海口工业物联网云平台 互联网平台

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龙兴物联是一家专注于工业物联网和大数据台的技术研发型公司，主营业务为云台定制开发、网关定制开发（含网关）、采集终端定制开发。坚持为客户提供的物联网技术、产品及服务，推动产业发展，公司协**业合作伙伴， 以开放、合作、共享的理念，广泛开展生态合作，助力于客户的数字化建设，力争成为服务数字化世界的物联网企业，推动物联网在各行业的广泛应用。
云平台基础共性能力要求介绍
工业互联网平台基础共性能力主要包括平台资源管理、应用服务等工业操作系统能力，以及平台基础技术、投入产出效益等一共四个方面。
（一）平台资源管理能力
1.工业设备管理。兼容多种工业通信协议，可实现生产装备、装置和工业产品的数据采集。部署各类终端边缘计算模块，可实现工业设备数据实时处理。适配主流工业控制系统，可实现参数配置、功能设定、维护管理等设备的管理操作。
2.软件应用管理。可基于云计算服务架构，提供研发、采购、生产、营销、管理和服务等工业软件，提供工业软件集成适配接口。可基于平台即服务架构，提供面向各类工业场景的机理模型、微服务组件和工业APP。具备各类软件应用及工业APP的搜索、认证、交易、运行、维护等管理能力。
3.用户与开发者管理。具备多租户权限管理、用户需求响应、交易支付等多类用户管理功能。建有开发者社区，能够集聚各类开发者，并提供应用开发、测试、部署和发布的各类服务和管理功能。
4.管理。具备海量工业的存储与管理功能，部署多类结构化、非结构化数据管理系统，提供工业数据的存储、编目、索引、去重、合并及质量评估等管理功能。
（二）平台应用服务能力
1.存储计算服务。具备云计算运行环境，部署主流数据库系统，能够为用户提供可灵活调度的计算、存储和网络服务，满足海量工业数据的高并发处理需求，且积累存储一定规模的工业数据。
2.应用开发服务。提供多类开发语言、开发框架和开发工具，提供通用建模分析算法，能够支撑数据模型及软件应用的快速开发，满足多行业多场景开发需求。
3.平台间调用服务。支持工业数据在不同IaaS平台间的自由迁移。支持工业软件、机理模型、微服务、工业APP在不同PaaS平台间的部署、调用、订阅功能。
4.安全防护服务。部署安全防护功能模块或组件，建立安全防护机制，确保平台数据、应用安全。
5.新技术应用服务。具备新技术应用探索能力，开展人工智能、、VR/AR/MR等新技术应用。
（三）平台基础技术能力
1.平台架构设计。具有完整的云计算架构，能够基于公有云、私有云或混合云提供服务。
2.平台关键技术。具有设备协议兼容、边缘计算、异构数据融合、工业大数据分析、工业应用软件开发与部署等关键技术能力。
（四）平台投入产出能力
1.平台研发投入。具备对平台的可持续投入能力，财务状况、研发投入合理。
2.平台产出效益。能够依托各类服务及解决方案，为平台企业创造良好经济效益
3.平台应用效果。具有良好的应用效果，能够基于平台应用带动制造企业提质增效。
4.平台质量审计。具有明确的运行安全和质量审计机制和能力，以降低由平台运营的潜在风险引起的损失等。

工业互联网平台核心技术详解
1.数据集成与边缘处理技术
设备接入：基于工业以太网、工业总线等通信协议，以太网、光纤等通用协议，3G/4G、NB-IOT等无线协议将工业现场设备接入到平台边缘层。
协议转换：一方面运用协议解析、中间件等技术兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各类工业通信协议和软件通信接口，实现数据格式转换和统一。另一方面利用 HTTP、MQTT等方式从边缘侧将采集到的数据传输到云端，实现数据的远程接入。
边缘数据处理：基于高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术支撑，在靠近设备或数据源头的网络边缘侧进行数据预处理、存储以及智能分析应用，提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞，并与云端分析形成协同。
2.IaaS技术
基于虚拟化、分布式存储、并行计算、负载调度等技术，实现网络、计算、存储等计算机资源的池化管理，根据需求进行弹性分配，并确保资源使用的安全与隔离，为用户提供完善的云基础设施服务。
3.平台使能技术
资源调度：通过实时云端应用的业务量动态变化，结合相应的调度算法为应用程序分配相应的底层资源，从而使云端应用可以自动适应业务量的变化。
多租户管理：通过虚拟化、数据库隔离、容器等技术实现不同租户应用和服务的隔离，保护其隐私与安全。
4.数据管理技术
数据处理框架：借助 Hadoop、Spark、Storm等分布式处理架构，满足海量数据的批处理和流处理计算需求。
数据预处理：运用数据冗余剔除、异常检测、归一化方法对原始数据进行清洗，为后续存储、管理与分析提供高质量数据来源。
数据存储与管理：通过分布式文件系统、NoSQL数据库、关系数据库、时序数据库等不同的数据管理引擎实现海量工业数据的分区选择、存储、编目与索引等。
5.应用开发和微服务技术
多语言与工具支持：支持Java,Ruby和PHP等多种语言编译环境，并提供Eclipse integration，JBoss Developer Studio、git和  Jenkins等各类开发工具，构建便捷的集成开发环境。
微服务架构：提供涵盖服务注册、发现、通信、调用的管理机制和运行环境，支撑基于微型服务单元集成的松耦合应用开发和部署。
图形化编程：通过类似Labview的图形化编程工具，简化开发流程，支持用户采用拖拽方式进行应用创建、测试、扩展等。
6.工业数据建模和分析技术
数据分析算法：运用数学统计、机器学习及的人工智能算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预测分析。
机理建模：利用机械、电子、物理、化学等领域知识，结合工业生产实践经验，基于已知工业机理构建各类模型，实现分析应用。
7.安全技术
数据接入安全：通过工业防火墙技术、工业网闸技术、加密隧道传输技术，防止数据泄漏、被侦听或篡改，**数据在源头和传输过程中安全。
平台安全：通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全。

