工业互联网下的数据挑战
更多广泛的数据来源增加管理复杂性、更庞大的数据量凸显性能瓶颈和打破孤岛实现数据到洞察的转换。
@CEO
谈到智能产品，我们会想到智能音响、智能手机、语音智能助手，甚至智能机器人，而在这场突如其来的疫情下，背靠智能技术的多款智能机器人加入这场防控战，让我们对无人技术又有了更加深入和广泛的感受。
通过服务端向无人配送机器人下发导航关键地点的信息，并通过高精度传感器来判断车辆当前位置是否偏离预定航向，从而让无人配送机器人能够替代医护人员，在高危险感染区内承担运送药物、食品、医用设备和医疗废物等工作，降低医护人员交叉感染的风险。这一切实现的背后则是由工业互联网在做支撑。
工业互联网从边缘到中心，将人、机、物等各类工业要素，拢到一张大网下，实现全要素、全产业链、全价值链的全面连接。这些企业以工业互联网为基，在抗疫中展现了别样的光彩。2020年的魔幻开局让越来越多的制造企业意识到，先进智能技术不仅代表着效率的提升，更是对冲风险的有效工具。
疫情后，对于众多传统制造企业来说，也许是时候更加积极地来考虑企业制造服务化，产品服务与工业互联网之间的融合了。
随之而来的挑战
工业互联网中，边缘端在工业场地边缘采集、处理和传输数据，承担着开辟工业数据传输的任务，然后与云平台进行融会贯通，最后利用大数据分析赋能生产，从而发挥工业数据的真实价值。
将工业互联网融入自己生产和经营活动中，从中获取转型红利，是传统工业企业优化生产环节、优化产业资源分配以及降本增效的重要手段。在这个过程中，针对工业互联网中几大核心要素，比如边缘与中心云平台之间管理、边缘端上智能技术应用、以及海量数据存储安全问题等等，企业仍然面临着难点。
跨核心、边缘的工作负载迁移和管理挑战
工业互联网应用将加速更多应用部署在边缘而不是企业的数据中心。同时，人工智能和物联网的发展将带动海量终端以及海量数据交互分析需求的快速攀升，这驱动更多的工作负载不断向“边缘”迁移。
对传统工业/制造企业来说，将业务应用从云端延伸到边缘节点，实现“云边协同”，将成其发挥工业互联网优势，通过人机协同进行业务创新，提高运营效率的关键点。因此，面对数量众多且各异的终端，如何快速跨核心、云和边缘端动态部署，优化边缘端工作负载，集中透明管理成为所有企业面临的挑战。
性能瓶颈制约边缘智能的效能发挥
工业环境中对于数据分析准确性和实时性有着突出的需求。比如语音识别、图像识别等部署在边缘端智能应用，这种应用背后需要近实时和实时的信息数据处理。
因此，作为工业互联网中重要的组成部分，将AI/大数据分析处理能力延伸到边缘，就近提供实时智能边缘服务，是提升工业互联网整体智能水平的关键。而满足边缘端的高性能计算能力以及低延迟要求，成为企业推进工业互联网的障碍。
“孤岛”下的数据转化
数据在整个物联网体系中有着举足轻重的地位，其作用是获得更精确的洞察力，推动相关行动和运营，以达成期望目标。保持数据信息能够有效的进行传递和设备间高效交互对于实现智能制造和智能服务非常重要。
传统工业/制造业以功能为中心部署，造成大量数据孤岛。再加上边缘端众多的工业标准，如何跨不同工业标准快速收集数据，并支撑数据交互和大数据分析，成为将工业互联网转化为业务创新能力的障碍。
三大法宝释放数据价值
应对问题，构建工业互联网架构，在设备联网进行数字化的基础上，就可以进一步推动企业从数字化、网络化到智能化生产模式，这就需要企业实现以下几点▼
集中透明统一管理
