Presentamos el Intel® IoT Unified Edge Framework

Usar la consolidación de cargas de trabajo para escalar de forma eficiente las soluciones de IoT industrial

Presentamos el Intel® IoT Unified Edge Framework, que usa la consolidación de cargas de trabajo para escalar de forma eficiente las soluciones de IoT industrial.

Resumen ejecutivo

La transformación digital conocida como Internet industrial de las cosas (IIoT) está creando nuevos y complejos desafíos para muchas industrias. Las soluciones fragmentadas, los estándares limitados, los modelos de seguridad inmaduros y los enfoques inadecuados para el mantenimiento de activos digitales son alguna de las barreras que pueden impedir que las organizaciones escalen valiosas soluciones IIoT. La alineación y/o convergencia de las organizaciones de tecnología de la información (IT) y de tecnología operativa (OT) también es un factor de éxito cada vez más crítico.

Teniendo en cuenta el creciente número de dispositivos perimetrales, los volúmenes de datos cada vez mayores y las limitaciones de la infraestructura existentes, es especialmente esencial reducir la complejidad y simplificar los requisitos para escalar. Dos conceptos clave para alcanzar esos objetivos son la consolidación y la orquestación de las cargas de trabajo. Al combinar esos dos conceptos y definir una infraestructura de perímetro unificada, las organizaciones pueden permitir una escala de IIoT rentable y reducir los gastos de capital a la vez que mejoran la seguridad. Intel ha facilitado esa tarea proporcionando el Intel® IoT Unified Edge Framework, que está diseñado para ayudar a las organizaciones a consolidar cargas de trabajo en el perímetro y a escalar de forma eficiente sus soluciones de IIoT.

Este artículo ofrece más detalles sobre el Intel® IoT Unified Edge Framework, y presenta un caso de estudio que explica cómo una empresa líder en la industria, Georgia-Pacific (GP), aplicó este innovador enfoque y los resultados que la empresa logró.

Áreas de oportunidad

El IIoT está transformando la forma en la que la OT funciona, al aumentar la eficiencia, mejorar la fiabilidad y reducir los residuos. La nube es una potente herramienta para muchas cargas de trabajo de OT, per a veces se puede quedar corta para casos de uso de IIoT. Aspectos como la latencia para el plano de control, volúmenes masivos de datos remotos y la agregación de datos (mientras se mantiene el contexto) requieren una capacidad complementaria. La continua evolución de la informática perimetral está proporcionando ese complemento y permitiendo la resolución de estos problemas. Sin embargo, hay otros desafíos clave relativos al perímetro que deben abordarse:

  • Las pilas perimetrales aumentan su complejidad. Debido a la falta de estándares de capacidad de gestión, la gestión de estos sistemas suele requerir intervención manual. Esto se gestiona frecuentemente a nivel interno o a través de terceros, lo que lleva a enfoques de sistema no estándar que impulsan costes y complejidad adicionales a la vez que reducen la fiabilidad.
  • La convergencia de TI/OT también es un reto clave. En el pasado, mantener sistemas OT como un circuito cerrado sin integración de TI era una práctica común. Pero esa ya no es una opción. En el competitivo entorno actual, duplicar la infraestructura de esa forma no es una solución ideal.

Intel, en colaboración con varias empresas Top 100 de la Industria, y con el objetivo de abordar estos temas, estableció el Intel® IoT Unified Edge Framework, que está compuesto de una lista de disciplinas y directrices que cualquier cliente puede usar para implementar una solución de IoT escalable y gestionable que ofrezca valor empresarial real.

El Intel® IoT Unified Edge Framework proporciona una base para la construcción de soluciones IoT de un extremo a otro. Incluye orientación a la hora de seleccionar los módulos adecuados para las necesidades empresariales y proporcionar consistencia, escalabilidad e integridad de las arquitecturas de soluciones de IoT en toda la empresa. El marco también incluye una arquitectura de referencia que los clientes pueden implementar usando sus bloques de construcción preferidos.

En definitiva, este marco de Intel ayuda a los clientes a comprender claramente el valor de la normalización en cada una de las disciplinas que incluye y las opciones disponibles, para que puedan tomar decisiones informadas sobre lo que es mejor para su negocio.

