Topp 10 minne- og lagringshensyn for IIoT applikasjoner - Elektronikknett
SMART - illustrasjon
Elektronikkdesignere må ta stilling til hvilke minne- og lagringsteknologier som skal brukes i IIoT-maskinvare.

Topp 10 minne- og lagringshensyn for IIoT applikasjoner

Fag_vignett

Etter hvert som maskinvaresystemer for Industrial Internet of Things (IIoT) fortsetter å utvikle seg, øker også mengden og kvaliteten på opprettede data. Her er ti tips!

Bevegelse, lagring og analyse av IIoT-data er også i endring. Det fins ikke noe foreskrevet datahierarki, ettersom det er mange datakilder og mange dataklienter. De store mengder genererte data er ikke begrenset til lokaliserte tilkoblinger som betjener spesialbygde applikasjoner, men er tilgjengelige over et nettverk av tilkoblinger. Innenfor IIoT-økosystemet må elektronikkdesignere vurdere hvilke minne- og lagringsteknologier som skal brukes i IIoT-maskinvare. Dynamic Random Access Memory (DRAM) og flash brukes begge i IIoT-applikasjoner på grunn av forskjellige faktorer, inkludert unike dataegenskaper, varighet og pålitelighet for 24/7 drift, ytelse, strømforbruk, levetid, skalerbarhet, robusthet, temperatur, sikkerhet og kostnader.

1. Datakarakteristikker
IIoT-datakarakteristikker er et nøkkelmål for å bestemme hvilken type lagringsmedium som brukes, så vel som konfigurasjonen av minnet som brukes i systemets design. IIoT-systemer som samler inn videodata kan utnytte mainstream 3D NAND flash-teknologier som Triple-Level celle (TLC) eller Quad-Level Cell (QLC) NAND som brukes i forskjellige typer SSD-er og SD-kort. Når du henter inn videodata, er ikke hver eneste databit kritisk, slik at Flash-mediet her kan være forbrukerklasse. Dette vil også gjelde DRAM-teknologien. Videodata krever ikke DRAM eller Error Correction Code (ECC) i bedriftsklasse, derfor kan IIoT-systemer som brukes for innhenting av videodata utnytte forbrukerklasse DRAM som komponent eller modul. Med numeriske IIoT-data er det viktigere å opprettholde dataintegritet. Nedstrøms dataanalyse eller overvåking kan kreve varsler hvis noe er galt. For eksempel et system som krever et temperaturovervåkingssystem for å reagere hvis en databit ligger utenfor påkrevde parametere. I disse situasjonene teller hver bit av data. Typen av flashmedier bør vurderes nærmere for å sikre at kritiske data ikke går tapt.

Når det gjelder DRAM, kan det være lurt å vurdere å legge til ECC-funksjon til systemdesignet for å minimere eventuelle DRAM bitfeilproblemer. ECC-funksjonalitet er tilgjengelig i enkelt-DRAM (ECC DRAM) eller i en modulformfaktor.

2. Varighet og pålitelighet for 24/7 drift
Typiske IIoT-systemer er designet for kontinuerlig langvarig drift. 24-timers operasjon, syv dager i uken, er veldig typisk for skilting utendørs, prosessovervåking i fabrikk og automatiseringsapplikasjoner. Tabellen over sammenligner tilgjengelige flashmedier og forskjellige P/E-sykluser som bør refereres til når du velger riktig flashmedietype. Systemutformingen, med hensyn til flash, må samsvare med brukstilfellet og hvor ofte data blir skrevet til flash og hvor lenge de må lagres. Jo mer kritiske dataene er, jo mer nøye må du passe på å velge flashtype. For eksempel bruker mange industrisystemer fortsatt SLC CF-kort i industriklasse. Disse svært pålitelige (og dyre) flash-kort er klassifisert med 100 000 P/E-sykluser, opprinnelig designet for kameraer. I mange tilfeller kan imidlertid standard SD-kort eller MicroSD-kort oppfylle kravene til IIoT-datalagring.

DRAM har ubegrenset utholdenhet, så det er ingen problemer med antall ganger data kan skrives til eller leses fra DRAM. Det viktigste hensynet når du velger DRAM er pålitelighet. For IIoT-systemer med høy pålitelighet er det ønskelig å bruke bedriftsklasse DRAM som har gjennomgått mer robust testing for å redusere sjansen for fremtidige bitfeil i felt. Dette i motsetning til å bruke billig forbruker-DRAM. Hvis et IIoT-system som brukes til en kritisk applikasjon ikke er designet for å bruke ECC DRAM, kan et alternativ være å bruke bedriftsklasse DRAM med høyere langsiktig pålitelighet.

