Uma previsão nebulosa para a Internet das coisas industrial

As placas na I-280 subindo a península de São Francisco a proclamam como a "Autoestrada mais bonita do mundo". É melhor quando a névoa rola sobre as colinas do vale, como nesta foto que tirei no verão passado.

Essa névoa não é apenas bonita, é também a geladeira natural responsável pelo clima perfeitamente perfeito da Califórnia. Nuvens no lugar certo fazem maravilhas.

O que é Fog?

Esta é uma analogia perfeita para o futuro iminente da computação Industrial Internet of Things (IIoT). Com o tempo, a névoa é a mesma coisa que as nuvens, apenas perto do solo. Na IoT, a névoa é definida como uma tecnologia de nuvem próxima às coisas. Nenhum dos dois é um termo preciso, mas é verdadeiro em ambos os casos:nuvens no lugar certo fazem maravilhas.

Os principais consórcios da indústria, incluindo o Industrial Internet Consortium (IIC) e o OpenFog Consortium, estão trabalhando muito para definir melhor esse futuro. Todos concordam que muitos aspectos que impulsionam o sucesso espetacular da nuvem devem se estender além dos data centers. Eles também concordam que o mundo real também contém desafios não tratados por sistemas em nuvem. Eles também discutem sobre nomes e posicionamento de marca; veja a barra lateral para um mapa rápido do tempo. Por qualquer nome, a névoa, ou computação de borda em camadas, é crítica para a operação da infraestrutura industrial.

Talvez a melhor maneira de entender a névoa seja examinar casos de uso reais.

Exemplo:Dispositivos Médicos Conectados

Considere primeiro o futuro próximo dos sistemas médicos inteligentes. O problema de condução é um fato alarmante:o terceiro ^rd A principal causa de morte nos EUA é erro hospitalar . Apesar de extensos protocolos que verificam e reavaliam suposições, alarmes de dispositivos, treinamento sobre fadiga de alarmes e anos de experiência, a triste verdade é que centenas de milhares de pessoas morrem todos os anos devido a falhas de comunicação e erros. Cada vez mais claramente, compensar o erro humano em um ambiente tão complexo não é a solução. O melhor caminho é usar a tecnologia para cuidar melhor dos pacientes.

O padrão de Ambiente Clínico Integrado é um esforço líder para criar um sistema distribuído inteligente para monitorar e cuidar de pacientes. A ideia principal é conectar dispositivos médicos entre si e a uma função de computação “supervisória” inteligente. O supervisor atua como um membro incansável da equipe assistencial, verificando o estado do paciente e alertando de forma inteligente os cuidadores humanos ou até mesmo tomando ações autônomas em caso de problemas.

O supervisor combina e analisa as leituras do oxímetro, capnômetro e respirador para reduzir alarmes falsos e interromper a infusão de drogas para evitar overdose. O DDS “databus” conecta todos os componentes com entrega confiável em tempo real.

Isso parece simples. No entanto, considere os desafios do mundo real. O problema não é apenas a inteligência. Os dispositivos médicos atuais não se comunicam de todo. Eles não têm ideia de que estão conectados ao mesmo paciente. Não há uma maneira óbvia de garantir a consistência dos dados, monitoramento da equipe ou operação confiável.

Pior, o diagrama acima é apenas um paciente. Essa não é a realidade de um hospital; eles têm centenas ou milhares de leitos. Os pacientes mudam de sala todos os dias. O ambiente inclui uma mistura de redes com e sem fio. Encontrar e fornecer informações dentro do ambiente crítico de tratamento é um desafio excelente.

Um ambiente hospitalar realista inclui milhares de pacientes e centenas de milhares de dispositivos. A tecnologia de monitoramento confiável deve encontrar o paciente certo e garantir a entrega dos dados desse paciente para a análise ou equipe certa. No mapa de conectividade acima, cada ponto vermelho é um “nó de roteamento de névoa”, responsável por passar os dados corretos para a próxima camada.

