlich.

Beachten Sie, dass der Datenbus die Anwendung-Anwendung-Interaktion durch die Anwendung-Daten-Anwendung-Interaktion ersetzt. Diese Abstraktion ist der Kernpunkt der Datenzentrierung und absolut entscheidend. Die Datenzentrierung entkoppelt Anwendungen und erleichtert die Skalierung, Interoperabilität und Systemintegration erheblich.

Um die obige Analogie fortzusetzen, eine Datenbank implementiert denselben Trick für die datenzentrierte Speicherung. Es rettet altes Informationen, die Sie später suchen können indem Sie Eigenschaften der gespeicherten Daten in Beziehung setzen. Ein Datenbus implementiert datenzentrierte Interaktion. Es verwaltet die Zukunft Informationen, indem Sie filtern nach Eigenschaften der eingehenden Daten. Datenzentrierung macht eine Datenbank für große Speichersysteme unverzichtbar. Datenzentrierung macht einen Datenbus zu einer grundlegenden Technologie für die Integration großer Softwaresysteme.

Der Datenbus erkennt und verbindet automatisch veröffentlichende und abonnierende Anwendungen. Es sind keine Konfigurationsänderungen erforderlich, um eine neue intelligente Maschine zum Netzwerk hinzuzufügen. Der Datenbus stimmt QoS ab und erzwingt sie. Der Datenbus isoliert Anwendungen von der Ausführung oder sogar der Existenz anderer Anwendungen. Solange die Datenspezifikationen erfüllt sind, kann eine Anwendung erfolgreich ausgeführt werden.

Ein Datenbus benötigt auch keine Server. Es verwendet ein Protokoll, um mögliche Verbindungen zu erkennen. Der gesamte Datenfluss ist direkt Peer-to-Peer für die geringstmögliche Latenz. Und da keine Server verstopfen oder ausfallen, ist die grundlegende Infrastruktur sowohl skalierbar als auch zuverlässig.

Um wie in unseren Beispielen oben skalieren zu können, müssen wir hierarchische Subsysteme kombinieren; das ist wichtig zum nebeln. Dies erfordert eine Komponente, die Subsystem-Schnittstellen isoliert, einen „Fog-Routing-Knoten“. Beachten Sie, dass dies ein konzeptioneller Begriff ist. Es muss und wird oft nicht als Hardwaregerät implementiert. Es wird normalerweise als Dienst oder laufende Anwendung implementiert. Dieser Dienst kann überall dort ausgeführt werden, wo er benötigt wird:auf dem Gerät selbst, in einer separaten Box oder im übergeordneten System. Seine Funktion besteht darin, ein Subsystem „in eine Schachtel zu wickeln“, um so die Komplexität zu verbergen. Das Subsystem exportiert somit nur die benötigten Daten, lässt nur kontrollierten Zugriff zu und präsentiert sogar eine einzige Sicherheitsdomäne (Zertifikat). Da der Datenbus auf natürliche Weise Redundanz unterstützt, ermöglicht das Service-Design hochzuverlässigen Systemen, einfach viele parallele Routing-Knoten zu betreiben.

Hierarchische Systeme erfordern die Eindämmung der internen Daten des Subsystems. Der Fog-Routing-Knoten ordnet Datenmodelle zwischen den Ebenen zu, steuert den Informationsexport, ermöglicht eine schnelle interne Erkennung und bildet Sicherheitsdomänen ab. Die externe Schnittstelle ist somit eine viel einfachere Ansicht, die das interne System verbirgt.

RTI hat mit über 1000 Projekten immense Erfahrung mit diesem Design. Dazu gehören schnelle 3-kHz-Rückkopplungsschleifen für die Robotik, das riesige 300.000-Punkte-Launch-Control-SCADA-System von NASA KSC, die größten Offshore-Turbinenparks von Siemens Wind Power, der Grand Coulee-Damm, die CT-Bildgebungs- und Patientenüberwachungsproduktlinien von GE Healthcare, fast alle Navy-Schiffe der USA und seine Verbündeten, die kontinuierlichen Bergbaumaschinen von Joy Global, viele pilotenlose Drohnen und Bodenstationen, die Hardware-in-the-Loop-Testumgebung von Audi und eine wachsende Liste autonomer Pkw- und Lkw-Designs.

Zu den wichtigsten Vorteilen eines Datenbusses gehören:

• Zuverlässigkeit :Einfache Redundanz und keine Serverausfälle ermöglichen einen äußerst zuverlässigen Betrieb. Der DDS-Datenbus unterstützt Systeme, die es nicht tolerieren, auch nur für kurze Zeit offline zu sein, egal ob 5 Minuten oder 5 Millisekunden.
• Echtzeit :Datenbus-Peer-to-Peer-Bereitstellung unterstützt problemlos Latenzen, die in Millisekunden und sogar Dutzenden von Mikrosekunden gemessen werden.
• Schnittstellenskala :Große Softwareprojekte mit mehr als 10 interagierenden Modulen müssen Schnittstellen sorgfältig definieren, koordinieren und weiterentwickeln. Die datenzentrierte Technologie verlagert diese Verantwortung von manuellen Prozessen auf eine automatische, erzwungene Infrastruktur. RTI hat Erfahrung mit Systemen mit über 1500 Programmierteams, die Tausende von interagierenden Anwendungen erstellen.
• Datenskala :Wenn Systeme groß werden, müssen sie den Datenfluss kontrollieren. Es ist einfach nicht praktikabel, alles an jede Bewerbung zu senden. Der Datenbus ermöglicht das Filtern nach Inhalt, Rate und mehr. Somit erhalten Anwendungen nur das, was sie wirklich brauchen. Dies reduziert sowohl die Netzwerk- als auch die Prozessorlast erheblich. Dies ist für jedes System mit mehr als 1000 unabhängig adressierbaren Datenelementen von entscheidender Bedeutung.
• Architektur :Datenzentriertheit lässt sich einem System nicht einfach „hinzufügen“. Es wird stattdessen als Kerndesign übernommen. Daher ist die Transformation nur für IIoT-Designs der nächsten Generation sinnvoll. Die meisten Systemdesigns haben einen Lebenszyklus von vielen Jahren.

Jedes System, das die meisten dieser Anforderungen erfüllt, sollte ernsthaft über ein datenzentriertes Design nachdenken.

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Die neblige Zukunft

Wie die kalifornische Nebeldecke wirkt eine Wolke an der richtigen Stelle Wunder. Die Databus-Technologie ermöglicht elastisches Computing, indem sie die Daten zuverlässig dorthin bringt, wo sie benötigt werden. Es unterstützt zuverlässigen, skalierbaren Systemaufbau in Echtzeit. Natürlich ist die Kommunikation nur eine der erforderlichen Funktionen der sich entwickelnden Nebelarchitektur. Aber es ist wichtig und relativ ausgereift. Es treibt somit viele Designs an.

Das industrielle IoT wird fast jede Branche verändern, einschließlich Transport, Medizin, Energie, Öl und Gas, Landwirtschaft und mehr. Es wird der wichtigste treibende Technologietrend der nächsten Jahrzehnte sein, die Technologiegeschichte unseres Lebens. Fog-Computing wird die leistungsfähige Verarbeitung, die derzeit nur in der Cloud verfügbar ist, auf das Feld verlagern. Die Vorhersage ist in der Tat neblig.