3. Ytelse
I det forrige IIoT-paradigmet ble systemer satt til kun å registrere, og data ble kvernet og analysert senere. Nå bruker nye IIoT-systemer, for eksempel SMART Wireless Computings Qualcomm Snapdragon™ -prosessorbaserte systemmoduler (SOM) og ettkorts datamaskiner (SBC), raskt minne og hurtig lagring der analyse utføres av enheten i sanntid. IIoT-systemer som brukes til overvåking av jordskjelv og tidevannsbølger, for eksempel, krever høy ytelse. Noen produkter produsert av IIoT-systemleverandører som SMART Wireless Computing, bruker Low Power DDR3 (LPDDR3) og LPDDR4-minne for drift med lavest effekt ved maksimale ytelsesnivåer. CPU, minne og lagringsmedium bør velges sammen for å tilpasses applikasjonen. Dagens datakrav er blitt mer intensive, ettersom innhenting av sanntidsdata er blitt en sentral faktor for å ta forretningskritiske avgjørelser. Diagrammet nedenfor (figur 1.) skisserer CPU, minne og lagringsegenskaper for IIoT-systemer.

SMART-figur 1 Figur 1. Denne tabellen sammenligner typene tilgjengelige flashmedier og forskjellige programmere/slette (P/E) sykluser.

4. Kostnad
Maskinvarekostnader for IIoT kan påvirkes dramatisk av hvilke typer minne og lagring som brukes. Kostnadene for minne og lagring som brukes i IIoT-systemer kan utgjøre mellom fem prosent og 40 prosent av den totale maskinvarekostnaden. Et komplekst industrielt automatiseringssystem som bruker maskinlæringsalgoritmer for å identifisere viktige mål og automatisk justere innstillingene basert på forhåndsbestemte preferanser, vil være i den øvre enden av skalaen. Dette skyldes det faktum at det krever mer minne og lagring kontra en kundetilpasset elektrokardiogram (EKG) tracker som analyserer den elektriske aktiviteten til et menneskelig hjerte og visualiserer sensordata via en mobilapp.

5. Strømforbruk
Å senke strømforbruket i systemet er gunstig for å redusere energikostnader og termisk ytelse samtidig som systemets pålitelighet økes. Et system med god termisk ytelse muliggjør et kompakt vifteløst design, noe som er et vanlig krav for robuste IIoT-applikasjoner. En populær DRAM-løsning er å bruke LPDDR4. LPDDR4 brukes til mobilenheter og utnyttes for IIoT. For å spare på energi, senker LPDDR4 DRAM den nominelle driftsspenningen til 1.1V. LPDDR4-standarden støtter et forbedret, strømsparende lavfrekvensmodus, som kan få klokkehastigheten ned for ytterligere batteribesparelser for å utføre enkle bakgrunnsoppgaver. For lagring brukes to vanlige løsninger UFS 2.0- eller MicroSD-kort. UFS 2.0 er en loddet Multi-Media controller (eMMC) -komponrent med innebygd flash, som er rask både til lesing og skriving til minnet, og kan fullføre begge oppgavene samtidig. Disse er mye brukt i mobilapplikasjoner for å forlenge batteriets levetid. Energiforbruket tilknyttet UFS 2.0 er omtrent en milliwatt (mW) under drift og under 0,5 mW i standbytilstand.

SMART-Figur 2 - DDR4_SODIMM_Straight_300dpi Eksempel på et DDR4 minnekort, brukt i innvevde IIoT-systemer.

6. Levetid
Gjennomsnittlig forventet distribusjon av IIoT-systemmaskinvare er syv til 10 år. Den er ofte lokalisert i utendørs- eller andre utfordrende miljøer der det er kostbart og urealistisk å bytte utstyr med neste generasjons systemer. Den typiske tidsrammen for migrering av prosessnoder for minner og lagringssystemer er fra 18 til 24 måneder, og teknologimigrering fra DDR3 til DDR4 eller MLC NAND Flash til TLC NAND Flash er nødvendig hvert tredje til femte år. Det er unødvendig å si at det er et misforhold her. IIoT-systemer krever langsiktig støtte og service. Støtte for minne- og lagringsproduktene bør tilpasses så tett som mulig til IIoT-utstyrets levetid. Støttekrav for forsyningskjeden må tas med i definisjonsstadiet for arkitekturen i IIoT-systemer.

