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2、和数据 分析各种基于机器以 及机器上下文的 分析模型工业大娄?工业4.0系统可以被看作是数据、 硬件、软件和智能的流通与互动。|从智能设备和网络中获取数据，然 ：詡用大娄媚和基于机器所在行业 j的分析工具进行存储、分析和可视 |化。最终的智能信息”可以供决 j策者（在必要时实时）使用或者 訂乍为各工业系统中更广泛的资产优 :化或战略决策流程的一部分。机器大数据的特点实时深度分析基于复杂数值算法的实帧历史分析独特数据类型机器产生的时间序列, 时空序列,或者数组阵%个典型的大规模机器大数据应用系统（如工程机械物 联网、生产物联网、智 能电网、车联网、左也质勘探等），每天产生的娄量是淘宝交易的100
3、倍，且要在这些咖上实时做复杂的领域相关分析,多种类型工业大数据-实现路径将计算机的逻辑功能嵌入到机器上，用数据的方式描述机器制造和运行过程中产生的大量信息。口从海量产品数据中挖掘出对用户有价值的 信息，以直观，有效的表现形式，为用户 决策提供商业支持和服务通用电气Predix工业互联网平台匚一口Predix Go:闘:平台软件）predix.ioPredixPredix-ready机器粒工业化设备ta:AAviat neoJkvjHbrarcMxju fec CuringMiningOi 1 & Ga$航空医疗制造采矿石油Pcw?r Genera ticciRail端到端的安全性m 发电铁路灌
4、溉风电航天数据发展方向工业大数据领先者大型信息化企业HUAWeiH3C cisco.ma 0吨討 HEO1GCZ喑电集因図百分点BONC东方国信Asialnfo 亚 IS大数据软件专业厂商77T/I声/! RPMERITDATA大数C&SICr11工业企业enovo联想ZTE中兴ZPMCPOTELg天需囲愿 CIMCH制造业行业积累和能力一. 背景介绍二. 工业大数据建设背景及思路三、工业大数据平台技术架构.工业大数据平台案例工业大数据平台数据业务逻辑2数据接入4数据分析2数据接入4数据分析 技术机器数据1历史数据CRM. ERP数据实时、批 星接入数据源W 价值处理Phone分析数据素引数据
5、豆结构化数据非结构化数据半结构化数据数据管理数据展示2数据接入4数据分析航天数据工业大数据平台技术架构大数 据基 础技术 平台应用层网络传输协议议工业瞬协议系工业大数据平台云技术云接入：复杂事件实时处理 云储存:数据可靠安全 云分析:处理海量数据高性能大储存容量型可达40 MB/s吞吐 量，访向时延5-10ms z,单盘最高20000IOPS 、256MB/S吞吐性能， 访问时延0.5-2ms每台云服芻器最大支 持3块EBS盘，普通云 盘单块最大支持4T , 高性能云盘单块最大 支持2T工业数据处理专区实现复杂事件处理 (CEP)、可视化 实时数据流管理等 功能航天数据公司与金山云紧密合 作,
6、全面共享、定制云能力：/全面集成大数据生态组件无缝对接云端数据；/主节点和元数据高可用保障,稳/快速部署，弹性扩展；/专业漏洞扫描，保障月箱器安全；/专家咨询,专遊务。内置传感器1擞据采集设备数据夕卜加传感器利用关键测量技术,将 外部传感器加装于原有 复杂装备上,实现设备 数据化；关键 组件水轮机叶片连轴螺栓解决方案勵瓦油膜温度测量系 统鰹彗鉄陷分析对咖水細叶片声发射测星系 统声吶检测系统利用设备内置传感器， 解析复备原有工业 传输协议1数据采集-实时数据接入处理实时比对告饕时间宙口统计Kafka/Flume 用于日志ODBCJDBCShellSQL CompSer 器StreamSQLR语盲
7、jft化樓型彌 MfeAPIData Mining/传感製攵据/用户行为数据的接入Hadoop分布式数据库内存数据库流式计算引擎(storm spark-streaming)库的增量实时 接入采用C DC 、binlog方案,实现采用数 据库日志的方 式无负曲妾入1擞据采集批量数据接入处理Gobblin/Kettle/Sqoop支持到多种数据源，支持到各种关系型数据以及MongoDB/HBase等NoSQL支持全量/增量/定时各种传输模式采用ETL方式接入数据，数据接入的过程中可以进行清游口整合AWLJW4 心 FKCdnrJfl51tIRiZrMic 口厶问3F7SffiUySOL/102L
8、l GS.1.10cta-7 rwn*3g工匕U1取 GEftMySQL*|Mia：H-X:FjiUjieiOL WLSjwk Cry DtSaE Mo-JQCODHMr Mtofli ，心CcvchW?Cam MnrtrMEQS窖吟I chartsttuiBOP.CWARTZ3上一*05空aa(.4V*9CKWWt to KCFEEFQKnc*MnipM4t1TT2.大数据基础平台数据分析能力主要数据分析类型：历史数据分析，融对历翅攵据曲亍整缶口分析，建立工业级 的预测模型,以进行更有效的生产和运营。实时数据处理,通过分析实时数据检测设备状态、预防设备故 障、优化生产过程。航天数据公司数据分
9、析的三个发展阶段1. 描述性分析2. 规定性分析3.预测性分析通过峨的深层挖掘建立基于对数据的统计分析，描 述数据表现出的现象与客观 规律 利用历史麴居建立分析模彗口 规范的分析流程，建立数据到 信息的输入输出关系，实现对 连续咖流的实时分析预测模型，实现对不可见因 素当前和未来状态的预测2. 大数据基础平台分布式计算引擎JDBC 4.0ODBC 3.5Co nne dor中间件管理单元Batch & IntEactive SQL EngineSHELLSQL 2003 Compiler 语;SQL Parser优化88R&O&CBO代CODE GENERATORPl/SQL Compiter
10、Prcxzedure Parser优倔CFG Optimizer 井行优5Parallel Optimize rT ransa ctio n Manager 分韦式WHS改Distributed C RUD 事劈井发控制9EC oncurrency Control ler多租户管理GuardianHMHKBResource ManagementApfe&nemiSecurity & AuthenticationJtow Level SecurityDistributed Execution Engine 分布式执行引擎including ApacheSparkStarGateSourceDB2
11、Source OracleSource HDFSText； ORC, ORC Transaction分布式内存朋刚式曲HolodeskSou roeHyperbaseTransact bn SQL & APIIndex SQL & APIObjectSQL & APIDocument SQL & APIGraph languageSQL & APITransaction Execution Engine 分布式审努 处理引簟Globa l/LocalIndex全局/局部 索引Object Store eie 对象存储Document Store jwn/bsMiScalable Graph D
12、atabase图形Distributed Full-text Search全文搜索Hyperdrive SQL backend engine between Inceptor & HyperbaeElastic Search分布式全文索引2.大数据基础平台MPP数据库与Hadoop相结合Real-time OLTP + OLAP + BATCH + Search + Graph Traversal ApplicationMixed Workload混合负载业务SparkHBase- Hadoop Database 廿布式Big Table3.大数据应用资产管理服务核心目标：资产建模，连接资产和数据源资产分类原则：属性分类（质量、压强等）或用户自定义（位置信息、资产供应商等）资产管理服努 API
