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為什么互聯(lián)制造數(shù)據(jù)無法捕獲和處理來自聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的PB級物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流?

lhl545545 ? 來源:C114通信網(wǎng) ? 作者:C114通信網(wǎng) ? 2020-09-08 14:36 ? 次閱讀
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近年來,5G物聯(lián)網(wǎng)不斷發(fā)展,智能終端設(shè)備不斷普及,網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)爆發(fā)式增長,這些因素極大地推動了邊緣計算的發(fā)展。對于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)來說,5G邊緣計算技術(shù)可以解決數(shù)據(jù)時延、帶寬、安全性等問題,滿足并加快整體建設(shè)需求。制造業(yè)也在積極向智能化、互聯(lián)化轉(zhuǎn)型,“互聯(lián)制造”已成為制造企業(yè)發(fā)展浪潮中新的轉(zhuǎn)折點和歷史機遇。

然而,隨著制造業(yè)的智能化發(fā)展,越來越多的數(shù)據(jù)類型也隨之顯現(xiàn)。根據(jù)IDC的一份報告顯示,實時數(shù)據(jù)的增長速度比靜態(tài)數(shù)據(jù)加快了50%,流數(shù)據(jù)分析的復合年增長率預計將達到28%。這使得專用于靜態(tài)歷史數(shù)據(jù)解決方案、在本地或離散云中運行的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺無法滿足當前制造企業(yè)進行實時分析的需求。流數(shù)據(jù)之所以出現(xiàn)如此快速的增長,也是因為其可以實現(xiàn)實時分析,以及更重要的自主決策。

實現(xiàn)傳統(tǒng)制造業(yè)向互聯(lián)制造轉(zhuǎn)型的因素包括:針對特定用途量身定制的經(jīng)濟型過程傳感器,可重復進行自主決策的強大邊緣計算設(shè)備,進行分析和存儲的云計算,以及即將到來的5G應用。5G將打開一條數(shù)據(jù)“高速公路”,使制造過程擺脫連接線的束縛;但流數(shù)據(jù)的這些優(yōu)點也讓管理各種制造企業(yè)業(yè)務流程中的龐大數(shù)據(jù)量,以及多樣化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)等方面變得更具挑戰(zhàn)性。

傳統(tǒng)互聯(lián)制造數(shù)據(jù)管理解決方案面臨挑戰(zhàn)

隨著新數(shù)據(jù)源的快速發(fā)展和數(shù)據(jù)規(guī)模的上升,許多制造企業(yè)面臨著解決數(shù)字化復雜性的壓力。企業(yè)機構(gòu)在互聯(lián)制造數(shù)據(jù)管理方面的主要挑戰(zhàn)包括:

·數(shù)據(jù)管理成本:傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理機制成本高昂,并且無法捕獲和處理來自聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的PB級物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)流。如今,企業(yè)機構(gòu)需要一個更靈活且可擴展的數(shù)據(jù)管理分析平臺,從而能夠以較低的成本輕松地采集、存儲和管理流數(shù)據(jù)。

·處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的數(shù)量和種類:為了實現(xiàn)流程監(jiān)控和優(yōu)化、預測性維護以及新興的物聯(lián)網(wǎng)應用,信息架構(gòu)師需要一個平臺來處理各類數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和方案,包括每秒溫度、壓力和振動讀數(shù)等,以通過各種受支持的驅(qū)動程序和協(xié)議從邊緣處理純非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)(例如圖像、視頻、文本、頻譜數(shù)據(jù)),以及熱成像、聲音信號等其他形式的數(shù)據(jù)。

·管理實時數(shù)據(jù)的復雜性:為了推動連續(xù)過程監(jiān)控、產(chǎn)量優(yōu)化或預測性維護,數(shù)據(jù)管理平臺需要對流數(shù)據(jù)進行實時分析,并有效采集、存儲和處理這些數(shù)據(jù),以便及時提供洞察,采取行動。

·解放孤島中的數(shù)據(jù):由于價值鏈中存在特殊流程(創(chuàng)新平臺、QMS、MES等),因此需要針對每個獨立的孤島解決方案定制不同的數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)管理平臺。鑒于跨企業(yè)數(shù)據(jù)僅能提供一小部分洞察力,這些窄點解決方案會限制企業(yè)價值;而且重復的孤島解決方案會分割業(yè)務,從而限制合作機會。因此,該平臺必須能夠?qū)r值鏈中各點的流數(shù)據(jù)與ERP、MES和QMS來源相結(jié)合,并形成可執(zhí)行的洞察。

Cloudera DataFlow從邊緣獲得洞察

鑒于制造業(yè)本身和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的復雜性和多樣性,制造企業(yè)十分重視從邊緣到人工智能獲取清晰可見的洞察力。因此,在一開始就應將數(shù)據(jù)放入數(shù)據(jù)湖和企業(yè)數(shù)據(jù)平臺中。

Cloudera Data Platform通過Cloudera DataFlow(CDF)中的技術(shù)組合來應對這些挑戰(zhàn)。CDF可提供以下解決方案:

·管理、控制和監(jiān)視所有數(shù)據(jù)流和物聯(lián)網(wǎng)計劃邊緣的能力。Cloudera EdgeManagement(CEM)由邊緣代理和邊緣管理中心組成,通過管理、控制和監(jiān)視邊緣代理,以收集邊緣設(shè)備中的數(shù)據(jù)并將情報發(fā)回。

·獲取和管理實時流數(shù)據(jù)的能力。Cloudera Flow Management(CFM)是由Apache NiFi支撐的無需編碼的一種數(shù)據(jù)獲取和管理解決方案。通過NiFi直觀的圖形界面和300余個處理器,CFM可為企業(yè)提供具有高度可擴展性的數(shù)據(jù)移動、轉(zhuǎn)換和管理功能。

·通過Apache Kafka實現(xiàn)的高級消息傳遞和流處理功能。Cloudera Stream Processing(CSP)使用Apache Kafka提供流數(shù)據(jù)的高級消息傳遞、實時處理和分析,以及Cloudera Streams Management支持的管理和監(jiān)視功能。

·Cloudera Streaming Analytics(CSA)提供的實時洞察。在Apache Flink的支持下,CSA提供低延遲的處理能力,可從邊緣對流數(shù)據(jù)進行實時可行的智能處理。
責任編輯:pj

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