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号外!工业大数据应用通用参考架构
更新时间:2019-03-09

工业大数据系统无比重要的,也是基础的品位是数据采集。不数据采集,所有的富强的、华丽的、技能非常NB的各种东东只能躲在黑暗里哭泣,英雄无用武之地。在这一层,也是工业大数据与互联网大数据差异异样大的一层,互联网大数据的数据采集重要靠用户的各种操作,例如网页浏览、体系登录、信息的互动、鼠标的点击等,而工业大数据的数据来源更加多种多样,最基本的是用于采集各类工业信号的传感器,通过传感器的采集,可能获得机器装备的运行状态、环境的指标、操作人的操作举动等各类信息。除通过传感器采集的信息,还包括现场的视频信息,各类图像设备拍摄的图片(例如,巡检人员用手持设备拍摄的设备、环境信息图片),语音及声音信息(例如,操作职员的通话、设备运行的音量等),遥感遥测信息等等,这些信息都是通过各类设备传输的。除此之外,还有操作人员手工录入的各类信息,采集软件抓取的企业内网的信息、互联网上与企业相关的信息等等。这些信息奇特构成了数据采集的起源。

产业大数据在业务逻辑大的分层上跟互联网大数据类似,畸形都分为三部分,数据采集层、数据处置层跟数据展现层,当然,具体到一个实际案例中,或者说根据不同的运用处景,能够划分为更多的档次,比喻数据处理可以分为元数据管理层、数据交互层、数据分析层等等,如果你有兴趣,可以把大数据划分为N层。在分层的同时,还有良多等同主要的事件,例如保险保障、运维服务、测试尺度等等,要都说清楚,基本也就搞不清楚工业大数据是怎么回事了。所以咱们今天只探讨通用的、简化的、适用于一般场景的架构,而且仅仅是业务和逻辑层面的,技巧层面的咱们后面再详细说明。

工业大数据个别如何进行处理呢?我画了一个相对通用的架构图来阐明一下:

图1 工业大数据应用通用参考架构