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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。
公司拥有的大数据工程师、软件架构工程师、嵌入式工程师、硬件工程师组成的研发团队，面向工业领域、智能制造、自动化、电力、石化、新能源、、特种行业领域提供高标准系统级工业物联网解决方案及数据分析服务。
我们的研发团队沉稳而不失朝气，有经验也有。核心研发人员均有10多年项目开发履历，项目经验丰富。公司后续会与多所高校进行合作，保证公司人才供应。
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，也有细分行业的专业云平台服务商，通用型云平台为了兼容各行业，功能上存在很多缺失，无法像专业云平台一样。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。

跨行业跨领域云平台能力要求
在工业互联网平台基础共性能力、特定行业能力、特定区域能力、特定领域能力基础上，跨行业跨领域平台要求包括如下五个方面。
（一）平台跨行业能力
平台覆盖不少于一定数量特定行业：
每个行业连接不少于一定数量行业设备（离散行业）或不少于一定数量行业工艺流程数据采集点（流程行业）。
每个行业部署不少于一定数量行业机理模型、微服务组件，以及不少于一定数量行业工业APP。
每个行业覆盖不少于一定数量企业用户或不少于一定比例行业企业。
（二）平台跨领域能力
平台覆盖不少于一定数量特定领域：
每个领域之间能够实现不同环节、不同主体的数据打通、集成与共享。
每个领域具有不少于一定数量面向该领域（关键环节）的工业机理模型、微服务组件或工业APP。
（三）平台跨区域能力
平台覆盖不少于一定数量特定区域：
平台在全国（华北、华东、华南、华中、西北、东北）主要区域注册不低于一定数量运营实体，负责平台在当地区域的运营推广。每个区域具有不少于一定数量特定区域企业用户或为不低于一定比例的特定区域企业提供服务。
（四）平台开放运营能力
1、平台具备独立运营能力。具有独立法人实体或完整组织架构的集团独立部门，人员规模不少于一定规模。
2、平台具备开放运营能力。建立产学研用长期合作机制，建有开发者社区，且第三方开发者占平台开发者总数比例不低于一定比例。
（五）平台安全可靠能力
1、工控系统安全可靠。在平台中建立工控系统安全防护机制，主动防护漏洞危害与病毒风险。
2、关键零部件安全可靠。在平台边缘计算或人工智能应用中，具备关键零部件的安全可靠能力。
3、软件应用安全可靠。平台创新开发一定数量工业机理模型、微服务组件或工业APP。

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：通过实时监控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，构建高效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、化学等领域专业知识，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。

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。大力培养具备工业专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、专业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。优秀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。
龙兴物联坚持以客户为中心，7×24小时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。
我们对于云平台开发质量进行严格把控，平台设计好后，我们进行严格的软件测试，包括功能测试、性能测试、界面测试、安全测试、接口测试、易用性测试、兼容性测试。
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