クラウドコンピューティングは、エンジニアリングチームが複雑なプロジェクトでどのようにコラボレーションするかを根本的に定義しています。オンデマンドアクセスをインターネット上で共有された計算リソース、データストレージ、および専門ソフトウェアにすることで、クラウドプラットフォームは地理、タイムゾーン、およびハードウェアの制限の伝統的な障壁を排除します。エンジニアは、現在同じ設計ファイルで同時作業し、任意のデバイスからシミュレーションを実行し、リアルタイムで更新を同期することができます。このシフトは単なる技術的アップグレードではありません。エンジニアリングプロジェクトが実行され、計画されたり、実行されたり、実行されたり、実行されたりするような構造的な変更です。

エンジニアリングコラボレーションの進化

クラウドコンピューティングの広範な採用前に、エンジニアリングコラボレーションは、オンプレミスサーバー、ローカルファイルバージョン、電子メールベースの通信に大きく依存しました。 典型的なプロジェクトは、異なる領域の別のチームが有限要素分析(FEA)に取り組んでいる間、CADモデルで作業している1つのオフィスでチームを含むかもしれません。 これらの取り組みを同期させるには、マニュアルファイル転送、慎重なバージョントラッキング、および頻繁に調整会議が必要です。 どんな不正な修正や費用対効果の高い再作業につながる可能性があります。

クラウドでは、エンジニアリングのAmazon Web Services(AWS)、 Microsoft Azure for Engineering Workloadsなどのプラットフォームが、すべてのプロジェクトアセットがライブする集中リポジトリを提供します。バージョンコントロールは自動化され、アクセス権限はグラナラーで、すべての変更が記録されます。この進化はプロジェクトタイムラインを圧縮し、エラーを減らし、チームを同じように連携させた場合に有効化しました。

エンジニアリングチームのためのクラウドコンピューティングの主要利点

クラウドコンピューティングの利点は、単純なファイル共有よりもはるかに拡張されます。各利点は、エンジニアリングプロジェクト管理の一般的な痛みのポイントに直接対処します。

コラボレーションの強化

クラウドベースのエンジニアリングプラットフォームは、複数のユーザーが同じモデルやデータセットと同時にやり取りすることができます。例えば、構造エンジニアは、機械的なエンジニアが隣接するアセンブリを更新しながら、ビーム次元を微調整することができます。同時に変更が確認されています。Autodesk Fusion 360[]と[]]のようなツールは、クラウドネイティブコラボレーションのための地面から構築されています。このツールは、直接、チャットやチャットの実行を中止し、その後、作業を待ち合わせ、自動的に完了します。

コスト効率

従来のエンジニアリングソフトウェアは、多くの場合、高価な永久ライセンスと強力なワークステーションを必要とします。クラウドコンピューティングは、これはサブスクリプションまたはペイ・エイ・ゴー・モデルにシフトし、先行資本支出を削減します。さらに、組織は、オンプレミスデータセンターの維持とアップグレードの継続的なコストを回避します。小規模なエンジニアリング会社では、かつて大規模な企業のために予約された同じ高性能コンピューティング(HPC)クラスターにアクセスし、実際に使用しているコンピュート時間のみを支払うことができます。

拡張性と柔軟性

エンジニアリングプロジェクトは、多くの場合、計算された要求でスパイクを経験することが多いです。例えば、大規模シミュレーション中や複雑な3Dモデルをレンダリングするときに。クラウドインフラストラクチャは、タスクが完了したときにリソースを数分でスケールダウンすることができます。この弾性は、プロジェクトがハードウェア制約によって保持されることはありません。また、エンジニアは、ローカル処理の制限を心配することなく複数の設計反復を実験することができます。 Googleクラウドエンジニアリングソリューション、たとえば、自動スケールシミュレーションが、作業を最適化するために、作業を最適化する作業を計画します。

データのセキュリティとコンプライアンス

早期の懸念に反して、クラウドプロバイダーは、多くの場合、ほとんどのエンジニアリング会社が内部で実行できるセキュリティ対策を提供しています。 休憩および輸送、マルチファクター認証、および詳細な監査ログで暗号化することは標準的です。 プロバイダーは、ISO 27001、SOC 2、および防衛関連エンジニアリングのためのITARなどの業界固有の規制を遵守しています。 集中的なデータ管理は、失われたラップトップや破損したローカルドライブのリスクを低減します。 しかし、チームは、適切なアクセス制御と、規制範囲を選択し、その法的要件を選択した場所を選択する必要があります。

プロジェクトワークフローを変換するクラウドコンピューティング

日々のエンジニアリングワークフローにおけるクラウドコンピューティングの影響は深刻です。典型的な製品開発サイクル:コンセプト、設計、分析、試作、テスト、生産。各段階を合理化するクラウドプラットフォーム。

設計フェーズでは、エンジニアは標準部品の共有ライブラリにアクセスし、即座に更新を適用し、単一のソースを維持することができます。設計が分析に移行するとき、[ANSYS Cloudまたは[]]]]のようなクラウドベースのシミュレーションツールは、エンジニアが複雑なCFDまたはFEAジョブをモノポレイトせずに実行できるようにします。結果は、チームと自動的に共有されます。

リモートコラボレーションはシームレスになりました。サンフランシスコのチームは、ロンドンの同僚が昼食後にリビジョンを生み出せる一方で、デザインを9時位置に見直し、同じモデルから誰もが働き、リアルタイムで変化が再確認されます。これは「2バージョン」の問題を排除し、ステータスミーティングで過ごした時間を減らすことができます。