7. Skalerbarhet
I likhet med levetid er skalerbarhet et kritisk element for IIoT-systemer. IIoT-systemer må skaleres for å kunne støtte titusenvis av kontrollere, roboter, maskiner og andre spesialbygde applikasjoner. Dette kan bety å øke tettheten til minne- og lagringsproduktene som brukes i systemene, og / eller å kunne oppgradere eksisterende systemer til å bruke produkter som gir høyere ytelse. DRAM og flash-teknologier øker kontinuerlig i tetthet, men for eksempel videooppløsning og fargedybde har økt og krever tilsvarende større lagring (SSD på enhet og SD for portabilitet og skalerbarhet).

8. Robusthet
IIoT-systemer blir noen ganger implementert i driftsmiljøer som kan omfatte eksponering overfor vibrasjoner, fuktighet og dårlig luftkvalitet. Under disse forholdene må minne- og lagringsprodukter være fullstendig beskyttet for å unngå feltfeil. De vanligste forebyggende tiltakene under disse forholdene inkluderer prosessen med konformt belegg og underfyll, samt valg av spesialiserte komponenter som er motstandsdyktige mot forurensning fra svoveldioksid. Feltsvikt under disse driftsforholdene vises vanligvis ikke før det tredje driftsåret. Test- og kvalifiseringsprosedyrer for IIoT-systemer bør omfatte eksponering for disse forholdene. Når potensialet i Industri 4.0 begynner å dukke opp, er prediktivt vedlikehold en teknikk som testes. Forutsigbare vedlikeholdsteknikker er designet for å hjelpe med å bestemme tilstanden til utstyr som er i drift for å estimere når vedlikehold skal utføres. Denne tilnærmingen lover kostnadsbesparelser i forhold til rutinemessig eller tidsbasert forebyggende vedlikehold fordi oppgaver bare utføres etter behov. Muligheten til å overføre sanntidsinformasjon fra et fabrikkgulv til skyen i en IIoT-applikasjon har potensialet til å sikre at produksjonen fortsetter uavbrutt.

Smart-Figur 3 - MIP Eksempel på en DDR4 MIP (Module-in-a-Package) fra SMART Modular Technologies.

9. Temperatur
Det kommersielle temperaturområdet for minne- og lagringsteknologier er 0° C til + 70° C. For høy temperatur er en av de vanligste årsakene til minne- og lagringssvikt. Å bruke minne- og lagringsprodukter som er klassifisert for industrielle temperaturer (-40° C til + 85°), for eksempel DDR4 ECC SO-DIMMer eller en DDR4 MIP (Module-in-a-Package ) fra SMART Modular Technologies, kan øke påliteligheten til systemet dramatisk.

10. Sikkerhet
Dataintegritet og IIoT kant-sikkerhet er blitt stadig mer kritisk. Å beskytte IIoT-systemets maskinvare mot nettangrep bør være inkludert i systemdesignhensynene. Både minne- og lagringsprodukter som brukes i IIoT-systemet er i stand til å håndtere høyere sikkerhetsnivåer. For SSD-er er Trusted Computing Group (TCG) Opal standarden som definerer autentisering på en stasjon som er sterkere og mer funksjonsrik enn standard 256-biters passord levert av ATA - og når det kombineres med 256-biters kryptering, er stasjonen mer sikker enn noen gang. Alternativt er Federal Information Standard (FIPS) Publikasjon 140-2 (FIBS PUB 140-2) en føderal standard for å beskytte regjeringshemmeligheter som krever spesifikke nivåer av Advanced Encryption Standard (AES), autentisering (for eksempel TCG Opal) sabotasjebeskyttelse og kontroll av elektronisk støy. IIoT-kantsystemer krever i økende grad en av disse sikkerhetsstandardene. For DRAM er et relativt nytt sikkerhetsalternativ for DRAM-moduler tilgjengelig. Den bruker Register Clock Driver (RCD) på registrerte DIMM-er for å oppdage og registrere uautoriserte kommandoer og tilgang fra CPU til DRAM. I tillegg kan opptil 16 kundedefinerte sikkerhetsregler legges til for ekstra beskyttelse.

Å velge riktige DRAM og flash-produkter for å støtte IIoT-systemer vil ha økende betydning ettersom Industri 4.0 - den fjerde delen av den industrielle revolusjonen - fortsetter å utfolde seg fra vanlige applikasjoner som brukes i industrien til jordbruk og smarte byer. Bevegelse, lagring og sanntidsanalyse av IIoT-data er avgjørende for suksessen til IIoT-applikasjoner i feltet, og elektronikkingeniører bør nøye vurdere hvordan minne- og lagringsteknologier kan integreres i IIoT-maskinvare for å gi økt ytelse, utholdenhet og pålitelighet, levetid og skalerbarhet, samtidig som det reduserer maskinvarekostnader, reduserer strømforbruket og forbedrer sikkerheten.

Kommentarer