石油和天然气行业规模庞大，其运营特征在该行业的上游、中游和下游行业之间高度多元化。即使在每个领域内，也存在明显的差异；海上天然气/石油钻井平台对水力压裂行业的陆上井垫的要求完全不同。但是，每个行业都容易受到传统上石油和天然气行业特有的繁荣和萧条周期的影响。所有这些使石油和天然气成为采用物联网技术来解决一系列问题和风险以及平滑商业周期起伏的理想之选。
如今，采用边缘计算的石油和天然气公司在哪里？
Stratus 最近参加了 在德克萨斯州休斯敦举行的石油和天然气中的物联网会议，相对于围绕整个物联网的大量炒作，它提供了石油和天然气现状的有趣快照。如果有一个共同点，那就是实施物联网和分析是一段旅程，而不是一个项目。它涉及技术，但最重要的是人员和流程。令人钦佩地说明了这一点 马拉松石油，他描述了他们三年的实施历程 数字油田自动化。
云和边缘的作用
将数据从源头传输到云端是一个引起人们极大兴趣的话题。人们普遍认为，云是进行深度分析的地方，尤其是在最适合部署机器学习和人工智能技术的地方。但是，将数据从边缘传输到云端也有其挑战。在场的最终用户中，约有75％表示他们正在部署、测试或评估使用边缘计算来简化基于云的分析。他们希望边缘计算帮助完成石油和天然气任务，例如从单个站点（例如海上钻机、油井、压缩站或加工厂）收集数据，以限制与云的连接数量。这在石油和天然气中尤其重要，那里有许多偏远地区。
使用边缘计算进行实时分析也被视为一项重要的应用，在这种分析中，延迟和往返延迟会使基于云的方法不可行。还讨论了在将数据发送到云端之前使用边缘计算对数据进行过滤和标准化。这可以显著减少带宽使用量，并显著降低云计算成本。
我参加的小组讨论与其说是云端的进步，不如说是更多地关注云与边缘之间的关系。我们还探讨了将机器学习算法部署到边缘的想法。“学习” 部分将在云端进行，而算法的实现将在本地进行，从而在学习新的和改进的算法时实现可扩展性和持续更新。
人们普遍认为，边缘计算将在石油和天然气行业物联网部署的演变中发挥关键作用。随着数据对推动业务决策变得越来越重要，其价值将呈指数级增长。最终，能够使用简单、受保护和自主的设备在本地捕获、存储和处理数据将变得至关重要。
边缘路线图
总而言之，很明显，我们处于物联网部署的初期阶段，五年过去了，至少从本次会议的角度来看，所有人仍处于陡峭的学习曲线上。在Stratus最近的《边缘计算趋势报告》中，边缘采用的主要障碍是缺乏关于是否使用、何时以及如何使用边缘技术和应用的教育。因此，如果你处于早期阶段，刚刚开始考虑物联网之旅以及边缘计算能否提供帮助，那么你并不孤单。
除了边缘计算趋势报告外，Stratus 还有一些材料可以帮助您弄清楚自己现在的位置、需要去哪里以及如何实现目标。我们有一个简短的自我评估来告诉你你现在处于哪个阶段，还有一个成熟度模型可以帮助你思考需要考虑的各个方面，以及成功实施所需的条件。
