Une prévision brumeuse pour l'Internet industriel des objets

de manière transparente avec les applications basées sur le cloud.

Comment le brouillard peut-il fonctionner ?

Alors, comment tout cela peut-il fonctionner ? J'ai fait allusion à quelques-unes des exigences ci-dessus. La connectivité est peut-être le plus grand défi. Les technologies d'entreprise ne peuvent pas offrir les performances, la fiabilité, la redondance et l'échelle distribuée dont les systèmes IIoT ont besoin.

L'idée clé est que les systèmes sont entièrement axés sur les données . La technologie habilitante est centrée sur les données.

Un système centré sur les données n'a pas d'interactions codées en dur entre les applications. Lorsqu'il est appliqué à la connectivité Fog, ce concept surmonte les problèmes associés à l'intégration de systèmes point à point, tels que le manque d'évolutivité, d'interopérabilité et la capacité de faire évoluer l'architecture. Il permet une simplicité plug-and-play, une évolutivité et des performances exceptionnellement élevées.

La principale norme pour la connectivité centrée sur les données est le service de distribution de données (DDS). DDS n'est pas comme les autres middleware. Il s'adresse directement aux systèmes temps réel. Il offre un contrôle fin et étendu des paramètres de qualité de service (QoS) en temps réel, notamment la fiabilité, le contrôle de la bande passante, les délais de livraison, l'état de la vivacité, les limites de ressources et la sécurité. Il gère explicitement le « modèle de données » ou les types de communication et la qualité de service utilisés pour communiquer entre les points de terminaison. Il s'agit donc d'une technologie « data-centric ».

DDS est tout au sujet des données :trouver des données, communiquer des données, garantir des données fraîches, faire correspondre les besoins en données et contrôler les données. Comme une base de données, qui fournit un stockage centré sur les données, DDS comprend le contenu des informations qu'il gère. Ce caractère data-centric, analogue à une base de données, justifie le terme « databus ».

Databus vs. Database :les 6 questions que chaque développeur IIoT doit se poser

Les architectures de communication traditionnelles connectent directement les applications. Cette connexion prend de nombreuses formes, notamment la messagerie, l'appel orienté objet distant et les architectures orientées service. Les systèmes centrés sur les données diffèrent fondamentalement car les applications n'interagissent qu'avec les données et les propriétés des données. La centrée sur les données découple les applications et permet considérablement l'évolutivité, l'interopérabilité et l'intégration. Étant donné que de nombreuses applications peuvent interagir avec les données de manière indépendante, le centrage sur les données rend également la redondance naturelle.

Notez que le bus de données remplace l'interaction application-application par l'interaction application-données-application. Cette abstraction est au cœur de la centration des données et elle est absolument essentielle. La centrage sur les données découple les applications et facilite grandement l'évolutivité, l'interopérabilité et l'intégration du système.

Poursuivant l'analogie ci-dessus, une base de données implémente cette même astuce pour le stockage centré sur les données. Il sauve vieux informations que vous pourrez ultérieurement rechercher en reliant les propriétés des données stockées. Un bus de données met en œuvre une interaction centrée sur les données. Il gère le futur informations en vous permettant de filtrer par les propriétés des données entrantes. La centrage sur les données rend une base de données essentielle pour les grands systèmes de stockage. La centrage sur les données fait d'un bus de données une technologie fondamentale pour l'intégration d'un système logiciel à grande échelle.

Le bus de données découvre et connecte automatiquement les applications de publication et d'abonnement. Aucune modification de configuration n'est requise pour ajouter une nouvelle machine intelligente au réseau. Le bus de données correspond et applique la QoS. Le bus de données isole les applications de l'exécution, voire de l'existence, d'autres applications. Tant que ses spécifications de données sont respectées, une application peut s'exécuter avec succès.

Un bus de données ne nécessite pas non plus de serveurs. Il utilise un protocole pour découvrir les connexions possibles. Tous les flux de données sont directement peer-to-peer pour une latence la plus faible possible. Et, sans serveurs à obstruer ou à échouer, l'infrastructure fondamentale est à la fois évolutive et fiable.

