图1.到2019年，至少有40%的物联网数据将在边缘进行存储、处理、分析和响应。
多年来，NI投资了两个高质量控制和测量平台：CompactRIO和CompactDAQ。这两个平台都具有灵活性和模块化特性，并具有软件定义的功能。内置I/O接口和C系列I/O模块提供高精度I/O和特定测量信号调理，因此用户可以通过任何总线连接任何传感器或设备。 CompactRIO提供实时处理器和用户可编程FPGA，特别适用于高速控制，而CompactDAQ则提供了同类最为出色的软件API NI-DAQmx，是数据采集的理想选择。
然而，当我们开始着手实现这些系统时，新的挑战不断涌现 - 特别是在系统物理尺寸不断增大、传感器数量不断增加的情况下。我们仍以结构测试为例，为了全面了解风力涡轮机叶片的性能，我们需要为整个机构配备传感器，以测量应变、压力、负载和扭矩。这些传感器都会生成模拟信号，为了获得最多且最有用的信息，我们需要进行高速、高分辨率测量。对于诸如此类的大规模应用，我们可能需要在整个系统中部署数百甚至数千个传感器。在采集所有这些数据时，我们还需要能够实时处理这些数据，以便我们可以为控制系统的所有执行器提供输出控制。
尝试开发此类系统时会遇到一些挑战：
● 将数千个通道和众多测量系统同步在一起
● 同步控制系统，以便在正确的时间进行所有操作
● 将测量系统和控制系统同步在一起
随着系统不断扩展以及应用的测量和控制系统不断增加，这些挑战进一步加剧。测量系统之间以及控制系统之间的同步并不是一项新挑战。今天，我们通常可以通过基于信号的方法来实现这一目标，其中使用了物理布线将公共时基或信号路由到分布式节点。但是，这在距离、可扩展性和噪声风险方面存在局限性。另一种选择是利用基于以太网等通用标准的协议。以太网提供了高度开放性和互操作性，但没有延迟限制或带宽保证。为了解决这一挑战，工程师开发出一个以太网定制版本，通常称为硬实时以太网。典型的例子包括EtherCAT、PROFINET和EtherNet/IP。这些以太网定制版本提供了硬实时性能和一流的低延迟和控制。但是，每个版本都需要对网络基础架构的硬件和软件进行修改，这不仅增加了成本，而且意味着来自不同供应商的不同设备不能在同一网络上运行。
