随着数字技术的发展，自动化系统架构的设计范式已经发生了变化。新技术的广泛应用也带来了新的业务和挑战。

数字技术在过去20年中不断发展，几十年前无法想象的事现在正在被采用并被视为通用标准。通信、计算硬件、集成电路小型化、云计算、机器学习、高级分析、密码学和其它相关技术正在不断发展，以可承受的成本提供更多功能。

数字通信发展迅速。如今，5G无线通信在移动或静态设备上为我们提供了超高速和巨大的带宽。各地已经安装的多频光纤电缆，可在全球范围内提供超高速数据高速公路，在各国之间提供近实时的视频通信，包括流式传输高清电影的能力。通信系统的这种扩展将继续下去。

硬件小型化和新的芯片制造技术正为我们带来更便宜、更快、更小、更节能的计算设备，我们可以将其用于电器、现场或高性能云计算设备中。随着通信的爆炸式发展，计算能力将更具有弹性，且无处不在。

机器学习、深度学习、密码学和其它高级算法如今可以在计算系统以及小型智能设备中实现，从而提供卓越的见解和更多价值。通信网络和计算硬件的发展，使得所有这些都成为可能。

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数字技术面临的挑战

伴随着数字技术爆炸式的发展，新的挑战也出现了。人们之间的联系更加紧密，需要实时提供更多信息。市场需求非常不稳定，必须在瞬间做出商业决策。技术进步和即将到来的挑战之间有着非常密切的关系。

自动化领域一直在积极采用这些新技术。我们拥有了更复杂的设备、智能无线仪器、功能强大的可编程逻辑控制器（PLC）、边缘计算设备、监控和数据采集（SCADA）以及分布式控制系统（DCS）和历史数据库，它们可以运行在大型的服务器或云计算环境中，在工作站、平板电脑和其它便携式设备上为用户提供服务。

尽管通信和计算技术取得了巨大的进步，但自动化架构并没有发生太大变化，很多企业的底层架构基本保持未变。

例如，由于面临着与其它行业不同的特定挑战，在技术采用方面，石油和天然气行业基本上比较保守。然而，随着技术的发展，运营变得更复杂，市场更动荡，竞争也更激烈，必须解决环境和可持续发展计划及其问题。在当前的运营环境下，这个行业需要更充分地利用技术价值。

碳氢化合物的生产越来越困难，经营利润率越来越低，环境法规越来越严格，安全政策要求减少人员在现场条件下的暴露。所有这些都在推动该业务不仅要广泛实施更多的自动化和数字化解决方案，而且还要采用新的先进系统架构，以最好地解决该行业当前实际和即将到来的运营和业务挑战。

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自动化系统架构的新范式

传统的自动化架构无法跟上行业面临的新挑战，企业应采用新的自动化系统架构，以更好地适应新的行业运营和业务挑战。以下是在其它计算架构中取得成功，但在自动化领域容易被忽视的几个系统架构范例：

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扁平化架构：

即使新的自动化系统目前已经使用升级后的技术，它们的架构也过于垂直。现场设备通过通信基础设施连接到SCADA/DCS系统，然后连接到历史数据库，最后连接到应用和商业智能系统，由于具有不同的用户接口、不同层级使用多个接口以及多个数据库，这都会带来问题（图1）。

▲图 1：由于具有不同的用户接口、不同层级使用多个接口以及多个数据库等，这些都容易导致现场设备出问题。

新的架构应当更扁平化，数据库层以及层级之间的接口更少。整个系统应该基于一个统一的数字平台，该平台具有较少的层级，同时还应具有大部分功能（图2）。这个数字平台还必须足够灵活，以尽可能利用现有的仪表、自动化设备和系统。

▲图 2：整个系统应基于一个统一的数字平台，该平台包含较少的层级和大部分功能，并具有灵活性。

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高可用性和容错性：

一些自动化系统仍然采用经典的热备用配置。从本质上来讲，用户购买两个系统却只用了其中一个，以弥补运行中的系统故障工况。可以通过引入新的容错方案来改进自动化系统架构。该方案可在其中一个硬件组件发生故障时自动适应，故障转换时间最短或没有故障转换时间。

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弹性：

企业的业务和运营场景可能会突然发生变化，自动化架构必须快速适应这些变化。传统体系架构僵化，难于改变。在必要时，新的架构必须能够随着业务的扩大而迅速扩展，或在业务需要时缩小。它必须是具有弹性的，才能在几分钟内迅速扩展或收缩，并且不会失去可操作性。

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从头开始的安全：

网络安全不能是在传统的自动化系统架构之上额外增加一层结构。新的自动化架构应该从概念开始就融入网络安全机制，从早期设计阶段就采用网络安全策略，如零信任架构（ZTA）方法。如今，对于控制关键资产（任何一个行业）的自动化系统而言，潜在网络攻击是一种显而易见的危险，必须通过新的架构来妥善解决。

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单点配置：

在当前实践中（如图1所示），必须在每一层上添加新的现场设备或进行配置更改，以保持系统的完整性。新的架构必须采用“一次配置”的设计。当安装新设备或变更其配置时，变更必须在整个系统中自动传播。

▲图 1：由于具有不同的用户接口、不同层级使用多个接口以及多个数据库等，这些都容易导致现场设备出问题。

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让智能深入到架构中的更低层级：

“哑”的远程终端单元（RTU）或功能有限的PLC已经成为过去。数据挖掘、分析、智能处理、机器学习和人工智能，必须尽可能与过程紧密相连。在新的架构中，边缘设备可以承担很大一部分处理工作。

上面这些是新自动化和数字化系统架构可以采用的关键范式，还有更多的范式可以帮助系统设计和实施人员更好地解决石油和天然气行业实际面临和即将到来的挑战。

自动化系统架构的设计范式已经发生了变化。新技术已经广泛应用，但新的业务需求和挑战也已经出现。这一趋势必将引导人们思考构建自动化系统和解决方案的新方法。最终挑战是在这些新范式的基础上设计、开发、实施和部署自动化系统。这将有助于应对行业运营方面的新挑战，并获得更快、更好的投资回报。

关键概念： 

■ 过去几十年，数字通信呈爆炸式增长，伴随着硬件和软件的不断进步，这一趋势将持续进行下去。

■ 机器学习、深度学习、密码学和其它高级算法，都可以在诸多设备中实现。