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案例頻道

新一代工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理關(guān)鍵技術(shù)研究
  • 企業(yè):     領(lǐng)域:物聯(lián)網(wǎng)    
  • 點(diǎn)擊數(shù):577     發(fā)布時(shí)間:2024-12-15 18:55:23
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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)呈爆炸式增長,導(dǎo)致工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)的存儲與處理面臨應(yīng)用需求多樣化、低成本存儲、高并發(fā)寫入、數(shù)據(jù)處理時(shí)效性與有效性等挑戰(zhàn)。為解決上述挑戰(zhàn),本文擬對如下內(nèi)容進(jìn)行研究:通過對工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)采集-存儲-查詢-處理一體化協(xié)同機(jī)理、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)-應(yīng)用融合的工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)分布式存儲與處理方法、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理開源軟件生態(tài)系統(tǒng)的融入方法等關(guān)鍵科學(xué)問題的研究,形成新一代工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)管理的理論體系。圍繞“端邊云協(xié)同的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)管理理論”“新型工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)存儲與高魯棒處理技術(shù)”“工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)原型研發(fā)及應(yīng)用示范”等開展研究,旨在建立新一代工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理體系和應(yīng)用方案、提升我國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)軟件平臺自主研發(fā)能力,具有重要理論意義和工程應(yīng)用價(jià)值。

文獻(xiàn)標(biāo)識碼:B文章編號:1003-0492(2024)11-070-03中圖分類號:TP29

★王曉東,郭亮亮(山西省信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院有限公司,山西太原030012)

關(guān)鍵詞:工業(yè)物聯(lián)網(wǎng);時(shí)序數(shù)據(jù);智能緩存;數(shù)據(jù)處理技術(shù)

目前,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的相關(guān)應(yīng)用和產(chǎn)品已經(jīng)得到了初步的探索,但海量時(shí)序數(shù)據(jù)的產(chǎn)生導(dǎo)致工業(yè)數(shù)據(jù)規(guī)模變大,工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場景下海量數(shù)據(jù)的高并發(fā)寫入、高吞吐存儲和寫多讀少等特征導(dǎo)致數(shù)據(jù)管理和運(yùn)營面臨新挑戰(zhàn)。由于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)缺乏端邊云協(xié)同場景下海量數(shù)據(jù)全鏈路管理的基礎(chǔ)理論和技術(shù)體系,導(dǎo)致數(shù)據(jù)并發(fā)寫入速度慢、分組聚合速率低、存儲和處理不及時(shí),難以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集、存儲、查詢、處理一體化。當(dāng)前由于對工業(yè)大數(shù)據(jù)軟件系統(tǒng)的構(gòu)建邏輯與方法論存在模糊的認(rèn)識,制約了工業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用價(jià)值創(chuàng)造和良性持續(xù)發(fā)展,影響了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的推廣。

針對以上問題,本文通過研究端邊云協(xié)同的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)管理理論、新型工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)存儲與高魯棒處理技術(shù)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)管理原型平臺研發(fā)及應(yīng)用示范等基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù),建立了新一代工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理關(guān)鍵技術(shù)方案,為解決我國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理困境提供了一種新思路。

1  端邊云協(xié)同的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)管理理論

時(shí)序數(shù)據(jù)作為工業(yè)大數(shù)據(jù)中最為基本和普遍的數(shù)據(jù)形式,其海量性、多源性、連續(xù)性和高動態(tài)性強(qiáng)的數(shù)據(jù)特征,給提供支撐服務(wù)的各種資源的優(yōu)化管理帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。同時(shí),工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的分散性與管理決策過程的集中性之間的矛盾,導(dǎo)致大體量數(shù)據(jù)在服務(wù)執(zhí)行過程中帶寬資源消耗增加、數(shù)據(jù)共享代價(jià)大,嚴(yán)重阻礙了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備互聯(lián)、數(shù)據(jù)快捷流通和交互聚合。

本文擬采用“端邊云協(xié)同”思路,構(gòu)建分布式一體化的數(shù)據(jù)管理架構(gòu)(如圖1所示),為工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)的管理、調(diào)度和共享服務(wù)提供低時(shí)延、低能耗和高可靠性的算力支撐;研究“端邊云”節(jié)點(diǎn)的粒度劃分策略和聯(lián)合建模理論,建立以“信息-模型-資源”為驅(qū)動的要素分級治理和信息整合方法,實(shí)現(xiàn)工業(yè)數(shù)據(jù)跨系統(tǒng)、跨層級的全局流通和鏈接共享;研究以數(shù)據(jù)流動為導(dǎo)向的多方資源協(xié)同管理機(jī)制,定義各角色、功能、組件及其相互之間的作用關(guān)系,構(gòu)建面向工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)存儲分布式架構(gòu);研究邊緣節(jié)點(diǎn)的統(tǒng)一管控和動態(tài)擴(kuò)展策略,建立基于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的端邊云協(xié)同數(shù)據(jù)管理模型,提升多業(yè)務(wù)場景下邊緣節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)管理的自治與協(xié)作能力。