品質保証も利点です。自動化されたテストと継続的な統合パイプラインは、クラウド内でホストすることができ、すべての設計反復が要件に対して検証されるようにします。テストリグからのデータが直接クラウドデータベースにストリーミングされ、即座に分析し、フィードバックループを加速することができます。

リアルワールド事例:航空宇宙工学

航空宇宙メーカーは、クラウドベースのHPCを使用して、新しい翼設計のための空力シミュレーションを実行しました。 オンプレミスのクラスターの可用性を待つ代わりに、クラウド領域で500仮想マシンをスピンし、2日以内に分析を完了し、ハードウェア資本で100,000ドル以上保存しました。 チーム全体が3カ国に広がると、シミュレーション結果が同時に確認および注釈付けできます。

課題の克服:セキュリティ、コネクティビティ、トレーニング

力が強いにもかかわらず、エンジニアリングにおけるクラウドコンピューティングは障害物なしではいません。組織は、フルバリューを実現するために3つの主要な領域を積極的に対処しなければなりません。

データのセキュリティとコンプライアンス

エンジニアリングデータは、多くの場合、独自の設計、取引秘密、またはエクスポート制御の対象となる情報を含みます。クラウドプロバイダは、強力な暗号化を提供しながら、エンジニアリング会社と正しくアクセスを構成する責任を負います。 ]仮想プライベートクラウド(VPC)[]]]を使用して、プライベートサブネット、アイデンティティ管理サービスは、安全なエンクレーブを作成することができます。 フィッシングおよびクレデンシャル管理に関する定期的なセキュリティ監査と従業員のトレーニングは不可欠です。 一部の組織は、ハイブリッドアプローチを採用しています。 機密データをクラウドに留まっている間、機密データを保管します。

インターネットの接続性に依存

クラウドコラボレーションは、安定した高帯域幅のインターネット接続に依存しています。 リモートフィールドの場所やインフラが悪い地域では、ボトルネックになる可能性があります。 ソリューションには、接続が復元されるときに同期するオフラインで使用できるアプリを使用して、特定のファイルをローカルにキャッシュしたり、ソース近くのデータを処理するエッジコンピューティングリソースをデプロイしたりできます。 多くのクラウドCADツールは現在、限られた帯域幅で作業する軽量視聴者を提供します。

トレーニングと変更の管理

クラウドベースのワークフローに移動するには、エンジニアが新しいツールを学び、さまざまな習慣を採用する必要があります。例えば、頻繁に変更をコミットし、ローカルですべてを実行するのではなくクラウドネイティブシミュレーションを使用するなど。適切なトレーニングなしで、チームは古い、非効率的な回避策に反する可能性があります。成功した採用担当者は、実践的なワークショップに投資し、内部のチャンピオンを作成し、スケーリングの前に値を示すパイロットプロジェクトを開始します。

クラウドベースのエンジニアリングの未来の動向

クラウドコンピューティングのコンバージェンスは、エンジニアリングコラボレーションに大きな影響を与えます。

人工知能と機械学習

クラウドプラットフォームは、設計を最適化し、故障モードを予測し、材料の選択をお勧めできるAIサービスを統合しています。例えば、クラウドでホストされているジェネレーション設計アルゴリズムは、最適な候補を選択したエンジニアと制約に基づいて、何千もの設計代替品を探索することができます。クラウドデータで訓練された機械学習モデルは、機器のメンテナンスニーズを予測し、ダウンタイムを削減することもできます。

デジタルツインとIoT統合

デジタルツインは、物理システムの仮想レプリカです。クラウドインフラストラクチャはリアルタイムセンサーデータを摂取し、シミュレーションを実行します。エンジニアリングチームは、パフォーマンスを監視し、 "what-if"シナリオをテストし、リモートで設計を更新することができます。IoTデバイスはより一般的になると、クラウドは、大量のテレメトリーデータを処理するために必要なストレージを提供し、コンピューティングします。

リアルタイム応答のためのエッジコンピューティング

オートノマイズの車両制御やロボット手術などの極端に低いレイテンシが必要なアプリケーションでは、クラウドコンピューティングがエッジコンピューティングによって補完されます。 処理は、データソースに近いため、その結果はより広範なコラボレーションのためにクラウドに同期されます。 このハイブリッドモデルは、製造およびフィールドエンジニアリングなどの分野における牽引を獲得しています。

拡張現実とバーチャルリアリティ(AR / VR)

クラウドレンダリングAR/VR環境により、地理的に分散したエンジニアが3Dモデルを一緒に歩き、詳細を調べ、マークアップをします。これらの没入型コラボレーションセッションは、物理的なプロトタイプや旅行の必要性を減らすことができます。VRコンテンツのクラウドストリーミングは、低電力のヘッドセットでさえ、高忠実な体験を提供できます。

コンテンツ

クラウドコンピューティングは、新興トレンドから現代工学のコラボレーションのファンダメンタル要素へと移行しました。リアルタイムのチームワークを可能にし、インフラコストを削減し、プロジェクト要求に煩わさず規模を拡大し、個々の企業が単独で達成するのは困難であろうセキュリティを提供します。変革は課題なしではならず、接続、データガバナンス、およびスキルギャップの周りの一貫性は管理されなければなりませんが、軌跡は明確です。人工知能、デジタルツイン、エッジコンピューティングとして、クラウドプラットフォームとさらに統合し、エンジニアリングプロジェクトは、インテリジェントなネットワークを構築し、今日も強化します。