工业物联网需利用边缘计算来应付各种情境

所谓的物联(IoT)，就是让物体变成配备的装置，并连上络，让装置可以互相沟通，而未来的工业物联(IIoT)，将利用云计算、边缘计算(edge computing)与雾计算(fog computing)等不同模式。

据Raconteur报导，对许多人来说，卡在电梯里可是最可怕的梦魇，不过有了物联或许可以解决这个问题；德国重工业制造商ThyssenKrupp在全球有超过100万台电梯，现在他们用物联算法来预测电梯何时可能故障，并提前进行预防措施。

ThyssenKrupp执行官Andreas Schierenbeck表示，企业必须想办法跟上21世纪的快速变迁，整合到工业领域的物联系统，是一种具备智能与实用的方式，来解决这种挑战。

要与超过100万台电梯连结，并进行分析，这需要大量的计算能力。ThyssenKrupp利用云端计算方式，也就是按量付费使用云端资源。

不过除了云端计算之外，还有“边缘计算”和雾计算；任何的物联计划，都必须选择对的方式。

边缘计算是云端计算的相反，是在数据本身进行计算与储存。这是使用本地的计算能力和储存，来完成低阶、低价值的任务，例如开启某些装置、或因为某些事件而送出警示。

IDC统计，到2019年，物联产生的信息中，有45%会在接近本地的地方进行计算与储存。HPE技术长Colin I’Anson认为，如果要掌握工业物联的重大机会，光靠大型数据中心与云端是不够的。

雾计算则是介于其中。其在边缘进行计算，不过也在接近终端使用者的地方整合当地资源。各种装置变成单一关，使用连结到云端的分布式节点，必要时可以传收资料并使用额外的计算资源。

云计算、边缘计算与雾计算各有其利弊。害虫防治公司Rentokil Initial目前利用雾计算来连结其捕鼠器，如果装置必须清空、或需要处理，就会发送警示给技术人员。

不管是哪一种计算，资安仍是大家关注的议题。边缘计算只会透过络传送必要的信息，不过如果需要更强计算能力的装置来处理更多计算，就要耗费更高成本。雾计算是在其中取得平衡，不过如果要部署更多中介的计算，管理起来就变得更麻烦。

这三种计算方式并非互相排斥，而是要依据不同的情况使用不同的方法。

例如，智能程序的照明计划需要集中式的系统，而炼油厂可能需要在不同的流程中部属许多边缘计算，然后整个炼油厂需要一个集中化的云端数字化身(Digital Twin)。每台火车上可能都需要边缘计算能力，但是如果要针对铁路进行预测性的维护，可能就要整合云端统。

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