ИУС_Архитектура и разработка_IoTиОблако. 87 Интернет вещей и облачные технологии Интернет вещей и облачные технологии
 Скачать 2.23 Mb.
|
|
87 3. Интернет вещей и облачные технологии 3. Интернет вещей и облачные технологии Д ля промышленных ИУС выделяют специализированную раз‑ новидность IoT — промышленный интернет вещей (IIoT — Industrial IoT). По сравнению с обычными системами IoT, IIoT должен обеспечить: • высокий уровень безопасности; • реализацию всех уровней модели ИУС, включая верхние; • большое количество источников и получателей данных («вещей»); • большие объемы передаваемой информации. По сравнению с классическим построением сетевой инфраструк‑ туры ИУС на основе соединяемых через шлюзы изолированных фраг‑ ментов, IIoT на основе единой сети должен обеспечивать большие объ‑ емы данных, передаваемые на верхние уровни. При сохранении иерархической структуры ИУС (см. рис. 1) шлюзы между уровнями этой структуры должны, с одной сто‑ роны, обеспечить передачу больших объемов информации, с другой — отфильтровать недопустимые по политике без‑ опасности запросы, изолируя тем самым сети разных уровней. Построение единой АС предприятия, объединяющей отдельные АС и ИУС, позволяет обеспечить высокое качество управления. При при‑ нятии управленческих решений, в такой системе обрабатываются боль‑ шие массивы информации с использованием методов и алгоритмов обработки больших данных и искусственного интеллекта. Автомати‑ зированная система такого уровня образует киберфизическую систему, в которой возможно полное исключение человека из производствен‑ ных и бизнес‑процессов. При построении киберфизической системы, чаще всего используют возможности вычислений и обработки данных в централизованных или распределенных центрах обработки данных ( ЦОД) произвольной, переменной и динамически изменяемой струк‑ туры. Такие технологии традиционно называют «облачными» (Cloud). « Промышленное облако» (IC — Industrial Cloud) отличается следу‑ ющими характеристиками: организация взаимодействия промышлен‑ ных устройств; безопасность обмена конфиденциальными сведения‑ ми между всеми участниками производственной цепочки. 88 Раздел A. Архитектура информационно-управляющих систем При организации IIoT выделяют несколько слоев: аппаратный, се‑ тевой, сервисный и контентный. Аппаратный слой включает произ‑ водственное оборудование и различные датчики. Сетевой слой — про‑ токолы коммуникации и взаимодействие с публичными облаками. Сервисный слой содержит основные программы, в которых осущест‑ вляется интеллектуальная аналитика данных. Контентный слой необ‑ ходим для предоставления пользователю доступа к результатам рабо‑ ты сервисного слоя и принятия управленческих решений. Облачные и туманные вычисления относятся к активно развивающимся технологиям последнего десятилетий. Они встраиваются в процессы автоматизированного управления технологическими процессами, производством и бизнесом в целом. На рис. 12 представлена иллюстрация логических уровней ИУС с облачными сервисами и туманной сетью. Облачные техноло‑ гии создают возможность хранить файлы и пользоваться программами, что позволяет экономить ресурсы на создание локальных программ. На рис. 12 облачные сервисы представлены самым верхним уровнем. Модель облачных вычислений состоит из внешней и внутренней части. Эти два элемента соединены по сети через интернет. Внутрен‑ няя часть предоставляет приложения, компьютеры, серверы и храни‑ лища данных — сервисов, создающих облако. Внешняя часть состоит из клиентского компьютера или сети компьютеров предприятия и при‑ ложений, используемых для доступа к облаку. Посредством внешней части пользователь взаимодействует с системой. Серверы в облачной технологии работают в едином информацион‑ ном поле. Для распределения ресурсов создаются виртуальные серве‑ ры. На одном физическом сервере может быть организовано несколь‑ ко виртуальных серверов [37]. Рассматривают несколько моделей развертывания облака: част‑ ное облако, публичное облако и гибридное