ในยุคของ Industrial IoT (IIoT) และ Smart Factory การสื่อสารระหว่างเครื่องจักรเป็นหัวใจสำคัญ OPC UA (Open Platform Communications Unified Architecture) ได้กลายเป็นมาตรฐานหลักที่ช่วยให้การส่งต่อข้อมูลจากเซนเซอร์ไปจนถึงระบบ Cloud เป็นไปอย่างราบรื่น บทความนี้จะพาคุณไปวิเคราะห์เส้นทางการไหลของข้อมูล (Data Flow) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการระบบ Monitoring
โครงสร้าง Data Flow ในระบบ OPC UA
การวิเคราะห์ Data Flow ของ OPC UA ไม่ใช่แค่การดูว่าข้อมูลวิ่งจากจุด A ไปจุด B แต่เป็นการทำความเข้าใจ Information Model ซึ่งประกอบด้วย:
- Address Space: โครงสร้างลำดับชั้นของ Node (Objects, Variables, Methods)
- Services: กลไกการอ่าน/เขียน (Read/Write) และการสมัครรับข้อมูล (Subscription)
- Security Layer: การเข้ารหัสและการตรวจสอบสิทธิ์ (Authentication)
ขั้นตอนการวิเคราะห์ Data Flow อย่างมีประสิทธิภาพ
1. การเชื่อมต่อและการทำ Handshake
เริ่มต้นจากการตรวจสอบ Endpoint URL และการแลกเปลี่ยน Certificate ข้อมูลจะเริ่มไหลหลังจากที่มีการสร้าง Session ที่ปลอดภัยแล้วเท่านั้น
2. การสำรวจ Node (Browsing)
Client จะส่งคำร้องขอเพื่อดูโครงสร้างข้อมูลภายใน Server การวิเคราะห์ในส่วนนี้ช่วยให้เราทราบว่า Data Source ใดบ้างที่มีความสำคัญต่อการทำ Data Analytics
3. การใช้ Subscription และ Monitored Items
เพื่อลดภาระของ Network แทนที่จะใช้การดึงข้อมูล (Polling) เราจะใช้ระบบ Subscription โดย Server จะส่งข้อมูลมาเฉพาะเมื่อมีการเปลี่ยนแปลง (Publishing) เท่านั้น
Pro Tip: การวิเคราะห์ Network Traffic ผ่านเครื่องมืออย่าง Wireshark ร่วมกับ OPC UA Stack จะช่วยให้เห็นค่า Latency และคอขวดของข้อมูลได้ชัดเจนยิ่งขึ้น
สรุป
การเข้าใจ Data Flow จาก OPC UA Server ช่วยให้วิศวกรและนักวิเคราะห์ข้อมูลสามารถออกแบบระบบที่ประหยัดทรัพยากรและมีความปลอดภัยสูง ซึ่งเป็นกุญแจสำคัญในการทำ Digital Transformation ในภาคอุตสาหกรรม
วิเคราะห์ข้อมูล, ระบบอุตสาหกรรม, เครือข่ายคอมพิวเตอร์, การจัดการเซิร์ฟเวอร์
