8 工业互联网平台的技术体系《工业互联网平台及应用》教学课件.pptx

工业互联网平台的技术体系 目录 (一) 工业互联网平台七大核心技术交织融合(二) 平合架构，PaaS 以其开放灵活特性成为主流选择(三) 应用创新，工业机理与数据科学走向融合(四) 功能下沉，边缘与云端协同成为平台重要发展方向(五) 开发框架，微服务等新型架构大幅降低开发难度与创新成本(一) 工业互联网平台七大核心技术交织融合工业互联网平台需要解决多类工业设备接入、多源工业数据 集成、海量数据管理与处理、工业数据建模分析、工业应用创新 与集成、工业知识积累迭代实现等一系列问题，涉及七大类关键技术，分别为数据集成和边缘处理技术、IaaS 技术、平台使能技术、数据管理技术、应用开发和微服务技术、工业数据建模与分析技术、安全技术。数据集成与边缘处理技术设备接入：基于工业以太网、工业总线等工业通信协议，以 太网、光纤等通用协议，3G/4G、NB-IOT 等无线协议将工业现场设备接入到平台边缘层。 协议转换：一方面运用协议解析、中间件等技术兼容 ModBus、OPC、CAN、Profibus 等各类工业通信协议和软件通信接口，实现 数据格式转换和统一。另一方面利用 HTTP、MQTT 等方式从边缘侧 将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。边缘数据处理：基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘 分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行 数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消 除网络堵塞，并与云端分析形成协同。IaaS 技术基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实 现网络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进行弹 性分配，并确保资源使用的安全与隔离，为用户提供完善的云基 础设施服务。平台使能技术资源调度：通过实时监控云端应用的业务量动态变化，结合 相应的调度算法为应用程序分配相应的底层资源，从而使云端应 用可以自动适应业务量的变化。多租户管理：通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不 同租户应用和服务的隔离，保护其隐私与安全。数据管理技术数据处理框架：借助 Hadoop、Spark、Storm 等分布式处理架构，满足海量数据的批处理和流处理计算需求。 数据预处理：运用数据冗余剔除、异常检测、归一化等方法 对原始数据进行清洗，为后续存储、管理与分析提供高质量数据来源。数据存储与管理：通过分布式文件系统、NoSQL 数据库、关系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现海量工业数据的 分区选择、存储、编目与索引等。 应用开发和微服务技术多语言与工具支持：支持 Java、Python、JavaScript、Ruby 和 PHP 等多种语言编译环境，并提供 Eclipse integration， JBoss Developer Studio、git 和 Jenkins 等各类开发工具，构 建高效便捷的集成开发环境。微服务架构：提供涵盖服务注册、发现、通信、调用的管理 机制和运行环境，支撑基于微型服务单元集成的“松耦合”应用 开发和部署。图形化编程：通过类似 Labview 的图形化编程工具，简化开 发流程，支持用户采用拖拽方式进行应用创建、测试、扩展等。工业数据建模与分析技术数据分析算法：运用数学统计、机器学习及最新的人工智能 算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预 测分析。机理建模：利用机械、电子、物理、化学等领域专业知识，结合工业生产实践经验，基于已知工业机理构建各类模型，实现 分析应用。安全技术数据接入安全：通过工业防火墙技术、工业网闸技术、加密 隧道传输技术，防止数据泄漏、被侦听或篡改，保障数据在源头 和传输过程中安全。平台安全：通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶 意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现工业互联网 平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全。访问安全：通过建立统一的访问机制，限制用户的访问权限 和所能使用的计算资源和网络资源实现对云平台重要资源的访 问控制和管理, 防止非法访问。(二) 平合架构，PaaS 以其开放灵活特性成为主流选择基于通用 PaaS 的二次开发成为工业 PaaS 主要构建方式PaaS 能够为上层工业 APP 开发屏蔽设备连接、软件集成与 部署、计算资源调度的复杂性，大部分领先平台都依托通用 PaaS 向用户提供服务。例如 GE Predix 基于对 Cloud Foundry 的二 次开发支持 Spring、.NET 等开发框架，提供 PostgreSQL、SQL Server、Redis 以及来自第三方和开源社区的应用服务，还包括 GitHub 代码库、Node.js、Bower 包管理器、Gulp、SASS、 Web Component Tester 等多种开发工具，以便支持开发人员快速实 现应用的开发与