облако. Облака могут специализироваться на программном обеспечении (сервисная мо‑ дель — SaaS), разработке и предоставлению платформ (сервис PaaS), предоставлении инфраструктуры (сервис IaaS) и др. В России разра‑ ботка облачных сервисов осуществляется в соответствии со стандар‑ том ISO/IEC 17788–2016 «Информационные технологии — облачные вычисления». Многие известные компании, такие как Microsoft, Google, Amazon, « Яндекс», организовывают облачную инфраструктуру для упрощения 89 3. Интернет вещей и облачные технологии работы пользователей, а также для уменьшения нагрузки на локаль‑ ные устройства. Управление сетью Приложения Туманная сеть 4G/5G/Wi-fi Распределенное управление Время отклика – в режиме реального времени Сеть «умных вещей» Bluetooth / Wi-fi / LoRa / Nb-IoT Время отклика – миллисекунды Сотни устройств Тысячи устройств Десятки тысяч устройств Миллионы устройств Облачная платформа/ ЦОД Время отклика - транзакция Ядро сети IP/MPLS Безопасность QoS/QoE-Driven Время отклика – поток данных Рис. 12. Логические уровни ИУС с облачными сервисами и туманной сетью Отметим концепцию граничных вычислений Edge computing как промежуточный подход, который дает возможность оптимизировать облачную архитектуру путем переноса части алгоритмов обработки данных ближе к их источнику — объекту управления. Подход позво‑ лил использовать преимущества облака: неограниченную вычисли‑ тельную мощность, плату только за потребленные ресурсы, простоту 90 Раздел A. Архитектура информационно-управляющих систем создания распределенных решений и большое число готовых серви‑ сов. Кроме того, в концепции граничных вычислений устранены ос‑ новные недостатки облачных вычислений: сложности с работой систе‑ мы при отсутствии связи, невозможность передавать данные по сети из‑за их большого объема или секретности этих данных. В соответ‑ ствии с этой концепцией, на граничные устройства возлагаются зада‑ чи приема и предварительной обработки первичных данных от объекта мониторинга по промышленным протоколам, оптимизации объе‑ мов передаваемых в облако данных с их предварительной обработ‑ кой, а также оперативной обратной связи и надежного исполнения команд из управляющего центра (облака) с минимально возможным временем отклика. Концепция туманных вычислений [38] предполагает дополнитель‑ ный уровень работы с информацией как в локальной, так и в гло‑ бальной сети, занимая промежуточное положение между облачны‑ ми дата‑центрами, конечными устройствами и другими элементами инфраструктуры данных. Туманные вычисления представляют еще один уровень сбора и анализа данных, более близкий к пользовате‑ лю, в то время как граничные вычисления (Edge computing) являют‑ ся ближайшей к конечным устройствам точкой описываемой сети ( см. рис. 12). Выделим важные преимущества современных ИУС, которые ей придает технология туманных вычислений: • более широкую географию сетей; • мобильность; • очень большое количество узлов внутри сети данного типа; • улучшенные возможности использования технологий беспро‑ водного доступа; • расширенные возможности для работы потокового программно‑ го обеспечения и приложений, работающих в реальном времени; • неоднородность вычислительных сетей. Процесс внедрения стандартов в сфере облачных и туман‑ ных вычислений является мощной движущей силой в разви‑ тии современных ИУС. Он делает данные более доступными, позволяет эффективнее взаимодействовать программному обеспечению и платформам, предлагает стандартные протоколы, ко‑ торые легче использовать. Указанные тенденции приводят, с одной стороны, к снижению стоимости реализации, эксплуатации и обслу‑ 91 3. Интернет вещей и облачные технологии живания облачных и туманных технологий. С другой стороны, на‑ блюдается лавинообразный рост использования данных технологий. Ниже представлены организации, развивающие открытые стандарты на технологии и компоненты облачных сервисов. Технологии, компоненты и стандарты по облачным сервисам, про‑ двигаемые различными международными и