Tuần trước nhóm của tôi đã tổ chức một sự kiện thú vị tại Khách sạn Four Seasons ở Houston, Texas. Nó được dành riêng để tiếp tục xu hướng phát triển mối quan hệ chặt chẽ hơn giữa những người tham gia. Đó là sự kiện gắn kết người dùng, đối tác và khách hàng. Ngoài ra, rất nhiều đại diện của Hitachi cũng có mặt tại sự kiện. Khi tổ chức doanh nghiệp này, chúng tôi đặt ra cho mình hai mục tiêu:
- Thúc đẩy sự quan tâm đến việc nghiên cứu liên tục về các vấn đề mới của ngành;
- Kiểm tra các lĩnh vực mà chúng tôi đang làm việc và phát triển, cũng như các điều chỉnh của chúng dựa trên phản hồi của người dùng.
và Matt Hall () bắt đầu bằng việc thảo luận về tình trạng của ngành và những thách thức khác nhau liên quan đến việc quản lý và xử lý dữ liệu địa chấn. Nó khá truyền cảm hứng và chắc chắn tiết lộ khi biết khối lượng đầu tư được phân bổ như thế nào giữa sản xuất, vận chuyển và chế biến. Gần đây hơn, phần đầu tư lớn nhất được đổ vào sản xuất, vốn từng là vua về lượng vốn tiêu thụ, nhưng các khoản đầu tư đang dần chuyển sang chế biến và vận chuyển. Matt nói về niềm đam mê của anh ấy trong việc quan sát sự phát triển địa chất của Trái đất bằng cách sử dụng dữ liệu địa chấn.
Nhìn chung, tôi tin rằng sự kiện của chúng tôi có thể coi là “lần đầu xuất hiện” cho công việc mà chúng tôi đã bắt đầu từ vài năm trước. Chúng tôi sẽ tiếp tục thông báo cho bạn về những thành tựu và thành công khác nhau trong công việc của chúng tôi theo hướng này. Tiếp theo, lấy cảm hứng từ bài nói chuyện của Matt Hall, chúng tôi đã tổ chức một loạt buổi trao đổi kinh nghiệm rất quý giá.
Edge (cạnh) hay điện toán đám mây?
Trong một phiên, Doug và Ravi (Hitachi Research ở Santa Clara) đã dẫn dắt một cuộc thảo luận về cách chuyển một số phân tích sang điện toán biên để đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn. Có nhiều lý do cho điều này và tôi nghĩ ba lý do quan trọng nhất là kênh dữ liệu hẹp, khối lượng dữ liệu lớn (cả về tốc độ, khối lượng và tính đa dạng) và lịch trình ra quyết định chặt chẽ. Mặc dù một số quy trình (đặc biệt là quy trình địa chất) có thể mất hàng tuần, hàng tháng hoặc hàng năm để hoàn thành, nhưng có nhiều trường hợp trong ngành này mà tính cấp bách có tầm quan trọng đặc biệt. Trong trường hợp này, việc không thể truy cập vào đám mây tập trung có thể gây ra hậu quả tai hại! Đặc biệt, các vấn đề về HSE (sức khỏe, an toàn và môi trường) và các vấn đề liên quan đến sản xuất dầu khí đòi hỏi phải phân tích và ra quyết định nhanh chóng. Có lẽ cách tốt nhất là minh họa điều này bằng những con số khác nhau - những chi tiết cụ thể sẽ được giấu tên để “bảo vệ người vô tội”.
- Mạng không dây dặm cuối đang được nâng cấp ở những nơi như Lưu vực Permian, chuyển các kênh từ vệ tinh (nơi tốc độ được đo bằng kbps) sang kênh 10 Mbps sử dụng 4G/LTE hoặc phổ tần không được cấp phép. Ngay cả những mạng hiện đại hóa này cũng có thể gặp khó khăn khi phải đối mặt với hàng terabyte và petabyte dữ liệu ở biên.
- Hệ thống cảm biến của các công ty như FOTECH, tham gia nhiều nền tảng cảm biến mới và lâu đời khác, có khả năng tạo ra vài terabyte mỗi ngày. Các camera kỹ thuật số bổ sung được lắp đặt để giám sát an ninh và chống trộm cũng tạo ra lượng lớn dữ liệu, nghĩa là có đầy đủ các loại dữ liệu lớn (khối lượng, tốc độ và sự đa dạng) được tạo ra ở biên giới.