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圖1 分布式一體化的數(shù)據(jù)管理架構(gòu)

為實(shí)現(xiàn)“節(jié)點(diǎn)自治、分層多級、協(xié)同調(diào)度、統(tǒng)一管理”的分布式數(shù)據(jù)管理,本文面向工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)體系,采用分布式架構(gòu),建立基于支持現(xiàn)場智能終端-邊緣計(jì)算中心-云端互聯(lián)互通的端邊云協(xié)同架構(gòu),以解決傳統(tǒng)工業(yè)數(shù)據(jù)孤島的缺陷。本文探索以數(shù)據(jù)流動為導(dǎo)向的多方資源協(xié)同管理方法,定義面向工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)的分布式數(shù)據(jù)管理架構(gòu),構(gòu)建跨層級、協(xié)同調(diào)度的信息廣播和數(shù)據(jù)管理機(jī)制,融合數(shù)據(jù)查詢與處理機(jī)制,構(gòu)建工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)管理模型。

2 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)存-算-網(wǎng)資源協(xié)同調(diào)度與智能緩存技術(shù)研究

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)存儲在海量的分布式資源中,具有數(shù)據(jù)量大、冷熱訪問特征明顯等特點(diǎn)。網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)為任意應(yīng)用提供數(shù)據(jù)傳輸、存儲與計(jì)算支持,而同一應(yīng)用被部署在任意網(wǎng)絡(luò)下均可工作。

如何管理調(diào)度這些海量的存儲、計(jì)算與網(wǎng)絡(luò)資源,提高熱時(shí)序數(shù)據(jù)的訪問效率,對于提高工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)存儲與處理效率至關(guān)重要。為解決上述問題,本文研究了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)海量多類資源的協(xié)同調(diào)度與智能緩存技術(shù)。首先,提出存-算-網(wǎng)資源通用抽象理論,為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)海量資源提供高精度、高隱私的抽象視圖;其次,設(shè)計(jì)高效的存-算-網(wǎng)資源分布式調(diào)度算法,以資源抽象視圖及應(yīng)用的數(shù)據(jù)存儲需求為輸入,快速計(jì)算數(shù)據(jù)傳輸與存儲的最優(yōu)資源分配方案;最后,監(jiān)測應(yīng)用對數(shù)據(jù)訪問的模式,訓(xùn)練熱數(shù)據(jù)預(yù)測模型,構(gòu)建多級智能緩存與替換策略。技術(shù)路線如圖2所示。

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圖2 存-算-網(wǎng)資源協(xié)同調(diào)度與智能緩存技術(shù)路線

此外,針對傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)分布式網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模塊化架構(gòu)、網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用互為黑盒、互不感知的問題,本文提出了工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)-應(yīng)用融合的新型工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu),并以此為基礎(chǔ),研究設(shè)計(jì)了低成本、高效的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲方法與高魯棒、低時(shí)延的時(shí)序數(shù)據(jù)處理方法。在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)-應(yīng)用融合的新型架構(gòu)中,網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用對彼此的黑盒抽象被打開,可以互相感知。應(yīng)用可以向網(wǎng)絡(luò)提供更多的存儲與處理需求信息,而網(wǎng)絡(luò)在執(zhí)行數(shù)據(jù)存儲與處理任務(wù)時(shí)可以充分考慮不同應(yīng)用的不同業(yè)務(wù)特性,選擇最優(yōu)的存儲策略與數(shù)據(jù)處理資源分配,從而實(shí)現(xiàn)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序高效數(shù)據(jù)存儲與高魯棒性處理。

3 基于可編程硬件的高效網(wǎng)內(nèi)時(shí)序數(shù)據(jù)處理技術(shù)

工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用需要對網(wǎng)內(nèi)產(chǎn)生的海量時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)高效的處理分析。傳統(tǒng)的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理方式需將數(shù)據(jù)從存儲設(shè)備傳輸至計(jì)算設(shè)備進(jìn)行處理,不僅會消耗大量的網(wǎng)絡(luò)資源,也會造成較高的延遲,降低數(shù)據(jù)處理的效率。

