Em artigos anteriores, exploramos os conceitos fundamentais do Docker, os motivos pelos quais essa tecnologia de conteineriza\u00e7\u00e3o vem conquistando espa\u00e7o e os benef\u00edcios que traz para as arquiteturas modernas de Edge Computing.<\/p>\n\n\n\n
Agora, \u00e9 hora de sair da teoria e mostrar como o Docker acontece na pr\u00e1tica, dentro dos CLPs que operam no ch\u00e3o de f\u00e1brica. A evolu\u00e7\u00e3o da automa\u00e7\u00e3o industrial exige que os sistemas de controle v\u00e3o al\u00e9m das varreduras determin\u00edsticas, eles precisam processar e compartilhar dados de forma \u00e1gil com sistemas na nuvem. O Docker embarcado viabiliza essa converg\u00eancia ao isolar microsservi\u00e7os da l\u00f3gica principal da automa\u00e7\u00e3o, sem comprometer a integridade do controle de processo. <\/p>\n\n\n\n
A seguir, apresentamos quatro aplica\u00e7\u00f5es que j\u00e1 est\u00e3o sendo executadas em campo.<\/p>\n\n\n\n
Em uma arquitetura tradicional, criar uma camada de telemetria exige gateways de comunica\u00e7\u00e3o externos ou computadores adicionais, uma infraestrutura que ocupa espa\u00e7o, consome energia e pode adicionar pontos de falha \u00e0 rede. Com o Docker embarcado no CLP, essa mesma infraestrutura \u00e9 implantada diretamente na borda.<\/p>\n\n\n\n
Nessa arquitetura, o Mosquitto atua como broker de mensagens leve, operando sob o modelo publica\u00e7\u00e3o\/assinatura com baix\u00edssima lat\u00eancia e consumo m\u00ednimo de mem\u00f3ria. Em paralelo, o Node-RED<\/a> roda em um container Docker independente, disponibilizando um ambiente de desenvolvimento low-code baseado em n\u00f3s para filtrar, transformar e direcionar os dados do processo, sem a necessidade de programa\u00e7\u00e3o complexa e sem interferir na l\u00f3gica de controle principal do CLP.<\/p>\n\n\n\n Para disponibilizar as informa\u00e7\u00f5es, a l\u00f3gica do CLP publica as vari\u00e1veis de processo, como temperaturas, press\u00f5es, estados de m\u00e1quina e contadores de produ\u00e7\u00e3o, no Mosquitto local via cliente MQTT ou pontes internas. O Node-RED<\/a> consome essas mensagens atrav\u00e9s dos n\u00f3s e as processa diretamente no controlador.<\/p>\n\n\n\n Isso possibilita a constru\u00e7\u00e3o de diversas funcionalidades voltadas ao monitoramento de ativos e \u00e0 manuten\u00e7\u00e3o preditiva sem sobrecarregar a rede, como:<\/p>\n\n\n\n Dashboards locais<\/strong>: constru\u00e7\u00e3o de interfaces leves em HTML5\/WebSockets acess\u00edveis por tablets e navegadores na rede da f\u00e1brica.<\/p>\n\n\n\n Monitoramento e alertas autom\u00e1ticos<\/strong>: disparo imediato de notifica\u00e7\u00f5es de falha para grupos via Telegram ou servi\u00e7os de e-mail.<\/p>\n\n\n\n Integra\u00e7\u00e3o com servi\u00e7os externos<\/strong>: filtragem de dados no ch\u00e3o de f\u00e1brica para envio a plataformas corporativas ou bancos de dados na nuvem via HTTP\/REST.<\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n <\/p>\n\n\n\n A conteineriza\u00e7\u00e3o dessas ferramentas garante que a instala\u00e7\u00e3o, manuten\u00e7\u00e3o e atualiza\u00e7\u00e3o do Node-RED<\/a> ou do Mosquitto ocorram sem interromper a execu\u00e7\u00e3o do programa principal<\/strong>. Caso um n\u00f3 do Node-RED apresente falha ou biblioteca desatualizada, o container isolado pode ser reiniciado de forma independente, preservando a integridade f\u00edsica da m\u00e1quina controlada.<\/p>\n\n\n\nComo essa aplica\u00e7\u00e3o pode funcionar?<\/strong><\/h3>\n\n\n\n
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