Przetwarzanie brzegowe wymaga nowych umiejętności

Przetwarzanie brzegowe z roku na rok zyskuje na znaczeniu, a tym samym rośnie także grupa inżynierów żywo zainteresowanych wdrożeniem tej technologii w swoich zakładach produkcyjnych. Aby jednak zapewnić sobie sukces w tej dziedzinie, powinni oni także zadbać o uzupełnienie swojej wiedzy o cztery dodatkowe umiejętności.

Sfery technologii informacyjnej (IT) i technologii operacyjnej (OT) coraz mocniej się przenikają. Nie powinno to dziwić: w ostatnich latach sektor przemysłowy inwestuje spore pieniądze w rozwijanie projektów mających na celu zwiększenie ilości, dostępności i zakresu wykorzystania danych procesowych ? wszystko  po to, by przyspieszyć realizację owych procesów oraz usprawnić rozwiązywanie złożonych problemów. U podstaw wszystkich tych działań leży jeden wspólny trend ? przejście od scentralizowanych lub hierarchicznych modeli systemów automatyki do systemów brzegowych, określanych zbiorowo jako przetwarzanie brzegowe.

Podstawy przetwarzania brzegowego

Warto mieć świadomość, że przetwarzanie brzegowe nie zrodziło się w próżni i w praktyce nie odnosi się do jednej, jasno określonej technologii. Należy je postrzegać raczej jako pewną koncepcję architektury systemów, stanowiącą element większego paradygmatu określanego jako przetwarzanie rozproszone. W paradygmacie tym zasoby obliczeniowe nie są skoncentrowane w głównym sterowniku lub aplikacji, lecz rozmieszczone w różnych punktach systemu. Inżynierowie pracujący wcześniej z rozproszonymi systemami sterowania (DCS) wiedzą, jak paradygmat ten działa w praktyce. 

Przetwarzanie brzegowe nie jest jednak kolejnym stadium ewolucji systemów DCS ? jego korzenie sięgają raczej sieci rozproszonych, współtworzących zasoby Internetu w pierwszych latach XXI w. W tym czasie duże, scentralizowane sieci po raz pierwszy musiały się zmierzyć z problemem ograniczonej przepustowości i związanych z nią opóźnień. Aby skrócić ich czas reakcji, postanowiono geograficznie przesunąć zasoby sieciowe jak najbliżej tych obszarów, z których pochodziło najwięcej zapytań o dany zasób. Równocześnie upowszechnienie inteligentnych urządzeń i Internetu Rzeczy (IoT) sprawiło, że zasoby i usługi obliczeniowe stały się dostępne także lokalnie. Te same trendy można zaobserwować dziś w sektorze przemysłowym ? ujawniają się one w zjawisku łączenia poszczególnych sieci w celu stworzenia Przemysłowego Internetu Rzeczy (IIoT).

W porównaniu z systemami DCS systemy brzegowe działają w sposób jeszcze bardziej rozproszony ? zarówno w zakresie przetwarzania oraz przechowywania danych, jak i komunikacji. Funkcje te zostały w nich przeniesione bliżej dolnych warstw systemów automatyki, a więc tam, gdzie działają czujniki i realizowane są zadania sterowania. To właśnie ta sfera nazywana jest ?brzegiem?.

Jednakże w praktyce brzeg ten jest definiowany bardzo różnie. Bezpieczniej jest więc przyjąć, że zaliczamy do niego wszelkie zasoby zlokalizowane poza centralną bazą danych lub chmurą.

Podobne rozbieżności dotyczą zresztą także urządzeń brzegowych. Możemy przyjąć, że są to wszystkie inteligentne urządzenia peryferyjne, takie jak transmitery, sterowniki PLC czy sterowniki PAC, a także bramy brzegowe, np. konwertery protokołów, routery czy komputery przemysłowe (IPC), które łączą ze sobą różne elementy sieci lub całe sieci. Urządzenia tego typu stanowią dziś coraz ważniejszy instrument gromadzenia i normalizacji danych procesowych.

Ta ostatnia polega z kolei na zmianie formatu danych, uzupełnianiu ich o metadane, usuwaniu wartości nietypowych oraz wypełnianiu luk ? wszystko po to, by sprowadzić je do wspólnego mianownika, umożliwiającego dalsze przetwarzanie w systemach i gromadzenie w centralnej bazie danych. Kwestia normalizacji danych w ostatnich latach stale zyskuje na znaczeniu: rośnie bowiem liczba i zróżnicowanie urządzeń i protokołów generujących i przesyłających dane. Nikogo nie dziwią już przestarzałe sieci polowe obsługujące protokół OPC, dane JSON zlokalizowane w chmurze ani nowe formaty danych, bazujące na inteligentnych sieciach bezprzewodowych. 

Głównym zadaniem urządzeń brzegowych jest w tym kontekście wstępne przetwarzanie danych w terenie oraz eliminacja danych nieistotnych, co zmniejsza zapotrzebowanie na przepustowość sieci i moc obliczeniową procesorów. Jednak zalety przetwarzania brzegowego nie ograniczają się do optymalizacji wykorzystania zasobów. Nowoczesne, wydajne urządzenia brzegowe mogą pełnić także zupełnie nowe funkcje: mogą służyć jako system do wizualizacji danych, lokalna baza danych, urządzenia komunikacyjne lub serwery aplikacji do obsługi lokalnych procesów, ograniczając tym samym zależność od komputerów PC oraz przyspieszając integrację infrastruktury IT.