為此,本文將研究基于可編程硬件與機(jī)器學(xué)習(xí)的網(wǎng)內(nèi)時(shí)序數(shù)據(jù)處理技術(shù)。首先,為時(shí)序數(shù)據(jù)處理算子設(shè)計(jì)適用于可編程硬件的網(wǎng)內(nèi)處理原語;其次,收集應(yīng)用運(yùn)行時(shí)不同算子的發(fā)生頻率及其之間的依賴關(guān)系等信息,結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)資源信息,設(shè)計(jì)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的時(shí)序數(shù)據(jù)處理任務(wù)調(diào)度算法,將數(shù)據(jù)處理操作分配到可編程硬件與傳統(tǒng)計(jì)算硬件上,降低數(shù)據(jù)處理延遲。技術(shù)路線如圖3所示。

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圖3 高效網(wǎng)內(nèi)時(shí)序數(shù)據(jù)處理技術(shù)路線

為解決當(dāng)前時(shí)序數(shù)據(jù)庫存在的架構(gòu)復(fù)雜、查詢困難、一致性弱、成本高等問題,本文將構(gòu)建多模數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)分流、多級任務(wù)動態(tài)配置的分布式任務(wù)調(diào)度框架,分析工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)的冷熱、時(shí)效等特點(diǎn),構(gòu)建基于人工智能的冷熱存儲空間智能配比方法,形成基于時(shí)效、資源、負(fù)載等多場景驅(qū)動的數(shù)據(jù)庫軟件配置策略,設(shè)計(jì)統(tǒng)一的、與環(huán)境無關(guān)的多模引擎和外部計(jì)算系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)接口,構(gòu)建新型工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)庫軟件架構(gòu),為新型工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理原型平臺提供技術(shù)支持。

4 工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)管理原型平臺研發(fā)

未來的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)管理將向云端邊一體化方向演進(jìn)。數(shù)據(jù)管理平臺支撐匯聚海量工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)資源,數(shù)據(jù)資源通過時(shí)序數(shù)據(jù)庫軟件實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)互聯(lián)互通,提供面向工業(yè)數(shù)采、預(yù)防維護(hù)、數(shù)字孿生等復(fù)雜工業(yè)應(yīng)用場景的數(shù)據(jù)存儲與組織、查詢、分析以及維護(hù)等管理服務(wù)。

為此,本文擬研究工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)管理原型平臺的研發(fā)。首先,研究多模數(shù)據(jù)庫多層級、多場景、可拓展的自動配置方案,分析工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)的冷熱、時(shí)效等特點(diǎn),構(gòu)建基于人工智能的冷熱存儲空間智能配比方法,形成基于時(shí)效、資源、負(fù)載等多場景驅(qū)動的數(shù)據(jù)庫軟件配置策略;然后,研究企業(yè)多源異構(gòu)生產(chǎn)數(shù)據(jù)的接入和融合方法,挖掘工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)間的運(yùn)行規(guī)律和因果影響機(jī)理,建立基于分布式的并行時(shí)序分析模型;最后,采用B/S模式和基于JavaEE三層應(yīng)用體系架構(gòu)的先進(jìn)技術(shù)框架,研發(fā)包括異構(gòu)數(shù)據(jù)集成、分布式存儲和處理、可集成智能應(yīng)用的企業(yè)安全生產(chǎn)數(shù)據(jù)管理平臺,支持風(fēng)險(xiǎn)態(tài)勢動態(tài)研判、風(fēng)險(xiǎn)綜合分析、動態(tài)預(yù)警、趨勢分析等功能。

5 結(jié)束與展望

本文針對當(dāng)前工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場景下海量數(shù)據(jù)高并發(fā)寫入、高吞吐存儲帶來的數(shù)據(jù)管理難題,從時(shí)序數(shù)據(jù)的采集、存儲、處理與管理等環(huán)節(jié)著手,解決了工業(yè)數(shù)據(jù)的流動、轉(zhuǎn)換、分析和互聯(lián)困難等核心問題。本文研究的內(nèi)容將支撐“新一代工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理關(guān)鍵技術(shù)研究”的一系列基礎(chǔ)理論與技術(shù)創(chuàng)新,研發(fā)的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)管理原型平臺將為工業(yè)時(shí)序數(shù)據(jù)的全流程一體化管理提供實(shí)施手段,將滿足工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)對工業(yè)軟件平臺及數(shù)字生態(tài)的創(chuàng)新發(fā)展需求,將提升我國工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)管理平臺自主研發(fā)能力。

作者簡介:

王曉東(1995-),男,山西古交人,碩士,現(xiàn)就職于山西省信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院有限公司,研究方向?yàn)樾乱淮畔⒓夹g(shù)、智能制造、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等。

郭亮亮(1981-),男,山西晉城人,正高級工程師,碩士,現(xiàn)就職于山西省信息產(chǎn)業(yè)技術(shù)研究院有限公司,研究方向?yàn)檎?企業(yè)信息化技術(shù)研發(fā)與應(yīng)用、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、智慧礦山等。

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摘自《自動化博覽》2024年11月刊

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