工业互联网的核心技术有: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。

工业互联网技术架构有哪些 工业互联网主要技术_微服务

1.数据集成与边缘计算处理技术

通常分为数据采集、数据计算、设备接入。嵌入式技术、边缘计算、传感器技术。

1.1 设备接入

基于工业以太网、工业总线等技术。以太网、光纤等通用协议、Wi-Fi、4G/2G、NB-IoT等无线技术将工业设备、传感器、摄像头等接入到工业互联网平台的边缘层。

1.2 协议转换

使用协议转换标准、中间件等兼容现有的ModBus、OPC、CAN等工业通信协议和软件通信接口,实现数据格式的统一。

同时使用HTTP、MQTT、TCP、UDP、RTP、CoAP等协议,将采集到数据传输到云端,实现数据的远程通信。

1.3 数据处理

数据处理通常基于嵌入式、实时操作系统、边缘计算算法等,在设备端进行数据处理、提高系统响应能力、减少云端的依赖。

2.IaaS技术

IaaS(Infrastructure as a Service基础设施即服务)是指把IT基础设施作为一种服务通过网络对外提供。在这种服务模型中,用户不用自己构建一个数据中心,而是通过租用的方式来使用基础设施服务,包括服务器、存储和网络等。在使用模式上,IaaS与传统的主机托管有相似之处,但是在服务的灵活性、扩展性和成本等方面IaaS具有很强的优势。

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。

3.平台使能技术 PaaS

在通用PaaS架构上进行二次开发,实现工业PaaS层的构建,为工业用户提供海量工业数据的管理和分析服务,并能够积累沉淀不同行业、不同领域内技术、知识、经验等资源,实现封装、固化和复用,在开放的开发环境中以工业微服务的形式提供给开发者,用于快速构建定制化工业APP,打造完整、开放的工业操作系统。

 

其实从工业化时代开始,各行业都开始通过做一个靠谱的Platform来降低创新和迭代的成本,将不变的东西自动化,将不断变化的东西抽象成编程语言来提供灵活性,以此降低创新的成本和风险,这就是规模生产的工业化Platform的概念。


 


4.数据管理技术——大数据技术


在制造业的业务流程普遍完成信息化改造的今天,不少企业已经部署了涵盖生产信息化、装备信息化、流程信息化、客户管理信息化、产供销管理信息化在内的大量信息化应用,并在生产经营的过程中发挥了巨大的效果

这些工业互联网所产生的数据无疑有着极高的价值,但数据分析与展示问题也同样浮出水面。如果通过传统的数据报表来分析与呈现,不仅将耗费数据分析人员大量的精力,而且只能呈现几个小时甚至数天之前的数据。随着集团工业互联网的快速发展,其先进的业务模式与数据运营模式之间的矛盾日趋凸显,其迫切需要更加智慧、直观、实时的数据展现与分析方式,以支撑工业互联网快速发展。


4.1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。

4.2 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。

4.3 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。

5.应用开发和微服务技术

5.1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。

5.2 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。

5.3 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。


 


6.工业数据建模与分析技术

6.1 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。

 

6.2 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。


 


7.安全技术

7.1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。

 

7.2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工业互联网 平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全。

 

7.3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。