석유 및 가스 산업은 산업의 업스트림, 미드 스트림 및 하류 부문 간의 운영 특성에서 거대하고 매우 다양합니다. 각 부문 내에서도 뚜렷한 차이점이 있습니다. 해양 가스/석유 굴착 장치는 파쇄 산업의 육상 우물 패드에 대한 요구 사항이 완전히 다릅니다. 그러나, 모든 부문은 전통적으로 석유 및 가스 산업을 특징으로하는 붐과 흉상 사이클에 취약합니다. 이 모든 것은 석유와 가스가 IoT 기술을 채택하여 모든 범위의 문제와 위험을 해결하고 비즈니스 주기의 기복을 원활하게 하는 데 이상적입니다.
오늘날 석유 및 가스 회사는 어디에 있습니까? 엣지 채택을 컴퓨팅?
Stratus는 최근 텍사스 주 휴스턴에서 열린 IoT 석유 및 가스 컨퍼런스에참석했으며, IoT 전체에 존재하는 많은 과대 광고에 비해 석유와 가스가 어디에 있는지에 대한 흥미로운 스냅 샷을 제공했습니다. 공통 스레드가 하나 있는 경우 IoT 및 분석을 구현하는 것이 프로젝트가 아니라 여정이라는 것입니다. 그것은 기술을 포함하지만, 무엇보다도, 사람과 프로세스. 이는 디지털 유전 자동화를구현하기 위한 3년간의 여정을 설명한 마라톤 오일(Marathon Oil)이훌륭하게 설명한 것입니다.
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클라우드와 Edge의 역할
소스에서 클라우드로 데이터를 얻는 것은 큰 관심의 대상이었습니다. 클라우드가 특히 기계 학습과 인공 지능 기술을 가장 잘 배포할 수 있는 심층 분석을 수행할 수 있는 장소라는 보편적인 합의가 있었습니다. 그러나 데이터를 에서 전송하는 경우 엣지 클라우드에 는 도전이 있습니다. 최종 사용자가 제시한 사용자의 약 75%가 사용 의 사용을 배포, 테스트 또는 평가하고 있다고 답했습니다. 엣지 클라우드 기반 분석을 간소화하는 컴퓨팅. 그들은 엣지 단일 사이트(예: 해양 장비, 우물 패드, 압축 스테이션 또는 가공 플랜트)에서 데이터를 수집하는 것과 같은 석유 및 가스 작업을 돕기 위한 컴퓨팅으로 클라우드에 대한 연결 수를 제한합니다. 이는 원격 위치가 많은 석유 및 가스에서 특히 중요합니다.
의 사용 엣지 대기 시간 및 왕복 지연으로 인해 클라우드 기반 접근 방식이 실현 불가능한 실시간 분석을 위한 컴퓨팅도 중요한 응용 프로그램으로 간주되었습니다. 사용에 대한 논의도 있었습니다.엣지 클라우드로보내기 전에 데이터를 필터링하고 정규화하는 컴퓨팅. 이를 통해 대역폭 사용량이 크게 줄어들고 클라우드의 컴퓨팅 비용을 크게 줄일 수 있습니다.
제가 참여한 패널 토론은 클라우드의발전에 관한 것이 아니라 클라우드와 클라우드의 관계에 더 집중했습니다. 엣지. 또한 기계 학습 알고리즘을 배포하는 아이디어를 엣지. “학습” 부분은 클라우드에서 발생하며 알고리즘 구현은 로컬이 되므로 새롭고 향상된 알고리즘이 학습될 때 확장성과 지속적인 업데이트를 가능하게 합니다.
보편적 인 합의가 있었다 엣지 컴퓨팅은 석유 및 가스 산업에서 IoT 배포의 진화에 중요한 역할을 할 것입니다. 데이터가 비즈니스 의사 결정을 추진하는 데 점점 더 중요해짐에 따라 그 가치는 기하급수적으로 증가할 것입니다. 궁극적으로 간단하고 보호된 자율 장치로 데이터를 로컬로 캡처, 저장 및 처리할 수 있는 것이 중요해질 것입니다.
Edge 로드맵
요약하면, 우리는 IoT 배포의 초기 단계에 있으며 적어도이 컨퍼런스 관점에서 5 년 동안 모든 사람들이 여전히 가파른 학습 곡선에 있다는 것이 분명합니다. 스트라투스의 최근 엣지 컴퓨팅 트렌드 보고서,주요 장벽 엣지 채택은 사용 의 경우, 시기 및 방법에 대한 교육의 부족이었다 엣지 기술 및 응용 분야. 따라서 초기 단계에 있고 IoT 여정과 여부에 대해 생각하기 시작했습니다. 엣지 컴퓨팅은 혼자가 아니라 도움이 될 수 있습니다.
또한 엣지 컴퓨팅 트렌드 리포트, Stratus는 현재 의 위치, 가야 할 곳 및 도착 방법을 파악하는 데 도움이 되는 자료를 보유하고 있습니다. 현재 어떤 단계에 있는지 를 알려주는 짧은 자체 평가와 고려해야 할 다양한 측면과 성공적인 구현에 필요한 것에 대해 생각하는 데 도움이 되는 성숙도 모델이 있습니다.
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