Este cenário expõe a necessidade fundamental de um sistema de névoa em camadas. Sistemas complexos como este devem ser construídos a partir de subsistemas hierárquicos. Cada subsistema compartilha dados internos, com possivelmente um fluxo de dados complexo, para executar suas funções. Por exemplo, um ventilador é um dispositivo complexo que controla os fluxos de gás, monitora o estado do paciente e fornece respiração assistida. Internamente, inclui muitos sensores, motores e processadores que compartilham esses dados. Externamente, apresenta uma interface muito mais simples que transmite o estado fisiológico do paciente. Cada uma das centenas de tipos de dispositivos em um hospital enfrenta um desafio semelhante. O sistema de computação de névoa deve trocar as informações corretas na cadeia em cada nível.

Observe que este caso de uso não é um bom candidato para tecnologia baseada em nuvem. Essas máquinas devem trocar fluxos de dados rápidos e em tempo real, como formas de onda de sinal, para tomar decisões adequadas. Além disso, a saúde do paciente está em jogo. Assim, cada componente crítico precisará de uma conexão muito confiável e até mesmo de uma implementação redundante para failover. Esses failovers devem ocorrer em questão de segundos. Não é seguro ou prático confiar em conexões remotas.

Exemplo:carros autônomos

O “carro sem motorista” é a inovação mais disruptiva no transporte desde a “carruagem sem cavalo”. Carros e caminhões com direção autônoma (AD) mudarão a vida diária e a economia de maneiras difíceis de imaginar. Eles moverão pessoas e coisas mais rápido, mais seguro, mais barato, mais longe e mais fácil do que os carros primitivos “bio-drive” do século passado. E o impacto econômico é impressionante; 30% de todos os empregos nos EUA terminarão ou mudarão; caminhões, entregas, controle de tráfego, transporte urbano, creche, hotéis à beira de estradas, restaurantes, seguros, carrocerias de automóveis, advocacia, imóveis e lazer nunca mais serão os mesmos.

O software do carro autônomo troca muitos tipos e fontes de dados. Os sensores de vídeo e Lidar têm um volume muito alto; os sinais de controle de feedback são rápidos. A infraestrutura que envia com segurança as informações certas para os lugares certos na hora certa torna o desenvolvimento do sistema muito mais fácil. O veículo, portanto, combina o desempenho de sistemas embarcados com a inteligência da nuvem ... também conhecida como névoa.

Os veículos inteligentes são sistemas distribuídos complexos. Um carro autônomo combina visão, radar, lidar, sensores de proximidade, GPS, mapeamento, navegação, planejamento e controle. Esses componentes devem trabalhar juntos como um sistema confiável, seguro e protegido que pode analisar ambientes complexos em tempo real e reagir para negociar ambientes caóticos. A autonomia é, portanto, um desafio técnico supremo. Um carro autônomo é mais um robô sobre rodas do que um carro. Os fornecedores automotivos de repente enfrentam um desafio muito novo. Eles precisam de névoa.

Fog integra todos os componentes em um design de carro autônomo. Cada um desses componentes é um módulo complexo por si só. Como no caso de monitoramento de paciente em hospital, este é apenas um carro; nós de roteamento de névoa (vermelho) são necessários para integrar subsistemas e conectar o carro em um sistema maior baseado em nuvem. Este sistema também requer desempenho rápido, confiabilidade extrema, integração de muitos tipos de fluxo de dados e interações de módulo controladas. Observe que os aplicativos baseados em nuvem também são componentes críticos. Os sistemas Fog também devem se fundir perfeitamente com os aplicativos baseados em nuvem.

Como funciona o nevoeiro?

Então, como tudo isso pode funcionar? Eu mencionei alguns dos requisitos acima. A conectividade é talvez o maior desafio. As tecnologias de classe empresarial não podem oferecer o desempenho, a confiabilidade, a redundância e a escala distribuída de que os sistemas IIoT precisam.

O principal insight é que sistemas são tudo sobre dados . A tecnologia capacitadora é a centralização dos dados.

Um sistema centrado em dados não possui interações codificadas entre os aplicativos. Quando aplicado à conectividade de névoa, esse conceito supera problemas associados à integração de sistema ponto a ponto, como falta de escalabilidade, interoperabilidade e a capacidade de desenvolver a arquitetura. Ele permite simp

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