B站上新 | 扒一扒典型工业大数据平台架构的不完美
来源: | 作者:pmod6d781 | 发布时间: 2021-08-23 | 72 次浏览 | 分享到:

有些小伙伴可能已经提前发现并关注,但大部分人可能还不知道:昆仑数据入驻B站啦!今天就来高调推一波,我们的新系列课程已经在B站发布了~

本期课程讲师——【地哥】,昆仑数据首席架构师/K2隐形网红/一名有摇滚愤青基因的工科博士。他带领大家从工业平台产品架构出发,结合行业案例+K2小剧场,生动解读“数据资源化”,分享工业大数据平台建设思路。


怎样提炼工业数据管理实践经验?

如何降低数据使用门槛?

工业大数据平台四层架构相比传统三层架构有哪些优势?

如何有效消除企业内部IT、DT、OT不同部门对数据理解和探索的鸿沟?

且听地哥一一道来。


敲黑板:

1、从技术角度,因为数据的形式、密度、访问模式的不同,相应的数据管理系统的架构设计和优化方向可能大相径庭,其复杂和多样性造成了数据管理的IT技能要求很高,数据管理看起来顺理成章变成了一个IT人主导的领域。

2、典型的工业大数据三层架构看起来合情合理,市面上绝大多数的平台也都可以映射到这个架构中,但是当我们把这个平台架构应用到工业的复杂场景中,从消费数据的视角,存在一个很大的问题,我们称之为“数据应用落差”。

3、设备基础数据可能来自于设备管理系统,生产、工艺、物料基础数据来自于MES。设备时序数据来自于SCADA系统,过程数据来自于机台日志。但是我们如果能从统一模型的角度把这些数据集成起来,进行有机关联,才能观察到数据中隐藏的更深的洞见。


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