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物联网落地难?源清慧虹数据中台为企业强势助力

时间:2020-06-02
如今,物联网(IoT)技术不断发展,不仅为市场提供了新机遇,还为大量传统行业提供了发展的新动能。越来越多的企业已经或计划通过物联技术实现产品升级、企业转型,从而在日渐激烈的市场竞争中占据领先地位。

然而,IoT在技术层面面临着严峻挑战,导致物联网实际应用效果与规划相差甚远。针对这一现状,源清慧虹切中要害,在多年的业务积累中打造了以数据中台为代表的一组企业级能力的合集,包括了基于软总线、模块化的硬件研发能力,以及以数据中台、业务中台、算法平台、可视化平台为核心的云服务建设能力。其中数据中台为SensorCmd等业务平台提供IoT数据基础服务,在物联网应用中处于重要位置。


1. 物联网应用面临的挑战 

传统的大数据技术架构和服务,仅能够部分满足物联网应用的要求,因此在展开物联网应用时,无论是服务供应商或者业主,都会有以下困惑:

●为什么增加一个新类型设备接入,就需要好几天时间进行通信协议的适配?

●为什么做少量演示时,系统响应迅速,一旦真实部署却十分卡顿?

●为什么物联网应用同时接入数千个设备进行数据分析会出现宕机?

●为什么一个设备掉线了,需要排查的环节如此之多?

●支不支持4G?支不支持5G?支不支持NB-IoT?

●上级单位/第三方单位需要打通数据通路,为何需要大量开发?

●……



现阶段,IoT在系统层面的主要挑战:
●产业链冗长,人才和资金投入规模较大

 IoT领域涉及仪器仪表、电子信息技术、通信技术、云计算、人工智能等多个技术方向,也涵盖了传感器、通信设备、数据库、业务平台等多个应用环节,需要各技术领域人才,然而IoT领域人才却较为稀缺,具备物联网全栈解决方案能力,意味着庞大的研发团队规模和海量的资金投入;


●海量数据提取,模型的不断优化

庞大如一座城市,微小如一台风电发电机组,产生的数据都是十分巨大的。例如,区域级别的交通基础设施项目,在分析时可能要求支撑数万条甚至更多的数据读写,解决具体问题需要大量的数据、模型积累,并不断通过数据对模型进行优化和修正;

●应用场景复杂多样,所需监测设备不统一

 IoT场景复杂、多样,能源电力行业与交通市政行业所采用的设备可能完全不同,而在单一场景如风电升压站运维中,也可能涉及几百种不同型号的监测设备、数十种通信协议,以及若干复杂的测控联动需求;

●数据安全和数据质量的风险

绝大多数IoT企业仅从事数据采集(传感)、数据传输、数据应用之中的一个环节。为了提高兼容性,设备往往采用简单、传统的鉴权机制和加密方法,可能会导致巨大风险;

●部署方式多样,需满足客户定制化需求

在项目中对部署的要求涵盖了公有云部署、私有云部署、物理机部署等多种场景,也包括了Windows Server、各种版本的Linux、国产化系统等多种系统环境;

●......


  为了应对业务层面日新月异的需求,并增强技术层面的包容性与拓展性,在开展物联网业务时,需要能够提供可靠、稳定、扩展灵活且能够适应各种部署环境的IoT数据基础服务;能够针对以海量时序数据为基础的各种IoT业务形态,为各种复杂业务场景、业务流程、业务功能提供简单快捷的数据支撑。

2.慧虹太行数据中台

源清慧虹致力于打造工业互联网核心能力,服务于航空、高铁、交通、电力等多个行业。公司拥有嵌入式计算机、无线传感网、通用控制器、智能功率控制器、分布式总线网络等硬件核心技术和产品,拥有完整的协议、芯片设计能力,嵌入式控制系统设计工具、方法、服务能力,提供从硬件到SaaS的整体解决方案。


慧虹太行系列IoT中台能力体现了源清慧虹在各个行业中D2V(Data to Value)的能力,其中数据中台为SensorCmd等业务平台提供IoT数据基础服务,在物联网应用中所处的位置可以在如下架构中体现:

向下,数据中台可为各种物联网设备提供连接服务,支持设备通过无线和有线多种网络传输协议接入,进行数据上传;也可为设备管理提供远程配置、OTA空中升级等下行指令支持。

向上,数据中台通过API接口的形式为各种物联网应用提供数据接口,可以进行实时数据推送、流处理,也可以支持高度自定义地提取历史数据;并支持通过MQTT等多种方式进行第三方订阅数据。