El valor de la consolidación de cargas de trabajo

Una disciplina importante para esta modernización es la consolidación de cargas de trabajo. Consolidar sistemas nuevos y heredados en entornos informáticos perimetrales puede servir a múltiples fines y reducir el coste total de propiedad de varias maneras. Algunos ejemplos son:

  • Al aprovechar una plataforma que pueda permitir la orquestación de cargas de trabajo, las organizaciones pueden reducir los costes de infraestructura, hacer que los sistemas funcionen de forma segura y simplificar la gestión de sistemas.
  • Reducir el número de componentes permite a las organizaciones simplificar las operaciones, mejorar la productividad y reducir costes y complejidad.
  • Las organizaciones pueden reducir los gastos de capital (CAPEX) y los gastos de funcionamiento (OPEX) reduciendo significativamente el número de dispositivos únicos que se deben mantener al alcance para el mantenimiento y reduciendo los costes relacionados de formación y personal auxiliar.
  • La reducción de los costes asociados a la obsolescencia de los sistemas es otra de las ventajas de la consolidación de cargas de trabajo. Al consolidar cargas de trabajo de tal forma que solo un dispositivo aloje múltiples casos de uso, las organizaciones pueden garantizar que tendrán menos dispositivos para actualizar o reparar en el futuro.

El GP se asocia con Intel en esta iniciativa como uno de los primeros pioneros en habilitar la transformación digital interna.

Hay dos componentes principales del Intel® IoT Unified Edge Framework, que se muestra como una ontología de sistema de varios niveles en la Imagen 2 como parte de la infraestructura de computación perimetral:

  • Dispositivos de computación perimetral: Estos son los dispositivos comúnmente conocidos como puertas de enlace de IoT. Tienen suficiente potencia de procesamiento para alojar varias soluciones de IoT (todos ellos ejecutando sistemas basados en procesadores Intel® Core™ i7). Los dispositivos de computación perimetral se implementan cerca de sensores, reciben datos directamente de ellos y también interactúan con accionadores para realizar acciones específicas. Los dispositivos de computación perimetral están estandarizados mediante TI e incluyen tanto hardware como software. Esencialmente, el departamento de TI selecciona un dispositivo con ciertos componentes de hardware, y el dispositivo incluye el sistema operativo Ubuntu* y más software que permite ejecutar uno o más casos de uso.
  • Servidor perimetral: se necesitan servidores de alto procesamiento en las instalaciones (con procesadores Intel® Xeon®) para unificar datos procedentes de muchos dispositivos de computación perimetral o para procesar cargas de trabajo pesadas, como análisis de vídeo. Estos servidores locales ofrecen independencia de los proveedores de servicios en la nube, lo que permite una mayor disponibilidad, una latencia menor y una transmisión de datos reducida.

Ventajas de la consolidación de cargas de trabajo

Como se describe en la sección anterior, el objetivo principal de la consolidación de cargas de trabajo es reducir el coste total de propiedad y permitir las siguientes ventajas:

  • Disminución de la huella de equipos de sistema: en lugar de tener un dispositivo de computación perimetral dedicado para cada solución puntual, un solo dispositivo con más recursos puede alojar varias soluciones/componentes de IoT.
  • Facilidad de implementación y gestión: Al reducir el número de dispositivos utilizados por soluciones puntuales, las organizaciones pueden reducir considerablemente el número de dispositivos que necesitan gestionar, lo que significa menos trabajo operativo.
  • Aumentar la seguridad: las organizaciones tienen el potencial de minimizar la superficie de ataque de su red reduciendo su hardware (HW), firmware (FW) y software (SW).
  • Reducir la complejidad de la integración de sistemas y el acceso a datos: se requiere un marco para permitir que diferentes cargas de trabajo coexistan en el mismo dispositivo. Esto simplifica la implementación e integración de soluciones. El bus de datos empresarial recibe datos proporcionados por diferentes soluciones.
  • Mejora de la fiabilidad de sistemas de control de procesos subyacentes: se minimiza la duplicación de solicitudes de datos y se reduce la carga sobre sistemas de control críticos (pero antiguos).
  • Garantizar la no dependencia de proveedores: los clientes pueden obtener sus datos de cada solución, y los proveedores tienen que adaptarse al HW definido por el cliente.
  • Optimizar el uso de la computación total en el perímetro: eliminar el uso ineficiente de recursos perimetrales, que solo ejecutan unos pocos servicios por dispositivo.
  • Acelerar la adopción de tecnologías IoT: ayude a las empresas con la transformación digital.

