工业互联网的数据特性

2018-06-26 17:32 mikj 次阅读 条评论

     工业互联网与互联网相比,有着完全不同的数据特性。工业互联网的数据特性,国际知名工业企业相继推出自己的工业互联网平台产品,基于自身在制造系统及工业数据方面的优势,向数据驱动的应用创新延伸。已经推出工业互联网平台的信息技术企业开始对平台产品进行更新和升级,通过重新整合内部产品、增加新型服务能力等方式,不断完善平台功能,特别是对于底层数据的集成接入能力。数据特性的不同直接导致系统架构设计侧重点的不同,这也是为什么互联网架构不能直接应用于工业互联网的原因之一。

     一、并发连接。由于IIOT接入并发居多,这意味着工业互联网接入设计需采用异步通信接入。相比Web接入,很多成熟的架构多以同步通信为主。

     二、数据时序性。IIOT接入的数据有着很强的时间顺序,数据产生频率快,测点多,数据量巨大。传统关系型数据库无法满足对时间序列数据的有效存储与处理,因此需要使用专门的时序性数据库例如InfluxDB等。

     三、数据关联性。相比互联网,IIOT接入的数据维度和类型多而广。由于是时序数据,对于突发事件而言,数据间隐含着较强关联性。这需要系统架构支持数据融合,以便深度挖掘数据间的关联性,更好的支持上层业务系统决策。

     四、延时容忍度。工业互联网由于涉及OT网络和实时控制,对系统的延时要求较互联网要高得多。因此,系统延时往往需要从边端设备就开始规划和设计,例如软实时操作系统Linux有时不能满足需求,基于硬实时的RTOS可有效降低边端设备数据采集的延时不确定性。

     工业互联网平台的理念和重要性逐渐被产业界所认识,全球推出一系列工业互联网平台产品。根据国际有关咨询机构统计,目前全球工业互联网平台数量超过150个,占物联网平台总数的32%,是第一大细分平台类型。特别是2015年以后,企业对平台布局明显加快。


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