将计算和存储资源迁移到边缘位置可以减少延迟和带宽需求，提高性能并节省资金。同时，广为流传边缘计算部署可能带来重大的管理挑战。当服务器位于on-prem数据中心时，维护它们可能非常困难。2020欧洲杯预赛如果他们被部署在偏僻的地方呢?
能源公司知道远程计算的挑战。
独立页岩生产商数据科学高级顾问曹定洲(Dingzhou Cao)表示:“我们钻井时，总是在一个偏僻的地方。德文能源这家财富500强公司总部位于俄克拉荷马州的俄克拉荷马城。
将大量数据流回到中心位置并不总是可行的，但该公司仍然想知道其网站会发生什么。“我们总是与互联网有糟糕的联系，”他说。“百分之九十的时间是可用的 - 但是10％的时间，它不是。”
当数据仅用于监控目的时，90%的可用性是可以接受的，但如果需要实时响应，那就有问题了。特别是，该公司正在寻求提高钻井和作业效率，并通过机器学习实现任务自动化。为此，现场团队成员需要立即进行数据分析。
“我们想把所有的东西都挪到边缘，这样即使我们失去了联系，网站上的人仍然可以看到发生了什么，并做出决定，”曹说。“如果你依赖云计算而失去连接，那么现场人员就无法看到结果。”
为了实现这一目标，该公司面临的挑战是缩小规模2020欧洲杯预赛数据中心在这些遥远的地方。
技能的可获得性是一个早期关注的问题。“在钻井现场，他们不是搞计算机的，”曹说。“他们不是IT人员。期望他们为你设置系统太过分了，所以越简单越好。”
简化部署和管理的优先级
该公司选择了Hivecell的边缘计算即服务平台。Hivecell提供硬件(亮黄色，可堆叠的模块)和基于云的平台，允许客户配置和管理硬件和软件。
Hivecell
如果需要多个Hivecell盒子，可以磁性地固定在一起，以增加计算能力或冗余。模块连接不需要布线。相反，Hivecell的专利巴拉诺夫斯基连接器在模块之间传递电源和数据。整个堆叠只需要两根电缆:一根电源线，一根以太网线。据该公司称，可以堆叠的箱子数量没有限制。
每个三磅的模块都配有64位ARM处理器，具有六个CPU核心，位于2.4 GHz和256 GPU CUDA核心。此外，还有8GB的内存和500GB的SSD。对于网络来说，HIVECELL支持千兆以太网到外部网络，具有两个用于模块到模块通信的额外千兆以太网通道。如果存在从网络临时分离，并且在电源备份的情况下，有25到60分钟的电池备份，则还有内置WiFi，根据工作负载，25到60分钟。
管理系统允许客户时间表和监控Hivecell节点的推出数十或数百个地点,部署容器按一个按钮,升级操作系统和远程Kubernetes运行时的位置,并设置阈值警报Hivecell集群和实时控制性能。
Cao说，Devon能源公司将Hivecell模块安装在钻井平台或水力压裂现场的数据车上，以便从设备中收集数据。为了让每台设备正常运行，德文郡的员工将其插入电源插座，连接串口电缆(Hivecell专门为德文能源公司添加了一个串口到以太网适配器)，然后打开电源。Hivecells通过LTE或卫星连接回到公司网络，这取决于每个特定位置的服务可用性。
“这是一键式安装，”Cao说。“我们租了硬件，所以如果其中一个艾滋病毒再次工作，他们会给我发一个新的。”
曹说他喜欢Hivecell的部署和管理的简易性，对他来说，“这是目前市场上最好的设计。”另外，这是一个完整的包。“其他竞争对手要么卖给你硬件，要么卖给你软件。”
曹在2020年初回到WPX时就开始评估边缘计算选项。今年1月，WPX完成了与德文能源的合并。该公司于2020年底开始部署该平台，并在现场部署了4个Hivecell盒子。前两种被部署在德克萨斯州的两个水力压裂地点，第三种被部署在北达科他州的一个水力压裂地点。“他们跑得很好，”他说。
硬件运行Apache Kafka，一个开源实时数据馈送平台。在该部署的第一阶段，艾滋病毒蜂体正在从现场机械收集数据。
曹说，这些站点的数据量不是特别高。每秒钟生成一个包含约40列的新数据行。“数据的容量是千字节，而不是兆兆字节，”他说。“对于这个用例，边缘计算的好处不在于数据量。它可以实时处理边缘数据，这样分析结果就可以反馈给现场工程师，帮助他们做出决策，而不用担心互联网连接不稳定和信号延迟。”
他说，现场可以进行不同的分析，包括水力压裂事件检测，自动分类正在进行的钻井类型，实时预测水力压裂压力，实时优化水力压裂成本，以及优化定向钻井路径。
工程师可以通过手机或电脑获取实时数据。“我们正在把实时数据送到最需要这些数据的人手中，”他说。
“我们还没有运行任何(机器学习)模型，”他说。“我们只是在收集数据，为下一阶段打下基础。”
他说，数据收集阶段预计将持续到6月底。“我们已经在构建(机器学习)模型的过程中，但还没有达到可以投入生产的阶段。我们计划在今年年底将其投入使用。”
到那时，工程师们还可以在井场决策中使用实时分析数据，Hivecells还可以收集数据，并通过LTE或卫星连接将数据发回总部。
曹已经预见到，将最终的机器学习模型从云端分发到边缘的Hivecells是多么容易。“在未来，我们只需按下一个按钮，就可以将模型与Hivecells同步。”
跨行业边缘计算
投资边缘计算的不仅仅是能源行业。Hivecell联合创始人兼首席执行官Jeffrey Ricker表示，物联网和5G的发展正推动许多不同行业的边缘计算增长。他看到了希望利用边缘计算帮助5G推出的通信公司的兴趣，以及希望在工厂、零售公司、航运和物流中部署机器学习的制造商。他说:“我们的客户希望前往数百或数千个地点，每个地点都有多个hivecell。”
瑞克说，Hivecell目前正在24家《财富》500强公司进行带薪试点。他承认，COVID-19确实影响了这家初创公司的启动。他说:“Hivecell在2019年第四季度全面投产，我们在2020年第一季度开始与客户进行试点。”“这不是创业的最佳时机。”
他说，由于流感大流行，去年大部分时间客户都暂停了项目。但到了晚秋，情况又开始好转。“这个季度，我们已经超负荷了，”他说。“这是了不起的。”
瑞克说，该公司最大的挑战是如何创建一个易于安装的系统，不仅适用于第一个服务器，而且适用于第二个、第三个、第四个和第五个服务器。因为出于冗余和性能的考虑，公司不希望在该领域只使用单个服务器，而是使用多个服务器。
他说，Hivecell不得不建立自己的硬件，以创建一个可以组合在一起并自动形成计算集群的系统。他说:“我们的目标是，如果你能送披萨，你就能安装Hivecell盒子。”
里克表示:“今年部署的边缘项目中，有一半将会失败，因为它们无法规模化。”“他们可能在实验室工作。他们可能在十几个地方工作。但是当你达到几百的时候，它就没有规模了。所以这就是我们的重点所在——在数十万个地点运行服务器集群。”