национальными органи‑ зациями: IBM развитие облачной операционной системы с откры‑ тым исходным кодом OpenStack; управление облаком — IBM Smart Cloud Orchestrator и IBM Cloud Manager с OpenStack; технология Cloud Foundry, которая помогает разра‑ ботчикам быстро создавать веб‑ и мобильные прило‑ жения с интеграцией нескольких языков программи‑ рования, структур и служб по мере необходимости; программно определяемые сети предоставляют уро‑ вень абстрагирования API для управления сетью; технология автоматизированного развертывания ПО с открытым исходным кодом (инструменты — Puppet, Juju или Chef); технология безопасности OAuth для интеграции REST API ‑интерфейсов на предприятии. Distributed Man ‑ agement Task Force (DMTF) стандарт OVF (Open Virtualization Format), принятый как ISO 17203, который обеспечивает единый фор‑ мат программного обеспечения, ориентированного на виртуальные системы. Cloud Management Working Group (CMWG) использование и развитие технологии Cloud Infrastructure Management Interface (CIMI) для визуального представления всего жизненного цик‑ ла облачной службы, так что можно улучшить реали‑ зацию и управление этой службой и гарантировать ее соответствие предъявляемым требованиям. Cloud Auditing Data Federation Working Group (CADF) стандарт DMTF CADF — модель, которую програм‑ мисты, менеджеры и пользователи применяют для самостоятельного аудита безопасности приложений. ETSI Technical Committee Cloud стандарты в сфере мобильных облачных вычислений, охватывающих масштабируемость, передачу данных и безопасность. 92 Раздел A. Архитектура информационно-управляющих систем Global Inter ‑Cloud Technology Forum (GICTF) Стандартизация сетевых протоколов и интерфейсов в целях создания более надежной сети облачных ус‑ луг, которая решает проблемы безопасности, каче‑ ства данных, системы реагирования и надежности. Международ‑ ная организация по стандартизации (ISO) либо Меж‑ дународная элек‑ тротехническая комиссия (IEC) создание среды разработки JTC 1, с помощью ко‑ торой формируются международные стандарты для корпоративных и потребительских приложений. Ра‑ ботая с JTC 1, технические специалисты создают ос‑ новополагающие технологические инфраструктуры и интегрируют сложные технологии. Стандарты, выпущенные этой группой за последние годы: • Cloud Computing Service Level Agreements (CCSLA); • Cloud Computing Interoperability and Portability (CCIP); • Cloud Computing Data and its Flow (CCDF); • Cloud Data Management Interface (CDMI). Object Management Group (OMG) унифицированный язык моделирования OMG (Uni fied Modeling Language™ — UML), используемый как основа для моделирования структуры приложе‑ ний, структуры данных, бизнес‑процессов и архи‑ тектуры. Его совместное использование с UML Meta Object Facility (MOF™) и Model‑Driven Architecture® позволило унифицировать весь процесс разработки, что помогает частично решить проблемы переноси‑ мости, взаимодействия и многократного использова‑ ния облачных ресурсов. Open Grid Fo ‑ rum (OGF) либо Open Cloud Com ‑ puting Interface (OCCI) спецификация OCCI «RESTful‑протокол и API‑ интерфейс для решения задач управления всех типов» распространяется через OGF, и предлагает различные ре‑ ализации и инструменты общего назначения, и ориенти‑ рована на интеграцию, переносимость, взаимодействие, а также автономное масштабирование и мониторинг. В России активно используется облачный сервис OwenCloud ( ОВЕН). Сервис предоставляет возможность подключать и контро‑ лировать приборы к SCADA‑системам через OPC‑серверы [38–40]. Сервис OwenCloud обеспечивает высокий уровень надежности и безо‑ пасности. Данные передаются в зашифрованном виде и хранятся на за‑ щищенных серверах в ЦОД, не могут быть изменены или искажены 93 Контрольные вопросы для самопроверки атакой типа MITM. Интерфейс облачного сервиса OwenCloud позво‑ ляет отслеживать и изменять параметры приборов в режиме реального времени Действия пользователей из сервиса при необходимости мо‑ гут быть ограничены. Для