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技术 -- 数据网络和数据云

IIoT(工业物联网),智能传感器和其他互连的设备在制造过程中产生的数据量正在增加。哪些技术可以提供创新的方式来存储,处理和分析对于维持当今业务有用的数据?

技术 -- 数据网络和数据云
描述

如今,生产过程中的每个零件都可以互相连接 - 从传感器到最复杂的机器。这可以通过使用标准协议实现,使我们能够与“智能工厂”进行互连。

互连要求任何流程参与部件都可以互操作,并且能够与任何其他参与部件(已安装或尚未安装)进行交互和协作,并且没有任何限制。过去,对产品的要求是能与另一个产品进行“兼容”。也就是通过专有标准能连接到另一个产品的设计能力。在此之后不久,要求其能与约定俗成的标准(通常是市场领导者确定的标准)进行兼容。如今,要求产品必须使用和实施由委员会或普遍接受的基金会确定的开放标准。

开放标准的采用不仅限于连接,还必须用于保证存储和细化的互操作性。只有这样,我们才能从任何新生成的数据中获得额外的价值。

传统的树形拓扑已经过时,现在使用新的链接和网络。具有完全连接的网格的这些链接和网络消除了对特定节点的生产者对规范的依赖性。节点资源不再被动查询,而是处于活动状态,能够通过网络发送数据和并发送到因特网上。这是通过使用发布和订阅等模式来完成的。这样做,使数据生产者和数据消费者脱钩,更多的消费者可以使用相同的数据来实现自己的“业务逻辑”。

IIoT的存在要求采用新的数据模型:

  • 应用程序:它实现了物联网的“业务逻辑”。
  • 物联网:“有状态”资源由统一资源标识符(URI)进行唯一的识别,URI是全球唯一的资源标识符。
  • 传输:必须使用标准协议(REST,Pub-sub,HTPP,AMQP,MQTT)
  • 传送:UDP,TCP协议
  • 网络:以太网,Wi-Fi,WiMax,4 / 5G移动网络

生成数据的不断增长需要新的存储技术、新的分析算法和分布式计算。这意味着要想跟上行业发展的步伐,则需要更多的专业知识和昂贵的基础设施。另一方面,越来越多人使用宽带,并且其成本不断下降,这表明应该将存储、分析和计算转移到云端服务器上。切换到云等应用程序,这允许公司使用由第三方实施的服务,这些第三方提供专门的,始终更新的,可靠的解决方案。大数据存储、数据挖掘、数据分析、机器学习和人工智能现在可通过使用整合的解决方案来实施,而公司可以承担其核心业务。

 

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