管理制造需求的 3 大原因 SD-WAN

曾经被认为是落后者的制造业正在快速追赶数字化转型举措。 这一转变的核心是工业物联网 (IIoT)、 cloud，以及大数据分析。 在制造生态系统中引入物联网通过提供工厂车间的实时反馈和警报简化了生产流程。 由此收集的大量数据为机器学习和人工智能算法在故障预测、质量保证等方面的有意义的应用铺平了道路。 Cloud 该领域的采用率也在上升，这主要是由于可利用性的增加 cloud基于制造系统以及 Office365 等办公生产力套件和 Salesforce 等 CRM 系统。

工业物联网一起， cloud 大数据是推动制造业数字化转型的技术。 但这些技术要取得成功，连接质量至关重要。 这 耳鼻喉科erp上升 WAN 应具有强大的架构，能够传输工厂车间 IIoT 设备生成的大量数据，优先考虑来自工厂的关键任务数据 cloud基于制造系统，支持办公生产力和 CRM SaaS 应用程序，同时确保运行人工智能和机器学习算法的机器能够访问数据湖。

工业物联网和大数据

工业物联网是物联网的重要组成部分 制造业的数字化转型。 工厂车间的工业物联网设备收集大量数据，这些数据将被分类、分析并存储在数据湖中。 传统的回程架构主要设计用于处理从用户到应用程序的南北向流量，而不是从传感器到应用程序和服务器的东西向流量。

Aryaka的解决方案包括类似的工具 MyAryaka 用于配置网络和监控网络性能的门户。 此外，可以对来自工业物联网设备的流量进行分段，并应用定制策略。

Cloud 应用领域

根据经济学人智库 (EIU) 的一项调查，超过 50% 的制造业高管认为 cloud 非常重要，尤其是在生产流程、供应链以及设计和原型制作等关键制造领域。 除了这些特定领域的 SaaS 应用程序，企业也正在采用 SaaS 办公生产力解决方案（如 Office 365）、客户关系管理系统（如 Salesforce）和 UCaaS 像 WebEx 这样的应用程序。 重要的是要确保对每个流量类别进行分段和区别对待。

Aryaka的解决方案是为 cloud-第一世界。 该解决方案内置 WAN 优化、安全性和应用程序加速。 Aryaka 为 Azure、AWS 和 Oracle 上托管的应用程序提供直接连接 IaaS 平台。

对于他人 SaaS 部署时，虚拟办公室是首选解决方案。 “公共虚拟办公室”(VO) 是 Aryaka的解决方案提供连接并提高性能 cloud基于互联网的办公应用程序。 VO 是一个 Aryaka 具有第 4 层状态防火墙功能并使用公共 IP 地址的虚拟路由器。 它还提供了优化容器和多段 TCP 降低 RTT 的架构。

ARYAKA SD-WAN 工业 4.0 解决方案

Aryaka完全托管 SD-WAN 被设计为 cloud-第一个支持数字化转型的解决方案 该部门的举措。

IoT
Aryaka的解决方案为关键任务物联网流量提供低延迟传输，并通过物联网流量分段确保安全。 管理门户提供流量的实时视图。

Cloud 促进
Aryaka 提供了一个 cloud 第一个可以识别所有主要应用程序并根据定制策略加速它们的解决方案。 它为流行的人提供了开箱即用的出口坡道 cloud 服务供应商。

大数据交付
Aryaka的解决方案包括一个完全网状的第 2 层核心网络，可确保低延迟和数据包丢失。 内置 WAN 优化和分段可确保关键任务数据的优先级。

一个恰当的例子

一个很好的例子是 牧野是一家为一系列垂直行业提供制造工具的领先制造商，该公司对连接北美、亚洲和欧洲公司设施的广域网失去了耐心。 数据在不同位置之间同步的时间太长，增加了员工处理旧数据的机会，并且该公司意识到其静态、遗留数据 MPLS 当要积极地转向时，骨干将是一个限制 cloud.

制造机器制造设备的工作涉及传输机器原理图、图纸和统计数据的大量数据文件。 与遗产 MPLS 网络，东京总部和俄亥俄州梅森技术中心之间的数据同步需要 6-7 个小时。

MPLS 对于公司的需求来说也太静态了。 MPLS 众所周知，部署时间很长，因为电路必须与多个运营商一直协调到最后一英里，导致新站点的推出延迟数月，并降低了快速建立新站点的能力。 棺材上的最后一颗钉子 MPLS 事实上，该公司计划将 90% 的应用程序转移到 cloud 在未来几年。

的解

牧野选择了 Aryaka完全托管 SD-WAN 服务，一个全网状的第 2 层网络，拥有 30+ PoPs 世界各地。 为了连接他们所有的设施，Makino 所要做的就是使用简短的专用互联网链接将他们的设施连接到本地 PoP。 从那时起，公司的交通得到了优化（使用专利技术），以实现跨区域运输 Aryaka的专用设施适用于世界上任何地点。 事实是 Aryaka 使用重复数据删除和缓存技术来整理流量、限制数据包丢失并提供低（且一致）的端到端延迟，承诺改善 Makino 的数据同步工作。 也为移民之路铺平了道路 cloud 并提高了公司分布广泛的业务部门之间的语音和视频通信性能。

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