České Radiokomunikace

Řízení v cloudu: Do jaké míry?

Řízení v cloudu: Do jaké míry?
Rostoucí efektivita průmyslových závodů s sebou přináší také širší využívání cloud computingu. Je však důležité si rovněž uvědomit, kde je computing zapotřebí a kde by se měl realizovat. Mnoho řídících techniků by na své systémy rádo aplikovalo rčení „Co se stane ve Vegas, zůstane ve Vegas“, tedy ve smyslu „Co se stane v provozu, zůstane v provozu“.

Podle procesních techniků by veškeré automatizační, řídicí a přístrojové aplikace měly zůstat v závodě. Je to tak spolehlivější a bezpečnější. A ještě před pár lety to byla také jediná možnost. Dochází však ke změně.

V honbě za vyšší efektivitou a konkurenčními výhodami se firmy obracejí na cloud computing jako na cestu k získávání dat z výroby, jejich zpracování a zasílání vybraných výsledků managementu, analytikům, dodavatelům a v některých případech i zpět do závodu. Ať už tomu říkáme průmyslový internet věcí (Industrial Internet of Things – IIoT), Průmysl 4.0, nebo systém průmyslového řízení a sběru dat (Supervisory Control And Data Acquisition – SCADA), digitální transformace průmyslové výroby již výrazně pokročila.

Protože se to však značně odlišuje od pořádků zaběhaných po desetiletí, objevuje se mnoho otázek: A co zabezpečení? Jsou spojení spolehlivá? Nedělali jsme to vždycky, jen se tomu teď říká jinak?

Když firmy přecházejí z pilotní fáze a začínají implementovat plnohodnotné systémy IIoT a Průmysl 4.0, často vyvstávají další otázky: Jak velká míra řízení přechází do cloudu? Nakolik by se mělo zpracování dat provádět v cloudu (obrázek 1)? 

Cloud computing pro průmyslové systémy

Někteří zastánci cloud computingu tvrdí, že čím více computingu se odehraje v cloudu, tím lépe. Tento přístup však počítá s realitou průmyslových řídicích systémů (Industrial Control Systems – ICS). Bylo by nezodpovědné pokoušet se o řízení na nízké úrovni nebo o časově senzitivní řízení z cloudu, stejně jako o většinu typů systému SCADA. Zabezpečení, latence a spolehlivost internetového připojení se nemohou rovnat s interní sítí závodu. Také objem a rychlost přenosu dat z typického průmyslového systému by vyžadovaly obrovské množství cloudových zdrojů s mnohem vyššími následnými náklady.

Jeden z nejnovějších trendů v oblasti cloud computingu se však vůbec nenachází v cloudu, ale na okraji (edge). Edge computing si mohou různí lidé vykládat jinak. Z hlediska cloudu IIoT se za okraj často považuje hranice průmyslového systému, například brána, která se ke cloudu připojuje. Z hlediska samotného průmyslového řídicího systému může být okrajem zařízení, jako je senzor, akční člen nebo i vzdálený terminál (Remote Terminal Unit – RTU) v terénu shromažďující data z mnoha zařízení. Ať už je okraj definován jakkoli, jde o to, že pokud se výpočetní výkon přemístí sem, může se ušetřit spousta času a peněz díky filtrování, úpravě a agregaci dat ještě před jejich odesláním do vyšší úrovně analytiky.

Všechno se nemusí provádět v cloudu. Ve skutečnosti by většina automatizačních techniků souhlasila s tím, že je lepší umístit výpočetní výkon tam, kde je zapotřebí. Lokální computing zajišťuje odezvu bližší reálnému času, snižuje nároky na přenosovou kapacitu a omezuje nejistotu síťových spojení. Zvažte následující čtyři místa, kde může probíhat zpracování dat:

1. Zařízení: Umístění výpočetního výkonu na úroveň zařízení může snížit objem dat, která je nutno zasílat do aplikací závodu vyšší úrovně a do cloudu tím, že se data filtrují nebo upravují přímo u zdroje. Zpracování na úrovni zařízení navíc může abstrahovat data z různých provozních protokolů do společného protokolu. To znamená, že aplikace vyšší úrovně nemusejí znát specifické protokoly provozních zařízení, která jim dodávají informace, což data zpřístupňuje širšímu spektru klientů.

2. Závod: Toto je tradiční místo, kde se odehrává většina průmyslového computingu, přičemž řízení a vizualizaci zajišťují systémy SCADA a rozhraní HMI. Nyní se v zájmu uspokojení nových požadavků tyto systémy stále častěji využívají pro vytváření metadat, jako je stav zařízení, stav připojení a skóre technického stavu systému, stejně jako ke sledování cílové výroby.

 

3. Brána: Computing na úrovni brány je efektivním způsobem, jak uplatnit úsporu nákladů díky snížení objemu dat a jejich úpravě v případě již zavedené infrastruktury, která nemusí být schopna podporovat nově přidané výpočetní zdroje. Jestliže organizace nechce narušit starší systém, doplnění zpracování dat v místě, kde data opouštějí závod, dává smysl (obrázek 2).

4. Cloud: Když se přímo u zdroje provedou náležité kroky pro omezení objemu, správu a zvýšení kvality dat ze systémů závodu a vzdálených zařízení, zdroje cloud computingu lze využívat efektivněji pro agregaci dat z více míst, pro ukládání a analýzu dat a jejich prezentaci ve formě nejvhodnější pro potřeby klienta.

Nejnovější generace cloudových služeb IIoT poskytuje rovněž zabezpečená, obousměrná spojení, která umožňují cloudu zasílat data a analytiku zpět autorizovaným konečným uživatelům, ať už jsou kdekoli. Tuto možnost nenabízejí všechny cloudové služby, ale její přínos může být značný. Cloudové služby mohou ukládat data v rozsahu, kterému se interní systémy závodu nemohou rovnat. V kombinaci s širokou nabídkou cloudové analytiky je evidentní, jak může integrace dat závodu a cloudových služeb přispívat k lepší znalosti procesu a poskytovat lepší vodítka pro rozhodování. 

Řízení a cloudové služby

To, jestli co nejlépe využijete novou éru cloudových služeb pro průmyslové řízení, bude záviset na tom, jak je nutno cloudová data spravovat a jaká data potřebujete z cloudu dostávat zpět. Použití zdrojů na vhodné úrovni pro úpravu a optimalizaci dat odesílaných do cloudu sníží náklady a zkrátí čas, za jaký se analytická data dostanou zpět do závodu. Abstrahování dat z několika zdrojových protokolů zpřístupní data většímu množství klientských aplikací v závodě a v cloudu.

Dny, kdy platilo rčení „Co se stane v závodě, zůstane v závodě“, jsou sečteny. Přenášení procesních dat do cloudu a získávání smysluplných odpovědí z cloudu je cílem mnoha integračních projektů. Vyvážení datové zátěže při každém kroku tohoto procesu je klíčem k jejich úspěšné implementaci. K optimalizaci dále přispívá doplnění edge computingu tam, kde je potřeba. 

Bob McIlvride je ředitel pro komunikace společnosti Skkynet Cloud Systems, člena sdružení CSIA. Sdružení CSIA je obsahový partner vydavatelství CFE Media. Upravila Emily Guentherová, zástupkyně obsahového ředitele, Control Engineering, CFE Media, eguenther@cfemedia.com.

Zdroj