особо важных действий, которые могут на‑ вредить работе приборов, можно настроить их подтверждение через коды, рассылаемые по SMS. Подобный механизм используется банка‑ ми для подтверждения операций, совершаемых чрез онлайн‑сервисы. Серверы OwenCloud обеспечивают высокий уровень отказоустой‑ чивости и резервирования, снижающий почти до нуля вероятность потери данных. Базовые функции облачного сервиса для приборов ОВЕН предо‑ ставляются бесплатно. Существует ряд ограничений на время хране‑ ния данных, количество рассылаемых SMS и т. д. На платной основе могут предоставляться дополнительные возможности по обработке и визуализации данных. К о н т р о л ь н ы е в о п р о с ы д л я с а м о п р о в е р к и 1. Что такое виртуализация производства? Приведите примеры ис‑ пользования данной технологии. 2. Что такое интернет вещей? Почему промышленный интернет вещей рассматривают как новую бизнес‑модель управления в эпоху индустрии 4.0. 3. Как решается проблема безопасности промышленных систем, включающих SCADA? Какие стандарты обеспечивают повышение устойчивости систем к воздействию потенциальных угроз? 4. Что означают облачные и туманные вычисления? 5. Опишите архитектуру современной ИУС с использованием облач‑ ных сервисов. Приведите примеры современных облачных сервисов. 6. Какие преимущества предоставляют облачные сервисы? 7. Какие преимущества привносят туманные вычисления в совре‑ менные ИУС? 8. Какие технологии и стандарты продвигают российские и зару‑ бежные компании в области облачных сервисов? 9. Какие технологии и стандарты продвигает международная орга‑ низация стандартов в области облачных сервисов? 10. Приведите пример российского облачного сервиса. 94 Раздел A. Архитектура информационно-управляющих систем 4. Экономическая эффективность ИУС В ведение концепции открытых систем позволило заложить пре‑ жде всего экономическую базу для развития возможностей современных ИУС и подходов их построения, что повлек‑ ло широкое распространение аппаратных и программных продуктов по всему миру, их бурное развитие и удешевление. Цифровая трансформация невозможна без отлаженной системы управления бизнес‑процессами — в равных конкурентных условиях побеждает организация с наиболее эффективными процессами. В свя‑ зи с этим современные проблемы ИУС решаются в плоскости управ‑ ления внутренними ресурсами и внешними связями, эффективности роботизации бизнес‑ процессов, и поэтому уровень современной ИУС оценивается по уровню зрелости системы управления производствен‑ ными процессами и бизнес‑процессами [39, 40]. Модели и стандарты управления производством и производствен‑ ной деятельностью, сформировавшиеся еще в 1980–1990‑х гг., посто‑ янно совершенствуются с использованием специализированного при‑ кладного программного обеспечения MES [41, 42]. Этими моделями дополняют следующие стандарты: • стандарт ISA‑95 «Интеграция систем управления предпри‑ ятием и технологическим процессом» («Enterprise‑Control System Integration») определяет единый интерфейс взаимодей‑ ствия уровней управления производством и компанией с рабо‑ чими процессами и производственной деятельностью отдель‑ ного предприятия [43]; • стандарт ISA‑88 «Управление периодическим производством» («Batch Control») определяет технологии управления периоди‑ ческим производством, иерархию рецептур, производственные данные [43]; • модель процессов цепочки поставок (Supply‑Chain Operations Reference, SCOR) представляет референтную модель управле‑ ния процессами множественных поставок, связывающую де‑ ятельность поставщика и заказчика. Модель SCOR описы‑ вает бизнес‑процессы для всех фаз выполнения требований 95 4. Экономическая эффективность ИУС заказчика. Раздел SCOR «Изготовление» («Make») посвящен производству [43, 44]. Организационная стратегия интеграции производства и операций управления трудовыми ресурсами, финансового менеджмента и управ‑ ления активами, ориентированная на непрерывную оптимизацию ре‑ сурсов предприятия, реализована в ERP‑системе (Enterprise