Fot. 1. Kontroler groov EPIC firmy Opto 22 jest brzegową wersją tradycyjnego sterownika przemysłowego. | Źródło: Opto 22

Nowe umiejętności ery przetwarzania brzegowego

Architektura brzegowa ze swojej natury łączy odrębne dotąd funkcje i technologie. Aby w pełni wykorzystać potencjał tej zmiany, specjaliści ds. technologii operacyjnej muszą jednak zyskać nowe umiejętności z zakresu przetwarzania brzegowego. A do tych zaliczamy przede wszystkim znajomość budowy systemu, zarządzanie sieciami, znajomość baz danych oraz wiedzę z zakresu bezpieczeństwa. Przyjrzyjmy się bliżej każdej z nich.

1. Znajomość budowy systemu: aby system brzegowy mógł funkcjonować bez zarzutu, powinien być obsługiwany przez osobę, która wie, na jakiej zasadzie on działa. Każdy jego element ? urządzenia brzegowe, sieci komputerowe i oprogramowanie ? podlega specyficznym ograniczeniom, a jakość jego interakcji z pozostałymi komponentami może zdecydować o efektywności całego systemu. Istotną kwestią jest tu także interoperacyjność, tj. możliwość przesyłu danych między różnymi domenami. Dlatego warto znać podstawowe formaty wymiany danych, takie jak JSON, a także wiedzieć, jak je efektywnie przetwarzać i organizować z użyciem różnorodnych urządzeń. Czynniki te w praktyce decydują bowiem o atrybutach całego systemu, w tym o jego skalowalności, która w dobie integracji IIoT stale zyskuje na znaczeniu.

2. Zarządzanie sieciami: przetwarzanie brzegowe zwiększa efektywność systemów IT/OT m.in. dzięki bardziej efektywnemu wykorzystaniu zasobów sieciowych. Dlatego inżynierowie pracujący z systemami przetwarzania brzegowego powinni wiedzieć, jak mierzyć i zarządzać wydajnością sieci komputerowych. Jeśli sieć taka zostanie odpowiednio zaprojektowana, dodanie kilku urządzeń brzegowych generujących i przetwarzających duże zbiory danych może przyspieszyć jej reakcję na poziomie lokalnym przy jednoczesnym ograniczeniu wykorzystania centralnych zasobów sieciowych. Obciążenie, a tym samym i wymaganą przepustowość sieci można także ograniczyć, wdrażając wydajne protokoły komunikacyjne, takie jak MQTT. Na sposób projektowania sieci oraz wybór urządzeń brzegowych i protokołów komunikacyjnych wpływ mogą mieć także inne czynniki, takie jak skalowalność czy odporność na błędy.

3. Znajomość baz danych: bazy danych odgrywają kluczową rolę w procesach przechowywania, alokacji i analizy informacji w systemach IT i OT. W architekturze brzegowej baz tych jest więcej, a połączenia między nimi są ściślejsze. Dlatego obsługujący je specjaliści powinni wiedzieć, jak są one zbudowane, jaki jest charakter zachodzących między nimi interakcji, a także jaki wpływ na bezpieczeństwo i efektywność funkcjonowania baz ma jakość przesyłanych do nich danych oraz częstotliwość i rodzaj wykonywanych na nich operacji. Warto też pomyśleć o instalacji specjalnego oprogramowania do obsługi łączności między bazami i/lub wyposażonego w narzędzia komunikacyjne IoT, ułatwiające wymianę danych między urządzeniami brzegowymi, bazami danych i usługami chmurowymi. 

4. Wiedza z zakresu bezpieczeństwa: bezpieczeństwo fizyczne i cyberbezpieczeństwo systemów brzegowych to bardzo złożona kwestia ? w architekturze tego typu dane są bowiem magazynowane, przywoływane i zarządzane w wielu rozproszonych punktach sieci. Dlatego inżynierowie pracujący z tego typu siecią powinni mieć świadomość potencjalnego ryzyka, a także znać narzędzia, które umożliwią redukcję owego ryzyka. Powinni też dysponować wiedzą na temat funkcji i zasad implementacji rozwiązań z zakresu bezpieczeństwa, takich jak zapory sieciowe, oraz sposobów zabezpieczenia danych, w tym ich uwierzytelniania, szyfrowania i certyfikacji. Nie bez znaczenia będzie też umiejętność oceny poziomu bezpieczeństwa nowych urządzeń i aplikacji, zanim zostaną one włączone do sieci.

Fot. 2. Node-RED to popularne narzędzie komunikacyjne IoT, które ułatwia wymianę danych na brzegu sieci. | Źródło: Opto 22

Wyskocz na brzeg

Nastanie ery przetwarzania brzegowego jest niemal nieuniknione, podobnie zresztą jak popularyzacja technologii umożliwiających integrację IT i OT oraz wdrożenie Przemysłowego Internetu Rzeczy. Dlatego żaden ukierunkowany przyszłościowo przedsiębiorca nie powinien lekceważyć tego trendu. 

Wraz ze wzrostem mocy i funkcjonalności przemysłowych urządzeń sieciowych rośnie również potrzeba kształtowania umiejętności, które pozwolą w pełni wykorzystać ich potencjał. To szansa dla inżynierów, aby wysforować się na czoło peletonu i w jak największym stopniu przyczynić się do tworzenia wartości dodanej dla wewnętrznych i zewnętrznych klientów. Do tego jednak potrzeba wiedzy. Dlatego szansę na świetlaną przyszłość w erze przetwarzania brzegowego mają tylko ci z nich, którzy zainwestują w rozwijanie nowych umiejętności.


Josh Eastburn jest dyrektorem ds. marketingu technicznego w magazynie Control Engineering.