什么是工業(yè)應(yīng)用與技術(shù)？

1.數(shù)據(jù)集成與邊緣處理技術(shù)

設(shè)備接入：基于工業(yè)以太網(wǎng)、工業(yè)總線等工業(yè)通信協(xié)議，以太網(wǎng)、光纖等通用協(xié)議，3G/4G、NB-IOT等無(wú)線協(xié)議將工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備接入到平臺(tái)邊緣層。

協(xié)議轉(zhuǎn)換：一方面運(yùn)用協(xié)議解析、中間件等技術(shù)兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各類工業(yè)通信協(xié)議和軟件通信接口，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換和統(tǒng)一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式從邊緣側(cè)將采集到的數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆贫?，?shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的遠(yuǎn)程接入。

邊緣數(shù)據(jù)處理：基于高性能計(jì)算芯片、實(shí)時(shí)操作系統(tǒng)、邊緣分析算法等技術(shù)支撐，在靠近設(shè)備或數(shù)據(jù)源頭的網(wǎng)絡(luò)邊緣側(cè)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理、存儲(chǔ)以及智能分析應(yīng)用，提升操作響應(yīng)靈敏度、消除網(wǎng)絡(luò)堵塞，并與云端分析形成協(xié)同。

2.IaaS技術(shù)

基于虛擬化、分布式存儲(chǔ)、并行計(jì)算、負(fù)載調(diào)度等技術(shù)，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、計(jì)算、存儲(chǔ)等計(jì)算機(jī)資源的池化管理，根據(jù)需求進(jìn)行彈性分配，并確保資源使用的安全與隔離，為用戶提供完善的云基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。

3.平臺(tái)使能技術(shù)

資源調(diào)度：通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控云端應(yīng)用的業(yè)務(wù)量動(dòng)態(tài)變化，結(jié)合相應(yīng)的調(diào)度算法為應(yīng)用程序分配相應(yīng)的底層資源，從而使云端應(yīng)用可以自動(dòng)適應(yīng)業(yè)務(wù)量的變化。

多租戶管理：通過(guò)虛擬化、數(shù)據(jù)庫(kù)隔離、容器等技術(shù)實(shí)現(xiàn)不同租戶應(yīng)用和服務(wù)的隔離，保護(hù)其隱私與安全。

4.數(shù)據(jù)管理技術(shù)

數(shù)據(jù)處理框架：借助Hadoop、Spark、Storm等分布式處理架構(gòu)，滿足海量數(shù)據(jù)的批處理和流處理計(jì)算需求。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：運(yùn)用數(shù)據(jù)冗余剔除、異常檢測(cè)、歸一化等方法對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗，為后續(xù)存儲(chǔ)、管理與分析提供高質(zhì)量數(shù)據(jù)來(lái)源。

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與管理：通過(guò)分布式文件系統(tǒng)、NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)等不同的數(shù)據(jù)管理引擎實(shí)現(xiàn)海量工業(yè)數(shù)據(jù)的分區(qū)選擇、存儲(chǔ)、編目與索引等。

5.應(yīng)用開(kāi)發(fā)和微服務(wù)技術(shù)

多語(yǔ)言與工具支持：支持Java,Ruby和PHP等多種語(yǔ)言編譯環(huán)境，并提供Eclipse integration，JBoss Developer Studio、git和 Jenkins等各類開(kāi)發(fā)工具，構(gòu)建高效便捷的集成開(kāi)發(fā)環(huán)境。

微服務(wù)架構(gòu)：提供涵蓋服務(wù)注冊(cè)、發(fā)現(xiàn)、通信、調(diào)用的管理機(jī)制和運(yùn)行環(huán)境，支撐基于微型服務(wù)單元集成的“松耦合”應(yīng)用開(kāi)發(fā)和部署。

圖形化編程：通過(guò)類似Labview的圖形化編程工具，簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)流程，支持用戶采用拖拽方式進(jìn)行應(yīng)用創(chuàng)建、測(cè)試、擴(kuò)展等。

6.工業(yè)數(shù)據(jù)建模與分析技術(shù)

數(shù)據(jù)分析算法：運(yùn)用數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)、機(jī)器學(xué)習(xí)及最新的人工智能算法實(shí)現(xiàn)面向歷史數(shù)據(jù)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、時(shí)序數(shù)據(jù)的聚類、關(guān)聯(lián)和預(yù)測(cè)分析。

機(jī)理建模：利用機(jī)械、電子、物理、化學(xué)等領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)，結(jié)合工業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，基于已知工業(yè)機(jī)理構(gòu)建各類模型，實(shí)現(xiàn)分析應(yīng)用。

7.安全技術(shù)

數(shù)據(jù)接入安全：通過(guò)工業(yè)防火墻技術(shù)、工業(yè)網(wǎng)閘技術(shù)、加密隧道傳輸技術(shù)，防止數(shù)據(jù)泄漏、被偵聽(tīng)或篡改，保障數(shù)據(jù)在源頭和傳輸過(guò)程中安全。

平臺(tái)安全：通過(guò)平臺(tái)入侵實(shí)時(shí)檢測(cè)、網(wǎng)絡(luò)安全防御系統(tǒng)、惡意代碼防護(hù)、網(wǎng)站威脅防護(hù)、網(wǎng)頁(yè)防篡改等技術(shù)實(shí)現(xiàn)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的代碼安全、應(yīng)用安全、數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)站安全。

訪問(wèn)安全：通過(guò)建立統(tǒng)一的訪問(wèn)機(jī)制，限制用戶的訪問(wèn)權(quán)限和所能使用的計(jì)算資源和網(wǎng)絡(luò)資源實(shí)現(xiàn)對(duì)云平臺(tái)重要資源的訪問(wèn)控制和管理， 防止非法訪問(wèn)。