物联网中心 西宁物联网平台
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产品描述

CPU类型Intel Xeon Platinum 8269 较大基础带宽能力32 Gbit/s 较大网络收发包能力2400万PPS 安**力支持防病毒、数据中心边界安全 运维能力提供全生命周期运维,提升平台稳定性
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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。
工业互联网平台体系架构
工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求,构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接、弹性供给、配置的工业云平台,包括边缘、平台(工业PaaS)、应用核心层级。可以认为,工业互联网平台是工业云平台的延伸发展,其本质是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术,构建更精准、实时、的数据采集体系,建设包括存储、集成、访问、分析、管理功能的使能平台,实现工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化,以工业APP的形式为制造企业各类创新应用,终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。
层是边缘,通过大范围、深层次的数据采集,以及异构数据的协议转换和边缘处理,构建工业互联网平台的数据基础。一是通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品,采集海量数据;二是依托协议转换技术实现多源异构数据的归一化和边缘集成;三是利用边缘计算设备实现底层数据的汇聚处理,并实现数据向云端平台的集成。*二层是平台,基于通用 PaaS叠加大数据处理、工业数据分析、工业微服务等创新功能,构建可扩展的开放式云操作系统。一是提供工业数据管理能力,将数据科学与工业机理结合,帮助制造企业构建工业数据分析能力,实现数据价值挖掘;二是把技术、知识、经验等资源转化为可移植、可复用的工业微服务组件库,供开发者调用;三是构建应用开发环境,借助微服务组件和工业应用开发工具,帮助用户快速构建定制化的工业APP。
*三层是应用,形成满足不**业、不同场景的工业SaaS和工业 APP,形成工业互联网平台的终价值。一是提供了设计、生产、管理、服务等一系列创新性应用。二是构建了良好的工业APP创新环境,使开发者基于平台数据及微服务功能实现应用创新。
除此之外,工业互联网平台还包括 IaaS基础设施,以及涵盖整个工业系统的安全管理体系,这些构成了工业互联网平台的基础支撑和重要**。泛在连接、云化服务、知识积累、应用创新是辨识工业互联网平台的特征。一是泛在连接,具备对设备、软件、人员等各类生产要素数据的全面采集能力。二是云化服务,实现基于云计算架构的海量数据存储、管理和计算。三是知识积累,能够提供基于工业知识机理的数据分析能力,并实现知识的固化、积累和复用。四是应用创新,能够调用平台功能及资源,提供开放的工业APP开发环境,实现工业APP创新应用。
西宁物联网平台
工业互联网平台发展的背景(引用)
1.制造业变革与数字经济发展实现历史汇**新一轮科技革命和产业变革蓬勃兴起,制造业重新成为**经济竞争的焦点。世界主要发达国家采取了一系列重大举措推动制造业转型升级,德国依托雄厚的自动化基础,推进工业4.0。美国在实施制造战略的同时,大力发展工业互联网方向。另外同时,法、日、韩、瑞典等国也纷纷推出制造业振兴计划。各国新型制造战略的核心都是通过构建新型生产方式与发展模式,推动传统制造业转型升级,重塑制造强国新优势。数字经济浪潮席卷**,驱动传统产业加速变革。互联网的发展较大地改变了人们的生活方式,构筑了全新的信息产业体系,并且通过技术和模式创新不断渗透影响传统领域,为**经济增长注入新动力。随着数字经济与实体经济加速融合,互联网技术、理念和模式将向更多的实体经济领域渗透,为传统产业变革带来巨大机遇。伴随制造业变革与数字经济浪潮交汇融合,云计算、物联网、大数据等信息技术与制造技术、工业知识的集成创新不断加剧,工业互联网平台应运而生。
2.制造业转型对数字化平台工具提出新需求
制造业需要海量数据管理工具。随着物联网向制造领域的加速渗透,工业数据采集频率显著提升,采集范围不断扩大,驱动工业系统从物理空间向信息空间延伸,由此可见世界向不可见世界的扩展。这一背景下,制造数据的规模、类型和速度正在呈指数级增长,需要一个全新数据管理工具,实现海量数据低成本、高可靠的存储和管理。制造业需要新型业务交互手段。制造企业间业务协同日益频繁,对信息化软件的依赖程度也越来越高,PLM系统、ERP系统、MES系统、以及各类设计软件不仅需要协调管理好企业内部资源,还需要良好支撑不同企业间资源与业务的交互,需要新型交互工具,实现不同主体、不同系统间的集成。
制造业需要开放创新载体。工业场景高度复杂,行业知识千差万别,传统由少数大型企业驱动的应用创新模式,难以满足海量制造企业精细化、差异化的转型需求,需要构建一个开放合作的创态,在工业知识积累、复用的基础上,实现应用创新的爆发式增长。数据集成、业务交互、开放创新成为工业互联网平台快速发展的主要驱动力量。
3.信息技术为制造业发展注入新动力
新型信息技术重塑制造业数字化基础。云计算为制造企业带来更灵活、更经济、更可靠的数据存储和软件运行环境,物联网帮助制造企业有效收集设备、产线和生产现场成千上万种不同类型的数据,人工智能强化了制造企业的数据洞察能力,实现智能化的管理和控制,这些都是推动制造企业数字化转型的新基础。开放互联网理念变革传统制造模式。通过网络化平台组织生产经营活动,制造企业能够实现资源快速整合利用,低成本快速响应市场需求,催生个性化定制、网络化协同等新模式新业态。平台经济不断创新商业模式。信息技术与制造技术的融合带动信息经济、知识经济、分享经济等新经济模式加速向工业领域渗透,培育增长新动能。互联网技术、理念和商业模式成为构建工业互联网平台的重要方式。
西宁物联网平台
云平台介绍
龙兴物联云平台,是按照工业互联网平台的建设标准进行设计、开发,为用户提供一站式解决方案。龙兴物联工业云平台依靠边缘网关的数据支撑,为用户提供工业PaaS层和各行业SaaS层等多级服务。
工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求,构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系,支撑制造资源泛在连接、弹性供给、配置的工业云平台,包括边缘、平台(工业 PaaS)、应用核心层级。工业互联网平台是工业云平台的延伸发展,其本质是在传统云平台的基础上叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术,构建更精准、实时、的数据采集体系,建设包括存储、集成、访问、分析、管理功能的使能平台,实现工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化,以工业 APP 的形式为制造企业各类创新应用,终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。
通用平台使能技术、工业数据建模与分析技术、数据集成与边缘处理技术、应用开发和微服务技术正快速发展,对工业互联网平台的构建和发展产生深远影响。在平台层,PaaS 技术、新型集成技术和容器技术正加速改变信息系统的构建和组织方式。在边缘层,边缘计算技术较大的拓展了平台收集和管理数据的范围和能力。在应用层,微服务等新型开发框架驱动工业软件开发方式不断变革,而工业机理与数据科学深度融合则正在引发工业应用的创新浪潮。
西宁物联网平台
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。
龙兴物联坚持以客户为中心,7×热线支持及技术咨询服务,包括热线电话、远程协助等方式,解答用户日常使用及运维中的问题,提供方便快捷的技术支撑服务。
对于物联网云平台产品,特别是工业应用场景,系统的稳定性非常重要。我们将依托现有技术沉淀,从研发设计层面开始,加强系统的稳定和冗余性设计,强化云平台的抗风险能力,确保系统运行的稳定性。
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