Resource Planning — планирование ресурсов предприятия), которая представля‑ ет интегрированный пакет прикладного программного обеспечения. Развитием ERP‑системы стал стандарт ERP II, определяющий кор‑ поративную информационную систему, открытую для всех участни‑ ков в поле общих интересов бизнеса. Стандарт ERP II дополнил ERP‑ системы функциональностью CRM 1 , SCM 2 и электронной коммерции. В системах класса ERP II коренным образом изменилась страте‑ гия работы. Система начала работать не только в рамках одной орга‑ низации: результаты внутренних процессов организации видны и для контрагентов. Система стала интегрированной в информационное пространство за пределами предприятия, что позволяет вовлекать контрагентов в более тесное сотрудничество (рис. 13). Производство Логистика Маркетинг Сбыт Склад Подрядчик Поставщик сырья Поставщик комплектующих Розничный продавец Заказчик Перевозчик Сотрудничество в закрытом или открытом e-рынке Рис. 13. Процессы интеграции ERP II‑систем Кроме Enterprise Recourse Planning (ERP) — систем плани‑ рования ресурсов предприятия, выделяют еще один класс кор‑ 1 Customer Relationships Management — управление взаимоотношениями с клиентами. 2 Supply Chain Management — управление цепочками поставок. 96 Раздел A. Архитектура информационно-управляющих систем поративных информационных систем — Business Management Systems (BMS) 1 К ним относятся системы класса «Low End PC», рассчитан‑ ные на одно рабочее место или небольшие сети из 4–8 компьютеров, системы класса Middle PC, отличающиеся большей глубиной и широ‑ той охвата функций для описания десятков бизнес‑процессов, и си‑ стемы High End PC, рассчитанные на работу на средних предприятиях большого числа пользователей, без предъявления высоких требова‑ ний к функциональности и гибкости систем управления. Отечествен‑ ным примером систем такого уровня являются «1С Бухгалтерия», «1C Предприятие», «Галактика», NS2000. Системы высшего уровня иерархии, строящиеся на основании MRP/ERP ‑модели, содержат описание тысяч бизнес‑процессов. Та‑ кие системы могут иметь до 100 тыс. настраиваемых параметров, по‑ зволяющих реализовать огромное многообразие требований различ‑ ных предприятий. ERP‑системы удовлетворяют большинству запросов как средних, так и очень крупных предприятий. Они могут работать на различных платформах: Windows NT, UNIX, Solaris, AIX и др. — с различными мощными профессиональными СУБД. Затраты на соз‑ дание ERP‑системы оцениваются в несколько тысяч человеко‑лет. Для таких сложных информационных систем становится важным процесс апробации на множестве предприятий. Только после нескольких де‑ сятков успешных внедрений, ERP‑система может претендовать на ры‑ ночный успех. Массовый рынок демонстрирует повышенный интерес к роботи‑ зации бизнес‑процессов (Robotic Process Automation, RPA). Крупные предприятия убедились в том, что частных и быстрых решений, реа‑ лизованных на базе домашних разработок с использованием продук‑ тов с открытым кодом или коммерческих платформ, недостаточно для достижения поставленных целей. Проблемы возникали с увеличени‑ ем нагрузки на решение, с новыми задачами либо с увольнением раз‑ работчиков. Возникла потребность в роботизированных технологиях на базе промышленных платформ [45]. Использование роботизации бизнес‑процессов началось в страхо‑ вых компаниях и банках. Однако постепенно RPA приходит на пред‑ приятия реального сектора экономики (энергетика, машинострое‑ ние, нефтегаз, транспорт и логистика), вставшие на путь цифровой трансформации. 1 Системы управления бизнесом. 