通过工业互联网连接异构、异质的设备，能够快速构建针对不同的生产过程、生产线或车间进行实时、动态的智能监控。而随着边缘端数量的不断上升，基于跨核心、云、边缘的集中透明统一的管理平台，能够快速部署边缘计算，针对不同负载实现负载优化，并实现核心资源、权限、性能的智能监控管理，提高IT自动化管理能力，提升企业通过工业互联网优化运营管理和效率。
消除性能瓶颈，赋能边缘智能
工业互联网下，边缘端本就是海量数据打交道的地方。为了能够支撑运行诸如M2M、人机协同、智能电网、智能交通、智能家居、智能医疗、无人驾驶等应用，需要通过边缘端AI一体机，简化本地化AI部署的形态，为边缘计算来实现低延时、高带宽的服务，消除计算处理性能瓶颈，提高数据分析处理的效率，提升用户的业务效率。
高效的数据管理加速业务价值转化
5G和IoT技术的发展将加速工业大数据成倍增加。为了进行有目的大数据分析，为智能应用程序提供智能数据，可通过强大处理能力的IoT网关，经济、安全地将不同协议的数据（ModBus、BACnet、ZigBee等）实现聚集、转换和标准化，并保障边缘端数据安全。
同时，后端数据湖将所有不同种类数据收集、存储、分析，以易于访问和有效的方式管理数据，再加上横向扩展存储架构和高带宽，能够加速数据价值产出，优化生产。
戴尔科技
做工业互联网赋能者
工业互联网作为新一代信息通信技术与制造业深度融合的新兴业态与应用模式，是工业企业数字化转型的主要路径。戴尔科技集团基于多年积累，为全球用户提供端到端工业互联网方案和技术，通过下三类方案解决从边缘计算部署，边缘数据采集管理，以及边缘人工智能和跨边缘、核心和多云新架构需求。
跨边缘、核心和云的集中统一管理
戴尔易安信以VxRail超融合架构支撑企业实现从边缘到核心业务的快速部署，并保持业务企业级一致性。
不仅如此，基于VxRail的VCF（VMware Cloud Foundation）提供了一个跨边缘、核心和云的统一IT运管平台，实现基础架构的快速部署、配置和生命周期管理，通过提供vRealize Suite、SDDC Manager与VxRail Manager的集成，进一步提高管理的透明度和自动化管理水平，提升企业端到端的应用部署效率，并强化自动化管理能力，提升资源配置和管理效率。
以计算性能和数据存储处理消除AI应用的障碍
戴尔科技综合高性能计算，全闪存，满足企业AI部署个性化需求。计算能力上，戴尔易安信PowerEdge服务器基于本身强大的工业设计和硬件配置，在性能方面，可扩展性方面满足高性能计算和低延迟需求。
此外，IsilonSD Edge通过使用软件定义的方式，简化边缘数据的管理。使用OneFS操作系统支持的数据服务和网络协议，提高核心和边缘之间数据文件访问速度，提高数据服务的连续性和经济性。
支撑海量数据管理，赋能工业智能
戴尔IoT Edge网关基于Intel技术，内置的安全和管理功能，有助于保护网络终端。此外，结合云可扩展的数据存储和密集型处理器的深度学习算法，为制造企业的数据存储和分析提供了更强大的保障。而利用戴尔终端管理器（EDM）可以大量安全地注册戴尔边缘网关和嵌入式PC，实现升级、计划任务，以及实时监控和配置的自动化。
戴尔基于Isilon+ECS的数据湖架构平台，以统一资源的优势，实现了用户数据分层和多租户的管理，可以更好地满足企业在海量数据、访问速度、多样性方面的需求，赋能工业智能。
结 语
新一轮科技革命和产业变革已势不可挡，工业经济数字化、网络化、智能化发展成为第四次工业革命的核心内容，世界经济正加速向数字化转型。戴尔科技集团提供的从边缘计算到核心数据中心到云的端到端解决方案，能够为工业用户提供实现数字化转型不可或缺的基础架构，帮助产业链伙伴以迅捷的方式将创意转化为市场就绪型的解决方案，并将其推向全球。
