执行概述
在追求工业物联网支持的业务流程改进和创新的坚实十年之后，工业网络边缘层在数字转换架构中的价值现在得到了广泛认可。边缘功能定义最初被视为IT和(越来越多地)基于云的应用程序与OT环境相交的点，现在它在一些重要领域继续发展，如边缘到云的集成、边缘计算以及IT、OT和安全的融合。
随着数据饥渴的分析和其他企业应用程序需要来自OT资产、流程、人员和其他组件的可靠、普遍的信息，连接性需求不断升级。关键领域的应用程序需求，如延迟、安全性和前提执行，正在进一步强调边缘功能。
随着这种演变的继续，各种边缘组件的作用也在演变。这包括在ARC所称的“厚边缘”设备中扩展计算和存储能力，以及在以网络为中心的“薄边缘”中不断融合IT、OT和安全。结合高端终端设备不断扩大的功能，包括越来越多的移动和自动设备，如机器人和agv，在工业物联网的优势，在哪里做什么选择继续扩大。
该报告来自ARC对数字化转换工业网络边缘的广泛初步研究，突出了重要工业网络基础设施层的不同组件的趋势，以帮助客户制定有关边缘实现的决策。特别强调描述了工业网络基础设施层中边缘到云集成、边缘计算以及IT、OT和安全性的收敛方面的不同重点。
主要结论包括:
- 工业物联网的优势现在被认为是数字转型战略的关键促成因素。vwin德赢手机官网
- 工业物联网的优势不断发展，以响应数据驱动的数字转型战略不断升级的需求。vwin德赢手机官网
- 与以网络为中心的薄边缘组件相比，以计算为中心的厚边缘设备正在向不同的方向发展。
- 边缘到云的集成和边缘计算在很大程度上仍然是厚边缘设备的领域，这是由它们更强大的计算和存储能力定义的。
- IT/OT融合，特别是自动化控制、集中管理和安全的融合，在以网络为中心的薄边缘最为突出。
- 就当前和新兴的网络替代方案以及新技术和标准的不断引入而言，薄边缘仍然是一个动态的环境。
数字化转型工业网络优势的不同需求
追求数字化业务改进策略的客户了解在整个企业中需要更深更广泛的连接。用于分析、机器学习、新的面向服务的收入流和其他应用程序的基于云的解决方案需要来自资产、流程、人员和位于边缘的自动化和控制设备的数据，以产生有意义的业务价值。这一现实已经导致行业普遍认识到优势在实现预期业务结果方面的重要性。
边缘功能对于支持连接的产品、流程和服务的全谱，并提供快速的价值转化时间是必要的。边缘功能被用来完成一些重要的任务，比如减少向云发送数据时的响应延迟，以及使云免受边缘设备中不断增加的可用数据量所驱动的“数据泛滥”的影响。
边缘设备通过提供与体系结构更高层次的集成和隔离，在支持OT环境方面发挥着关键作用。这表现在支持北向和南向连接以及ot友好的可视化和安全性等方面。
工业物联网优势的工业网络基础设施部分是交付的引爆点，并日益成为物理资产和流程之间的数据和信息转换到数字转换应用程序的引爆点。vwin德赢手机官网在标准化和创新的推动下，网络性能的不断提高，以及对集成操作安全的不断强调，进一步促进了这一层体系结构的动态特性。
这导致了位于网络基础设施层的各种工业边缘设备的不同功能重点，以及物联网功能应该位于何处的仔细考虑。ARC所称的“厚边缘”设备，如具有重要计算和存储功能的ipc、网关和路由器，正日益将重点放在边缘到云的集成和边缘计算上。
在以网络为中心的设备(如工业以太网交换机(IES))所在的薄边缘的活动，仍然关注于操作优先级，如网络性能和可靠性，同时越来越追求IT/OT的融合——特别是当它涉及到集成安全时。日益强大的终端设备本身具有物联网功能的可用性，进一步混淆了在工业网络边界内做什么事情的选择。
边缘用例影响设备需求
资产管理、生产优化和预测vwin德赢手机官网性维护等领域的传统数字化转型用例仍在继续，但在产品和服务创新、竞争卓越和差异化以及应对流行病驱动的“新常态”业务条件方面，有影响力的新应用正在出现。例子包括新兴的用例，如增强的现场操作、连接远程专家、人员跟踪、安全和物流和供应链。5G和私有无线技术的出现同样促成了创新用例的逐步变化，特别是在移动、自动驾驶和远程资产和运营方面，进而推动了边缘需求的增加。
新的装置越来越多地利用新兴的解决方案，如AI/ML, AR/VR，视频，分析和数字双胞胎，以追求这些目标。对这些应用程序的边缘预处理解决了必要的响应时间和计算需求，特别是对于产生即时输出而不是被降级为离线处理的操作和安全应用程序。
更新后的分析再次确认了在这些需求的背景下，数字转换边缘的厚组件与薄组件的作用。厚边缘设备主要集中于端到云的集成和边缘计算能力，而与网络安全集成和集中管理能力相关的IT/OT融合在薄边缘更为突出。
厚边缘=边缘到云集成、边缘计算和云原生架构
数字化转型的企业有更多的机会在整个体系结构中分布功能，因为IT、原生云技术和基于ip的网络越来越接近边缘。企业云架构同样在追求其主要数据源并克服云执行的限制(特别是在延迟方面)时下降到边缘。
边缘的数据处理降低了数据密集型安装的云服务费用，并可以解决基于云的解决方案的部署、规模和管理复杂性方面的问题。边缘层还可以用于生成、访问和处理太难、太昂贵或访问太慢的数据，或者绕过控制系统架构直接将数据发送到云中。
分析是边缘计算的“杀手级应用”之一，因为它们能够在减少机器停机时间和最大化资产利用率等领域提供具体的业务成果。这种追求已经扩展到与AI、AR/VR、机器视觉和视频分析相关的功能。大量的数据预处理和可靠性要求，以及on-prem输出的需求，将这些应用程序的执行推到了边缘。
分析、视频、机器学习和类似的应用程序需要大量的数据收集和计算能力，这使得从成本和性能的角度来看，直接与企业云集成是不可能的。由此导致的边缘计算和存储需求的升级正在推动该功能进入厚边缘，包括ipc、边缘服务器和工业物联网网关和路由器。
例如，工业物联网网关和路由器已经从串行到以太网转换的传统角色演变为IT/OT融合、边缘到云集成和边缘计算的平台。基于ip的有线和无线网络的标准化正在消除基于硬件的协议转换的需求，特别是在新的安装中，并推动基于容器的应用层协议转换。反过来，这些设备越来越多地采用来自ARM或英特尔的标准cpu、Linux操作系统或衍生产品，包含更大的内存，并为容器提供软件支持。
网关和路由器供应商继续为他们的设备增加计算能力。因此，工业物联网网关和路由器市场的价值重点已经从基于自动化协议转换演变为更依赖于通过软件支持的功能和应用程序执行的差异化，包括边缘到云的集成和边缘计算。
表的内容
- 执行概述
- 数字化转型工业网络优势的不同需求
- 边缘用例影响设备需求
- 厚边缘=边缘到云集成、边缘计算和云原生架构
- Thin Edge = IT、OT、安全的融合
- TSN、SPE和APL驱动以太网进一步进入体系结构
- 建议
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