97 4. Экономическая эффективность ИУС Например, для нефтегазовой отрасли характерна глобали‑ зация бизнеса. Многие нефтегазовые компании построены по принципу совместных предприятий, дочерних или зави‑ симых обществ. Как результат трансформации производства и бизнеса, возникают большие системы, требующие обработки раз‑ нообразной информации от разнородных информационных систем, созданных в разное время и на разных технологических платформах. Соответственно нужно «наводить мосты» между «островами автомати‑ зации», что открывает новые перспективы для применения RPA, раз‑ рабатывать и вводить стандарты роботизации бизнес‑процессов [42]. Выбор RPA‑платформы во многом зависит не только от ее техниче‑ ских параметров, но и от корпоративной политики и локальной конъ‑ юнктуры рынка. Различные аналитические обзоры [38, 39] отдают высокие системам Automation Anywhere, BluePrism и UiPath. К недо‑ оцененным платформам относят платформы Kofax RPA и SAP Intelligent RPA. Компания Kofax предлагает программного робота «из коробки», интегрированного с фирменными технологиями машинного обуче‑ ния, а SAP в рамках технологического стека Leonardo представляет ре‑ шение Intelligent RPA, интегрированное с системами машинного об‑ учения, интернетом вещей и аналитикой больших данных через SAP Cloud Platform [36]. Обе платформы являются финансово устойчивы‑ ми и предлагают интеграцию с другими продуктами корпоративного класса: ECM, OCR, ERP и пр. Информационно‑управляющая система XXI в. отличается от более ранних вариаций тем, что ее функционал более деком‑ позирован и позволяет компании поддерживать высокую сте‑ пень организации данных, характеризующих ее деятельность. С экономической точки зрения ИУС — это актив компании, кото‑ рый создается строительством и поддерживается в эксплуатации в це‑ лях выполнения организацией хозяйственной деятельности [40, 41]. Облака являются ключевым компонентом инициатив в сфере цифро‑ вой трансформации. По прогнозам IDC, в компаниях будет доминиро‑ вать мультиоблачный подход и к 2023 г. 70 % ИТ‑организаций реализу‑ ют стратегические сценарии использования контейнеров и API, чтобы улучшить переносимость своих приложений в облачные среды [38, 39]. Продолжают создаваться альянсы между основными облачными про‑ вайдерами, как, например, партнерство Oracle и Microsoft по организа‑ ции высокоскоростных соединений между Oracle Cloud и Azure [38, 39]. 98 Одной из главных задач поставщиков облачных сервисов и разра‑ ботчиков платформ управления облаками является укрепление без‑ опасности приложений и данных в гибридных облачных средах, что требует присутствия на рынке средств защиты более высокого уров‑ ня, чем идентификация и управление доступом. Интернет вещей (IoT) также является важной частью цифровой трансформации мировой экономики. Глобальные продажи оборудо‑ вания для интернета вещей в 2019 г. достигли 465 млрд долл., а коли‑ чество подобных устройств, находящихся в эксплуатации, выросло до 7,6 млрд шт. Такие данные привели в исследовательской компа‑ нии Transforma Insights. Наиболее популярными технологиями коммуникаций на рын‑ ке IoT‑оборудования являются Wi‑Fi, Bluetooth, Zigbee и 3G/4G, на ко‑ торые в 2019 г. пришлось 74 % поставок продуктов. Количество со‑ единений в публичных сетях (преимущественно в сотовых) в 2019 г. составило 1,2 млрд долл., их доля оказалась равной 16 %. Однако распространение IoT может замедлиться в связи с недоста‑ точной пропускной способностью сетей. Одним из способов повыше‑ ния производительности IoT может быть протокол NB‑IoT, который использует потенциал современных сотовых сетей. В конце января 2018 г. российская Государственная комиссия по радиочастотам выде‑ лила частоты, которые операторы связи могут использовать для стан‑ дарта NB‑IoT. Это важное событие, которое открывает дорогу для до‑ ступного развертывания интернета вещей (IoT) в России. К о н т р о л ь н ы е в о п р о с ы д л я с а м о п р о в е р к и 1. Приведите примеры моделей и стандартов управления произ‑ водством и производственной деятельностью. Что определяют ука‑ занные стандарты? 2. Опишите процессы интеграции ERP II‑систем. На каких плат‑ формах реализуется ERP II‑система? 3. Что такое роботизация бизнес‑процессов? Где она используется? 4. От чего зависит выбор RPA‑платформы? 5. В чем состоит экономическая сущность современной ИУС? Раздел A. Архитектура информационно-управляющих систем 99 4. Экономическая эффективность ИУС |