Yüksek Performanslı IIoT için Edge Computing Desenleri

Buluttan edge’e mantık taşımak artık lüks değil; modern IIoT sistemleri için zorunluluk.

Ağlar kopar. Gecikme dalgalanır. Bulut maliyetleri üretim artışından hızlı büyür. Sensör verisi bant genişliğini boğar. Kritik alarmlar veri merkezine gidip gelmeyi bekleyemez.

Proxus Edge, en zor şartlarda bile sistemi hızlı, dayanıklı ve ekonomik tutan birkaç kanıtlanmış desene dayanır.

Özellik seviyesinde hızlı bir özet için Edge Computing platform sayfasına bakabilirsiniz.

Edge Computing Neden Önemli?

Modern bir otomotiv montaj tesisini düşünün:

• 20 hatta yayılmış 1.000 sensör
• Her sensörde 100 ms polling (100 Hz)
• Sensör başı günde 1 MB → günde 1 TB ham veri

Hepsini buluta taşımak:

• Ağ: ayda 10k–50k $
• Bulut ingest: ayda 5k–20k $
• Depolama: ayda 2k–10k $
• Gecikme: 50–200 ms round‑trip → güvenlik alarmları için fazla

Edge computing, veriyi yerelde filtreleyip işleyerek sadece anlamlı özetleri yukarı gönderir.

Desen 1 — Edge’de Tamponlama (Store & Forward)

Ham tag değişimlerini sürekli buluta akıtmak yerine, Proxus Edge akıllı tamponlama yapar.

Bu desen Edge Computing platformunun çekirdeğidir ve Core Concepts içinde daha derin anlatılır.

Nasıl çalışır?

• Ham sensör akışı edge gateway’e gelir.
• Yerel disk üstünde kalıcı kuyruk ile buffer edilir.
• Kurallar/filtreler veriyi %80‑95 azaltır (eşik, debounce, agregasyon).
• Sadece özetler ve anomaliler buluta gider.

Kısa bir örnek

Bir sıcaklık sensörü 100 ms’de bir değer üretiyor olsun:

Ham akış: 24.1, 24.1, 24.15, 24.1, 24.09...

Edge, 5 dakikalık pencereyle agregasyon yapıp sadece anlamlı değişimleri yayınlar:

Özet: Avg 24.11°C, Min 24.09°C, Max 24.15°C
Yayın koşulu: >0.5°C değişim veya 5 dk dolması

Faydalar

• %90–95 bant genişliği düşüşü
• Sıfır veri kaybı: kesintide yerel SSD’ye yazar
• Replay: bağlantı gelince geriye dönük akış otomatik oynatılır

Desen 2 — Yerel Karar Verme (Gecikme‑Kritik Mantık)

Bazı kararlar bulutu bekleyemez. 200 ms’de gelen bir güvenlik alarmı risktir.

Örnekler:

• Acil stop
• Hat durduysa ışık/siren tetikleme
• Sensör yedekleme
• Temiz oda nem kontrolü
• İki sensörün kısa sürede tetiklenmesiyle anomali

Proxus ile iki yaklaşım

1) Görsel kural motoru

Saha mühendisleri sürükle‑bırak ile kural tanımlar. Daha fazlası için Rule Engine yetenekleri ve dokümantasyon.

2) C# scripting

Karmaşık korelasyon ve özel mantıklar için. Scripting sayfası ve doküman detaylıdır.

Desen 3 — Çoklu Hedefe Fan‑Out

Aynı veri çoğu zaman birden fazla sisteme gider: zaman serisi DB, bulut analitik, Kafka data lake, ERP, partner sistemleri…

UNS üstünden publish‑subscribe sayesinde kaynak tek, tüketiciler bağımsız kalır. Bu topolojinin avantajını UNS mimarisi ile birlikte düşünün.

Sparkplug B ile edge verisini standardize etmek

Birden fazla edge sahadan veri gönderdiğinde, payload standardı kritik olur. Sparkplug B:

• Cihaz online olduğunda BIRTH mesajıyla metrik tiplerini bildirir.
• Cihaz düştüğünde DEATH mesajıyla tüm tüketicileri haberdar eder.
• Protobuf sayesinde JSON’a göre daha düşük bant genişliği kullanır.

Bu sayede bulut tarafında şema keşfi otomatikleşir ve veri tutarlılığı artar.

SSS: Edge computing efsaneleri

S: Edge sadece büyük fabrikalar için mi? C: Hayır. Küçük tesisler bile çevrimdışı süreklilik ve düşük gecikmeli alarmlardan fayda görür.

S: Edge bulutu devre dışı mı bırakır? C: Hayır. Edge gerçek zamanlı/çevrimdışı mantığı yürütür; bulut tarihsel analiz ve çapraz saha korelasyonu için idealdir.

Desen 4 — Önbellekleme ve Akıllı Agregasyon

Tüm veri aynı öncelikte değildir:

• Kritik güvenlik → anında gönder
• Operasyonel KPI → birkaç saniye buffer + batch
• Diagnostik → yerelde tut, gerekince çek

Bu sayede hem gecikme hem maliyet optimize edilir.

Desen 5 — Circuit Breaker ve Zarif Bozulma

Bulut bağlantısı düştüğünde sistemin çökmesi yerine, klasik circuit breaker deseniyle (bkz. Martin Fowler) edge tarafı otonom çalışır:

• CLOSED → normal akış
• OPEN → bağlantı yok, yerelde buffer
• HALF_OPEN → geri dönüş denemesi

Sonuç: kesinti boyunca operasyon devam eder, veri kaybı olmaz.

Gerçek Dünya Örneği

Bir Tier‑1 otomotiv tedarikçisi, ham veriyi buluta yolluyordu:

• 500 TB/ay ingest
• 180k $/ay bulut faturası
• Güvenlik sinyallerinde 800 ms gecikme

Edge desenleri sonrası:

• 50 TB/ay ingest
• 12k $/ay fatura
• 3 ms yerel gecikme

Sonraki Adım

Edge’de kararları nasıl modelleyeceğinizi görmek için Endüstriyel Kural Motoru Tasarımı yazımıza geçin.

Edge computing’i devreye almak istiyorsanız Edge Gateway kurulum rehberi ve mimari anlatım iyi bir başlangıçtır.