Estudio de caso: Georgia-Pacific

Georgia-Pacific es uno de los principales fabricantes de tejidos, pulpa, papel, paquetería, productos de construcción y productos químicos relacionados. GP está invirtiendo agresivamente en tecnologías digitales para impulsar iniciativas de transformación y mejorar de forma continuada la eficiencia de la producción, la sostenibilidad, la seguridad de los trabajadores y la calidad de los productos en más de 150 instalaciones de fabricación de la empresa en Norteamérica.

Los avances en tecnología han posibilitado una amplia gama de soluciones IIoT que, cuando se aplican en las áreas adecuadas, pueden transformar las operaciones de fabricación. Sin embargo, para seguir siendo competitivas, las organizaciones deben poder escalar estas soluciones de forma rápida y rentable. Sin embargo, la rápida adopción de soluciones IIoT en todas las industrias ha dado lugar a la fragmentación del mercado y a diversas opciones tecnológicas. Muchas soluciones de proveedores implementan una pila completa de un extremo a otro, con dispositivos patentados de computación perimetral, lo que da lugar a instalaciones que operan varias soluciones dispares cerradas, todas ellas con necesidad de mantenimiento digital, integración, seguridad y soporte.

Aunque inicialmente estaba satisfecho con sus soluciones de IIoT, para Georgia Pacific, este enfoque de «silo» hacía difícil escalar soluciones cuando querían expandir sus capacidades IIoT. Como descubrió GP, sostener una serie de soluciones IIoT dispersas se hace más caro y laborioso con el tiempo. Los costes de soporte a largo plazo se acumulan rápidamente y socavan los factores impulsores principales para implementar la solución. La mayor complejidad de la solución resultante también puede reducir la fiabilidad y causar inestabilidad en sistemas fuente, como sistemas de control de fabricación.

Con la ayuda de Intel, GP supo que consolidar cargas de trabajo en dispositivos de computación perimetral con más recursos y encapsular servicios informáticos empleando contenedores y máquinas virtuales permitió a la empresa gestionar e implementar suites de soluciones IIoT a escala.

Tratar de escalar soluciones IIoT sin consolidar hardware y usar un enfoque más eficiente para gestionar cargas de trabajo puede ser una tarea ardua. El mantenimiento y la asistencia de activos informáticos para una empresa de fabricación grande ya es de por sí una tarea enorme. Agregar más nodos que requieren un alto nivel de tiempo de trabajo y rendimiento hace que la tarea sea aún más difícil.

Basándose en la experiencia de implementar el Intel® IoT Unified Edge en la instalación de GP de Muskogee, los equipos de Intel y GP identificaron cómo aprovechar el marco de trabajo podría reducir drásticamente el número de recursos (tanto humanos como de hardware) necesarios para implementar y mantener sistemas IIoT y permitir la escala.

Los equipos locales pudieron consolidar cargas de trabajo computacionales para tres soluciones IIoT dispares de tres proveedores diferentes en una pila de computación estandarizada. Las soluciones requerían diferentes grados de E/S desde la puerta de enlace de campo y computación desde el servidor perimetral.

Las cargas de trabajo consolidadas que se indican a continuación reflejan las soluciones IIoT típicas que se están implementando actualmente en la empresa.

