许多自动化工程师很乐意将这一原则应用到他们的系统中："拉斯维加斯发生的事情留在拉斯维加斯"，意思是 "运营中发生的事情应在运营中解决"。对于工程师来讲，所有的自动化、控制和仪器仪表应用都应留在工厂中。这样更可靠、更安全。这种观点直到几年前，仍是如此。但现在，这一切都正在发生变化。
为了提高效率和竞争优势，企业开始利用云计算，用其收集生产数据、处理数据，并将选定结果提供给管理层、分析师、供应商，在某些情况下，还将这些数据返回到工厂。这就是所谓的工业物联网 (IIoT)、工业4.0或增强的监控和数据采集 (SCADA)。虽然这从根本上背离了制造业过去几十年来的现状，可能会涌现很多疑问和担忧，比如: 是否安全？连接是否可靠？这不是我们一直在做的吗，只是用了一个新名字而已？但事实证明，传统制造企业的数字化转型近几年来发展迅速。
一旦过了试验阶段，制造企业开始全面实施IIoT和工业4.0系统，另一个经常出现的问题是: 控制在多大程度上需要转移到云端？或者说，有多少数据应该在云端进行处理 (图 1)？
图 1:控制在多大程度上应该转移到云端？图片来源: Skkynet
工业系统的云计算需求
一些云计算的支持者断言，可以在云端完成的计算越多效果就越好。然而，这种方法可能没有充分考虑到工业控制系统（ICS）的实际应用情况。试图从云端实现底层或时间敏感的控制，以及大多数类型的监控控制，都是不明智的。互联网连接的安全性、传输延迟和可靠性，无法与部署在工厂内的网络匹配。另外，从一个典型的工业系统产生的数据量和速度，会消耗大量的云资源，从而推高成本。
云计算的最新趋势之一不在云端，而在于边缘。对不同人来说，边缘计算意味着不同的事物。从IIoT云的角度来看，边缘通常被认为是工业系统的边界，例如连接到云的网关。从工业控制系统内部的角度来说，边缘可以是传感器、执行器等设备，也可以是从多个设备收集数据的现场远程终端单元 (RTU)。但是，这并不影响对边缘的定义：就是添加处理能力的地方，可以通过筛选、调理和聚合数据，然后再将其传递到下一个层级进行分析，从而可以节省大量的时间和成本。
并不是一切都需要在云端完成。事实上，大多数自动化工程师都同意最好把计算能力放在需要的地方。本地计算使响应更接近实时，减少带宽，并降低网络连接的不确定性。可以考虑在以下4个方面进行计算处理：
设备: 在设备层添加计算能力，在数据源对数据进行筛选或调节,可以减少需要发送到工厂上游应用程序和云端的数据量。此外，在设备上进行处理可以将不同领域中的数据抽象为通用协议。这意味着上游应用程序不需要知道为其提供信息的现场设备所用的特定通讯协议，这样，更多的客户端可以使用这些数据。
工厂: 传统上，工厂是进行大多数工业计算的地方， SCADA和人机界面 (HMI) 系统提供监控和可视化。现在，为了满足最新要求，这些系统越来越多地用于创建元数据，如设备状态、连接状态和系统运行状况，以及生产跟踪。
网关: 在网关上进行计算，是一种有效的、通过数据缩减和调理来为已建基础设施降低成本的方法，因为这些基础设施可能并不支持添加计算资源。如果企业不想破坏老旧系统，则可以在数据离开工厂时添加数据处理 (图 2)。
图 2: 平衡过程中每个步骤的数据负载。
云:当从源头完成减少、管理和提高工厂系统和远程设备数据质量的适当步骤时，可以更有效地使用云计算资源来聚合来自多个位置的数据，存储和分析数据， 并以最适合客户需求的形式呈现。
最新IIoT云服务还提供安全的双向连接，允许云在任何位置向授权的最终用户发送数据和分析。并非所有云服务都提供此功能，但其带来的好处可能非常显著。云服务可以以内部系统无法实现的规模存储数据。将其与广泛的云分析相结合，可以看出集成工厂数据和云服务是如何增强流程知识和指导的。
工业控制的云服务
在新时代，如何充分利用工业控制云服务，将取决于如何管理云数据以及需要从云接收的数据。在适当层级调整和优化发送到云的数据，可以降低成本，并减少返回工厂分析数据所需的时间。从多个源协议中提取数据，使其可用于工厂和云端更多的客户端应用程序。
“工厂中发生的事情留在工厂中”的思维方式已经过时了。将过程数据迁移到云端，并获得有意义的分析是许多集成项目的目标。平衡过程中每个步骤的数据负载，似乎是成功实施的关键，在需要的地方添加边缘计算将有助于系统的整合和效率的提升。（作者：Bob McIlvride）