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工業大數據通用業務架構

來源:互聯網

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所屬頻道:新聞中心

關鍵詞:工業大數據

    工業大數據一般如何進行處理呢?我畫了一個相對通用的架構圖來解釋一下:

    工業大數據在業務邏輯大的分層上和互聯網大數據類似,一般都分為三部分,數據采集層、數據處理層和數據展現層,當然,具體到一個實際案例中,或者說根據不同的應用場景,可以劃分為更多的層次,比如數據處理可以分為元數據管理層、數據交互層、數據分析層等等,如果你有興趣,可以把大數據劃分為N層。在分層的同時,還有許多同等重要的事情,例如安全保障、運維服務、測試規范等等,要都說清楚,基本也就搞不清楚工業大數據是怎么回事了。所以我們今天只討論通用的、簡化的、適用于一般場景的架構,而且僅僅是業務和邏輯層面的,技術層面的我們后面再詳細說明。

    工業大數據系統非常重要的,也是基礎的層次是數據采集。沒有數據采集,所有的強大的、華麗的、技術非常NB的各種東東只能躲在黑暗里哭泣,英雄無用武之地。在這一層,也是工業大數據與互聯網大數據差異非常大的一層,互聯網大樹的數據采集主要靠用戶的各種操作,例如網頁瀏覽、系統登錄、信息的互動、鼠標的點擊等,而工業大數據的數據來源更加多種多樣,最基本的是用于采集各類工業信號的傳感器,通過傳感器的采集,可以獲得機器設備的運行狀態、環境的指標、操作人的操作行為等各類信息。除通過傳感器采集的信息,還包括現場的視頻信息,各類圖像設備拍攝的圖片(例如,巡檢人員用手持設備拍攝的設備、環境信息圖片),語音及聲音信息(例如,操作人員的通話、設備運轉的音量等),遙感遙測信息等等,這些信息都是通過各類設備傳輸的。除此之外,還有操作人員手工錄入的各類信息,采集軟件抓取的企業內網的信息、互聯網上與企業相關的信息等等。這些信息共同構成了數據采集的來源。

    數據采集領域也是自動化和信息化交叉最多的領域,其實也是一般IT從業人員比較頭疼的領域,跨學科嘛,哈!

    數據采集結束后,就進入了數據處理階段,這一階段,軟件人員就可以大顯身手了,大部分技術都和互聯網大數據技術差不太多。通常,我們會對采集到的數據先進行一定程度的處理,各類工業協議需要解析、視頻流需要解碼、語音需要識別等等,識別處理好后再對數據進行規范、清洗,洗刷刷完成后,干凈數據才好用。需要立即處理的數據,例如報警、監測等,直接送到實時處理系統中進行處理,不著急的非急診數據請進入倉庫,按照類型存起來先。然后慢慢分析加工。存儲可能會用到多種數據庫,包括工業實時數據庫、關系型數據庫、地理數據庫、分布式數據庫、非關系型數據庫、內存數據庫等,這些數據庫的整合、管理、鏈接又是工業大數據的一個難題,這個我們放到后面詳細談。今天先聊宏觀。

    洗干凈、切成塊、冷凍好的紅燒肉,啊,不是,存儲好的工業數據如此之海量,怎么推送給用戶就成為數據可視化層要干的事情了。數據可視化最近也比較火,原先做報表的,現在都號稱大數據可視化公司了,其實,單純的大數據可視化是沒有意義的,沒有對工業業務的深入理解,很難做出讓客戶的滿意的可視化結果。可視化包括許多方式,如報表、二維地圖、三維地圖、三維模型、短信、手機APP、微信、大屏等等,總之,通過一切手段讓用戶看到自己想看的數據即可。

    基于通用業務架構,都涉及到哪些技術環節,需要了解哪些技術呢,咱們下一部分再來談這個問題。


    (審核編輯: 智匯胡妮)

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