这使数据中台既对设备友好,提供标准化的规范数据结构,设计有统一的基础层、公共中间层、特色应用层,实现多元异构数据接入和指标口径统一;也对业务应用友好,提供统一数据开放接口,构建有数据主体集和数据查询引擎(API接口),实现面向业务统一数据出口和统一查询逻辑;在降低数据管理和使用门槛的同时,提高数据的使用效率;更为故障诊断、状态识别等深层次物联网引用提供了算法和模型的运作基础。

3.可实现的功能


数据中台可实现的功能如下:


简化的数据中台可提供的服务如下:


4.技术架构

简化的数据中台技术架构如下所示:


系统采用了高性能分布式服务间消息传输解决方案,支持单实例多集群,可跨机房在集群间无缝地完成消息复制,具备极低的消息发布和端到端延迟。与传统大数据计算框架相比,可无缝扩展到超过一百万个topic,非常适用于海量传感设备、网关的接入。分层式存储可在数据老化时,高效地将数据从热存储转移到冷存储中。

系统采用了列式时序数据库管理系统,不单单是一个简单的数据库,能够允许在运行时创建表和数据库、加载数据和运行查询,无需重新配置或重启服务。而在数据库中,除了数据本身,不再存储其它额外的数据。

数据库能够使用服务器上一切可用的资源,以最自然的方式并行处理大型查询工作,并可以进行分布式的查询处理,也支持基于SQL的声明式查询语言。为了更加高效的使用CPU,数据不仅仅按列存储,同时还按向量(列的一部分)进行处理,这样可以更加高效地使用CPU。这样可以提供有效的在线查询能力,在没有对数据进行任何预处理的情况下,以极低的延迟处理查询并将结果提供给用户界面,大幅提升用户使用的友好度。

可以看出,数据中台并非一个具体的数据仓库或数据管理工具,而是基于一系列技术、模块、功能构成的的一组IoT应用核心能力。

5.特点与优势 


与传统的物联网解决方案相比,慧虹太行数据中台能力具备的优势有:

典型特征还包括:

●多元异构数据接入
以需求为驱动,以数据多样性的全域思想为指导,采集与管理全业务、多终端、多形态的数据;

●弹性可伸缩
处理能力随硬件数量线性增加,不但可用于大规模云平台, 也可用于单机手持设备,可简单、快捷地支持私有化部署;

 


●具备数据分析引擎
在复杂应用场景下,如PHM故障预测与健康管理(Prognostics Health Management)、SHM结构健康监测(Strucural Health Monitoring)等,不再是简单利用单点监测数据结合阈值进行分析。数据中台提供算法引擎,可自由定义变量,配置公式进行单测点、多测点数据实时运算,并可载入和发布成熟模型进行进一步分析;

●海量设备接入
在海量数据接入的场景下,同一时刻可能存在成千上万的高频采样设备数据接入。系统为分布式设计,可水平拓展,充分发挥每个节点的计算性能;



目前在管结构监测设备遍布全国21个省,数量达到30000余个。源清慧虹在管的某风电场运维系统,实时数据流量达到数十Mb;

 数据安全可靠
处理能力随硬件数量线性增加,不但可用于大规模云平台, 也可用于单机手持设备,可简单、快捷地支持私有化部署;

便于运维管理
提供统一运维接口,集成式运维界面,实时掌握运行中全局信息。包括上下行日志、负载趋势、实时资源消耗、系统状态等系统资源。




慧虹太行数据中台能力适用的场景具有以下特点:

应用中需要接入的传感设备数量、总体数据量十分庞大;

传感设备传输数据所采用的通信协议复杂多样,需要进行规范接入;

需要即时对数据进行分析、处理,延时要求高;

需要对海量数据进行可靠的存储,并高效读取指定时间的连续数据;

需要支撑的上层业务系统进行跨行业、场景各不相同的数据分析需求。

6.典型应用场景 

典型的应用场景包括:
  • 区域级市政基础设施健康管理项目,如城市桥隧群监测、路网级交通基础设施监测;

  • 工业互联网项目,如风电场智慧运维和大数据分析、生产企业产线安全监测等。


7. 应用案例 

慧虹太行:通用结构监测云平台

应用于交通、市政等领域大型基础设施通用结构监测云平台,接入桥梁、隧道、边坡、楼宇等数十个行业关键基础设施监测数据,实时分析、预警,并定期生成运行健康分析评估报告。


慧虹太行:风电智慧运维系统

应用于新能源电站一体化综合监控系统中,实时接入原有的综自、综辅系统数据,接入GIS、主变的重要部件监测数据,接入风机SCADA数据,实现风电场一体化运维。



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