Pour évoluer comme dans nos exemples ci-dessus, nous devons combiner des sous-systèmes hiérarchiques ; c'est important pour le brouillard. Cela nécessite un composant qui isole les interfaces de sous-système, un « nœud de routage de brouillard ». Notez qu'il s'agit d'un terme conceptuel. Il n'a pas besoin d'être, et n'est souvent pas, implémenté en tant que périphérique matériel. Il est généralement implémenté en tant que service ou application en cours d'exécution. Ce service peut fonctionner partout où vous en avez besoin :sur l'appareil lui-même, dans un boîtier séparé ou dans le système de niveau supérieur. Sa fonction est d'« enrouler une boîte autour » d'un sous-système, masquant ainsi la complexité. Le sous-système n'exporte ainsi que les données nécessaires, n'autorise qu'un accès contrôlé, et présente même un seul domaine de sécurité (certificat). De plus, comme le bus de données prend naturellement en charge la redondance, la conception du service permet à des systèmes hautement fiables d'exécuter simplement de nombreux nœuds de routage parallèles.

Les systèmes hiérarchiques nécessitent le confinement des données internes du sous-système. Le nœud de routage de brouillard mappe les modèles de données entre les niveaux, contrôle l'exportation des informations, permet une découverte interne rapide et mappe les domaines de sécurité. L'interface externe est ainsi une vue beaucoup plus simple qui masque le système interne.

RTI a une immense expérience avec cette conception, avec plus de 1000 projets. Ceux-ci incluent des boucles de rétroaction rapides à 3 kHz pour la robotique, l'énorme système SCADA de contrôle de lancement à 300 000 points de la NASA KSC, les plus grands parcs de turbines offshore de Siemens Wind Power, le barrage de Grand Coulee, les gammes de produits d'imagerie CT et de surveillance des patients de GE Healthcare, presque tous les navires de la Marine des États-Unis. et ses alliés, les machines d'extraction en continu de Joy Global, de nombreux drones et stations au sol sans pilote, l'environnement de test hardware-in-the-loop d'Audi et une liste croissante de conceptions de voitures et de camions autonomes.

Les principaux avantages d'un bus de données incluent :

• Fiabilité :Une redondance facile et aucun serveur en panne permettent un fonctionnement extrêmement fiable. Le bus de données DDS prend en charge les systèmes ne peuvent pas tolérer d'être hors ligne, même pendant une courte période, que ce soit 5 minutes ou 5 millisecondes.
• En temps réel  :La livraison peer-to-peer Databus prend facilement en charge les latences mesurées en millisecondes et même en dizaines de microsecondes.
• Échelle d'interface :Les grands projets logiciels avec plus de 10 modules interactifs doivent soigneusement définir, coordonner et faire évoluer les interfaces. La technologie centrée sur les données déplace cette responsabilité des processus manuels vers une infrastructure automatique et imposée. RTI a de l'expérience avec les systèmes avec plus de 1 500 équipes de programmeurs créant des milliers d'applications interactives.
• Échelle des données :Lorsque les systèmes deviennent volumineux, ils doivent contrôler le flux de données. Il n'est tout simplement pas pratique de tout envoyer à chaque application. Le bus de données permet de filtrer par contenu, taux, etc. Ainsi, les candidatures ne reçoivent que ce dont elles ont réellement besoin. Cela réduit considérablement la charge du réseau et du processeur. Ceci est essentiel pour tout système avec plus de 1 000 éléments de données adressables indépendamment.
• Architecture :La data-centricity n'est pas facilement « ajoutée » à un système. Il est plutôt adopté comme conception de base. Ainsi, la transformation n'a de sens que pour les conceptions IIoT de nouvelle génération. La plupart des conceptions de systèmes ont des cycles de vie de plusieurs années.

Tout système qui répond à la plupart de ces exigences doit sérieusement envisager une conception centrée sur les données.

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L'avenir brumeux

Comme la couverture anti-brouillard californienne, un nuage au bon endroit fait des merveilles. La technologie Databus permet un calcul élastique en amenant les données là où elles

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