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[导读] 透过适当的架构配置,资料采集与监控(supervisory control and data acquisition;SCADA)将可成为先进边缘运算系统关键的一部分,一方面为云端系统提供有用的

透过适当的架构配置,资料采集与监控(supervisory control and data acquisition;SCADA)将可成为先进边缘运算系统关键的一部分,一方面为云端系统提供有用的讯息,另一方面也为本地用户提供更多智能资源。

根据报导,在工业物联网(IIoT)环境中,SCADA系统的位置往往邻近PLC传感器等资料源头,而其本身也常被其它企业系统视为重要的资料来源。

一般企业可透过云端服务,以合理的价格取得所需的运算能力,但由于工业系统对于延迟与可用性都有很高的要求,因此并无法轻易的转移至云端,SCADA短时间内也会是如此。

SCADA可透过几种不同的架构,在开放源码软件、平价硬件、低廉的云端成本与大量客制化的基础上,充分发挥边缘运算的优势。

例如,SCADA系统可作为云端机器学习架构的一个讯息来源。在此架构中,训练将在云端完成,而侦测工作与警示功能则可留在边缘,一旦侦测到可能发生的故障,就可直接通知SCADA系统,向操作员提出警告。

尽管SCADA系统尚不能运行TensorFlow这类软件,但只要透过开放源码软件,就可在既有的硬件、网络上,打造上述的架构。在此同时,

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