如何选着云平台
物联网和云平台是当下比较热的概念，下面我们将探讨如何选择适合的云平台。
物联网可以测量各种参数，并通过互联网将数据发回到通常位于同一地区的远程或边缘服务器。联网物体还可以通过互联网接收指令并采取行动。就物联网而言，远程端点常常位于云服务器，而不是位于私有数据中心内的单台服务器。云平台必须监测IoT端点和事件流，分析处理边缘和云端数据，并支持在平台上的应用程序开发和部署，这些是实施的几乎任何IoT系统所需要的必要功能。
为了支持云数据分析和应用程序开发，IoT平台需要访问云存储，对于工业IoT设备，有大量数据要存储，通过过滤或聚合供长期分析所用。另一个方面是将数据从边缘设备传输到云平台。如果是室内应用，你常常可以使用有线以太网或Wi-Fi，如果是室外应用使用蜂窝数据很常见。 
客户如何根据需要选着适合自己的云平台非常重要，首先要明确自己的项目需求，针对不同的行业选用针对性的云平台服务商。物联网行业即有通用型的云平台服务商，也有细分行业的云平台服务商，通用型云平台为了兼容各行业，功能上存在很多缺失，无法像云平台一样。建议针对自己的垂直行业，选择专业的云平台厂商，这样才能完全匹配用户的项目需求。

工业互联网平台几点发展建议
（一）充分利用现有成熟技术，快速构建平台平台构建所需的通用 IT功能已有大量成熟商业化方案和开源工具，平台企业应加强对现有技术的集成与使用。利用各类开源PaaS、容器、大数据处理、人工智能等技术工具，搭建平台基础框架及数据管理分析能力。向下集成工业网关、中间件、嵌入式操作系统等成熟产品和解决方案，实现协议转换与数据集成处理。向上基于开源开发工具、微服务架构等方式快速搭建应用开发环境，实现平台应用创新与现有软件迁移。
（二）强化工业知识积累与分析能力，增强平台核心竞争力平台企业应重视生产经验、工业机理的提炼与积累，推动物理、化学、机械、控制多学科知识与大数据、机器学习、人工智能等智能化分析技术的**融合，转化为解决工业生产痛点问题的特色平台服务。加强与行业企业合作，实现跨领域工业知识获取、融合与转化，不断拓展平台业务覆盖范围。大力培养具备工业知识和信息技术应用能力的复合型人才，为平台能力提升发展奠定坚实基础。
（三）注重创新和开放的重要性，打造平台应用生态汇聚形成丰富的创新型应用是平台发展的关键，这不是依靠单个或少数企业就能实现的。在平台发展中，一方面要加强与各类行业客户、服务企业的协同合作，发挥其在所属领域的知识经验和资源优势，基于平台形成一系列重量级工业应用；另一方面，积极打造开发者社区，通过提供开发工具、开发环境和微服务组件，吸引第三方开发者向平台聚集，形成一系列面向特定领域、特定场景、特定功能的创新型工业应用。
（四）聚焦优势领域，实现平台差异化发展平台企业应重点围绕自身优势，形成差异化的平台发展路径。一是具备较强行业积累的平台企业，通过将自身知识、经验与数据固化，形成可广泛复制的应用服务模式，通过在本行业本领域精耕细作实现平台的规模化发展；二是具备特定技术优势的平台企业，应加强与制造企业紧密合作，将核心技术与行业特性深度结合，通过平台技术授权、二次集成、资源服务等方式实现平台的广泛部署。平台可依托其核心优势实现跨行业跨领域发展，提升产业链上下游**带动作用，形成商业模式和发展路径创新。
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