  • Servicio de detección de anomalías basado en visión artificial: este sistema usa cámaras fijas para identificar cambios en el entorno operacional. Algunos ejemplos de cómo se puede aplicar esta capacidad son: hacer un seguimiento de los materiales para asegurarse de que no se colocan en áreas no autorizadas, lo que podría dar lugar a riesgos de seguridad, como puntos ciegos u obstrucción de salidas; detectar si las carcasas de protección de la maquinaria se han visto dañadas; e identificar si una máquina funciona de forma típica o atípica, para identificar de forma proactiva sucesos que puedan afectar a la calidad y la fiabilidad.
  • Sistema de seguridad de detección de objetos basado en IA: reduce los riesgos de seguridad de diversas maneras, por ejemplo, usando la IA para detectar a peatones en zonas de alto tráfico para equipos móviles y proporcionando mayor visibilidad mediante iluminación y/o puertas automáticas.
  • Sistema de sensores de entorno de largo alcance: sensores renovados y equipos de conexión de plantas que anteriormente eran muy caros de añadir a la red. Dado que estos activos suelen estar fuera de las áreas de producción principales, la información de estos sensores puede ofrecer mayor visibilidad de los parámetros operacionales, lo que puede generar una mejor fiabilidad y eficiencia. Estas tres cargas de trabajo son una pequeña representación de capacidades relacionadas que, al aplicarse de forma combinada, pueden permitir la transformación de operaciones de fabricación y llevar a mejoras en la producción, la eficiencia, la sostenibilidad, la seguridad de los trabajadores y la calidad de los productos.

Basándose en conocimientos adquiridos a partir de la implementación inicial, el equipo ha estimado los siguientes ahorros en comparación con el enfoque antiguo:

Ahorros esperados Reducción del coste Factores que contribuyen y notas
Mantenimiento y asistencia 30 %+ Menor formación y resolución de problemas; integración simplificada, parches, actualizaciones etc.
Hardware 30 %+ Coste inicial con reemplazo a los 5-7 años
Rendimiento y tiempo de trabajo 10 % MTBF y MTTR reducidos (solo mano de obra)
Implementación inicial (una vez) 40 %+ Implantación de imágenes y cargas de trabajo, redes, montaje, activación

Todos los dispositivos necesarios para soportar estas cargas de trabajo están gestionados por el departamento de TI como dispositivos estándar, con herramientas de capacidad de gestión regulares, con imágenes del sistema operativo estándares seguras para los dispositivos de computación perimetral y un entorno de virtualización en el lado del servidor perimetral. Esto ayuda a la convergencia TI/OT.

En lo que se refiere a la gestión de datos, hay un intermediario MQTT (Message Queuing Telemetry Transport) por nivel que permite a GP capturar información de las soluciones de IoT, eliminando bloqueos de proveedores. Esto permite a la empresa producir los datos agregados o enriquecidos necesarios para la generación de información.

Además, al tener una plataforma que pueda ayudar a la orquestación de cargas de GP puede gestionar eficientemente sus recursos de infraestructura implementando cargas de trabajo en los mejores nodos disponibles en un determinado momento.

El Intel® IoT Unified Edge Framework está claramente ayudando a Georgia-Pacific en su proceso de transformación digital. Mediante el uso del marco de trabajo de Intel, GP está acelerando su implementación de nuevas soluciones IIoT de una manera más sostenible, y simplificando la escala de estas soluciones en sus instalaciones operativas al tiempo que se minimizan los costes de funcionamiento y mantenimiento de esta nueva plataforma.

Conclusión

Como demuestra claramente el caso Georgia-Pacific, el Intel® IoT Unified Edge Framework proporciona las disciplinas y orientaciones que las organizaciones necesitan para crear y escalar eficientemente soluciones IIoT de un extremo a otro. Al usar el marco de Intel para consolidar y orquestar cargas de trabajo en el perímetro en lugar de seguir sosteniendo una gama cada vez más compleja y costosa de soluciones IIoT dispares, las organizaciones pueden mejorar la seguridad, el rendimiento y la fiabilidad a la vez que reducen los gastos de capital y el coste total de propiedad.

Autores

Dave Nettuno
Georgia-Pacific
Arquitecto empresarial de IoT

Kit Fennell
Georgia-Pacific
Líder tecnológico

Dalibor Labudovic
Georgia-Pacific
Ingeniero de sistemas

Marcos E. Carranza
Intel Corporation
Arquitecto sénior de soluciones IoT

Cesar Martinez Spessot
Intel Corporation
Director de ingeniería
Arquitecto sénior de soluciones IoT

Lakshmi Talluru
Intel Corporation
Director Director de transformación digital

Jennifer Frieda
Intel Corporation
Ejecutiva de cuentas