- Đối với các hệ thống địa chấn được sử dụng để thu thập dữ liệu, các thiết kế liên quan đến các hệ thống được đóng gói ISO "hội tụ" để thu thập và định dạng lại dữ liệu địa chấn, có khả năng lên tới quy mô 10 petabyte dữ liệu. Do các hệ thống thông minh này hoạt động ở những địa điểm xa xôi nên thiếu băng thông nghiêm trọng để di chuyển dữ liệu từ điểm cuối đến trung tâm dữ liệu trên các mạng. Vì vậy, các công ty dịch vụ thực sự gửi dữ liệu từ rìa đến trung tâm dữ liệu trên các thiết bị lưu trữ băng, quang hoặc từ tính chắc chắn.
- Những người vận hành các nhà máy ở cánh đồng nâu, nơi xảy ra hàng nghìn sự kiện và hàng chục cảnh báo đỏ mỗi ngày, muốn vận hành một cách tối ưu và nhất quán hơn. Tuy nhiên, mạng tốc độ dữ liệu thấp và hầu như không có phương tiện lưu trữ để thu thập dữ liệu để phân tích trong các nhà máy cho thấy rằng cần phải có điều gì đó cơ bản hơn trước khi có thể bắt đầu phân tích cơ bản về các hoạt động hiện tại.
Điều này chắc chắn khiến tôi nghĩ rằng trong khi các nhà cung cấp đám mây công cộng đang cố gắng chuyển tất cả dữ liệu này lên nền tảng của họ thì vẫn có một thực tế khắc nghiệt mà họ phải cố gắng đối phó. Có lẽ cách tốt nhất để phân loại vấn đề này là cố gắng đẩy một con voi qua ống hút! Tuy nhiên, nhiều lợi ích của đám mây là rất cần thiết. Vậy chúng ta có thể làm gì?
Di chuyển đến đám mây biên
Tất nhiên, Hitachi đã có sẵn các giải pháp được tối ưu hóa (dành riêng cho từng ngành) trên thị trường giúp làm phong phú dữ liệu ở biên, phân tích và nén dữ liệu đến khối lượng dữ liệu có thể sử dụng tối thiểu, đồng thời cung cấp các hệ thống tư vấn kinh doanh có thể cải thiện các quy trình liên quan đến điện toán biên. Tuy nhiên, điều rút ra được từ tuần trước là giải pháp cho những vấn đề phức tạp này không liên quan nhiều đến công cụ bạn đưa ra mà thiên về cách tiếp cận bạn thực hiện để giải quyết vấn đề. Đây thực sự là tinh thần của nền tảng Lumada của Tập đoàn Hitachi Insight vì nó bao gồm các phương pháp để thu hút người dùng, hệ sinh thái và cung cấp các công cụ để thảo luận khi thích hợp. Tôi rất vui khi được quay lại giải quyết vấn đề (thay vì bán sản phẩm) vì Matt Hall nói: “Tôi rất vui khi thấy mọi người ở Hitachi bắt đầu thực sự hiểu được phạm vi của vấn đề” khi chúng tôi kết thúc hội nghị thượng đỉnh.
Vậy O&G (ngành dầu khí) có thể đóng vai trò là một ví dụ sống động về nhu cầu triển khai điện toán biên không? Có vẻ như, với những vấn đề được phát hiện trong hội nghị thượng đỉnh của chúng tôi, cũng như các tương tác khác trong ngành, câu trả lời có thể là có. Có lẽ lý do điều này rất rõ ràng là vì điện toán biên, tòa nhà tập trung vào ngành và sự kết hợp của các mẫu thiết kế đám mây là điều hiển nhiên khi các ngăn xếp hiện đại hóa. Tôi tin rằng trong trường hợp này câu hỏi “làm thế nào” đáng được quan tâm. Sử dụng trích dẫn của Matt ở đoạn cuối, chúng tôi hiểu cách đẩy đặc tính điện toán đám mây sang điện toán biên. Về cơ bản, ngành này đòi hỏi chúng ta phải có những mối liên hệ cá nhân "lỗi thời" và đôi khi với những người có liên quan đến nhiều bộ phận khác nhau của hệ sinh thái ngành dầu khí, chẳng hạn như nhà địa chất, kỹ sư khoan, nhà địa vật lý, v.v. Khi những tương tác này được giải quyết, phạm vi và chiều sâu của chúng trở nên rõ ràng hơn và thậm chí còn hấp dẫn hơn. Sau đó, khi đã lập kế hoạch thực hiện và triển khai chúng, chúng tôi sẽ quyết định xây dựng hệ thống đám mây biên. Tuy nhiên, nếu chỉ ngồi giữa đọc và tưởng tượng những vấn đề này thì chúng ta sẽ không có đủ hiểu biết và đồng cảm để thực sự nỗ lực hết mình. Vì vậy, một lần nữa, vâng, dầu khí sẽ tạo ra các hệ thống đám mây biên, nhưng việc hiểu được nhu cầu thực sự của người dùng tại chỗ sẽ giúp chúng tôi xác định vấn đề nào là quan trọng nhất.
Nguồn: www.habr.com