基于工业互联网的大数据平台建设分析

基于工业互联网的大数据平台建设分析

卢亮

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摘要：由于信息技术的飞快发展，工业互连网和大数据技术早已成为促进企业发展和创新的关键推动力。工业互连网将传统的制造业与互连网技术相融合，实现设备之间的互连互通，推动生产过程的数字化和智能化化。大数据技术则能够从海量数据中获取有价值的信息和洞见，为企业决策给予强强有力的支持。在这个背景下，建设一个基于工业互连网的大数据平台越来越是十分关键。对工业互连网和大数据平台的定义开展详细介绍，并讨论了大数据平台在工业互连网中的作用和关键技术，同时还分析了大数据平台建设的挑战和未来的发展发展趋势。

关键词：工业；互联网；大数据

引言

工业互联网的兴起和大数据技术的快速发展为企业提供了新的机遇和挑战。工业互联网将传统的制造业与互联网技术相结合，实现设备之间的互联互通，促进生产过程的数字化和智能化。而大数据技术则能够从海量数据中提取有价值的信息和洞见，为企业决策提供支持。在这一背景下，建设一个基于工业互联网的大数据平台具有重要意义。

1工业互联网与大数据平台的概念

1.1工业互联网的定义

工业互联网是将传统制造业与互联网技术相结合，实现设备之间的互联互通，实现信息的高效传递和共享，从而提升企业的生产效率和竞争力。

1.2大数据平台的定义

大数据平台是基于大数据技术构建的信息管理和分析平台，能够实现对海量数据的采集、存储、处理和分析，为企业决策提供有力支持。

2工业数据平台的建设

2.1云平台总体架构

依靠统一数据源及数据口径、数据出入口进行工业大数据平台的数据搜索，满足各种专业分析需求，持续提高信息模型的健全度，做到统一化信息模型的目的。应用云平台整体构架，需要保障PssS的环境与服务层和业务层。从PaaS环境层分析，其可支撑点关键性软件和部件的运作，还包含数据库和各种中间件，其中代表性较强大数据处理为Hadoop。从总体状况分析，朝向一般数据中心典型应用情景会给予云平台整体构架。从其总体应用状况分析，能够构架朝向一般数据中心的应用情景，能够混和IT资源应用，可创建云方式之下的基础资源生产调度方式，其可应用PaaS的能力，以服务形式凸显系统典型软件给予统一性的环境支撑点于业务系统之中，进行统一性监管和管理，为此实现广泛应用大数据的能力，向用户给予云服务业务平台，围绕PaaS和LaaS，将其应用于检测、生产及开发的全部步骤。

2.2数据平台目标的架构

大数据平台建立时需要从五个层面开展，即应用层、能力层、数据层、获取层和数据源。且可通过MapReduce手段，使得业务可以将任务向任何一个集群服务器之中分布和运行，其可大规模地进行数据的规模化计算，同时考量了设备的不稳定性因素，可促进设备计算高效性和准确性的提升。但是在Hadoop云平台建立中，主要应用了非结构化和半结构化的数据，依靠海量数据存储形式，可保障其使用高效化和时效化。

2.3分级存储大数据平台之中的数据

在数据分级储存时，需要依据有关原则进行，也便是需要以数据基本在数据平台下、在数据生命周期持续向通用性性更改的情况之下进行分级储存管理。在此过程中，数据分级管理需要保障主线任务通畅，对分级原则开展明确。进行集成化更新改造以后，可将数据库之中的关键性数据向低成本分布式数据库转换，其可对主数据库储存压力充分发挥缩减效应，为此实现深层分析支持数据的作用，便是储存系统的关键性作用。

3大数据平台建设的关键技术

3.1数据采集技术

大数据平台的建设需要有效地数据采集技术。其中包括传感器技术、物联网技术和边缘计算技术。传感器技术用于实时感知和采集设备和环境数据，物联网技术用于实现设备之间的互联互通，边缘计算技术则能够在接近数据源的边缘设备上进行数据处理和分析，减少数据传输的延迟和带宽消耗。

3.2数据存储与管理技术

大数据平台需要应对海量数据的存储和管理需求。传统的关系型数据库已经无法满足大数据处理的要求，因此出现了分布式文件系统和NoSQL数据库等新的数据存储技术。同时，数据安全和隐私保护也是大数据平台建设中不可忽视的方面，需要采取适当的数据加密和权限管理措施。

3.3数据处理与分析技术

大数据平台需要强大的数据处理和分析能力。其中包括数据清洗、数据挖掘、机器学习和人工智能等技术。数据清洗用于去除数据中的噪声和错误，数据挖掘能够从数据中发现潜在的模式和规律，机器学习和人工智能则能够利用历史数据进行预测和决策支持。

4大数据平台建设的挑战

4.1数据安全和隐私保护

大数据平台涉及海量的敏感数据，数据安全和隐私保护是一个重要的挑战。建设者需要采取有效的安全措施，如数据加密、身份认证和访问控制等，确保数据的机密性和完整性。

4.2技术集成和系统架构

大数据平台建设涉及各种不同的技术和系统的集成，需要考虑技术之间的兼容性和协同工作。同时，合理的系统架构设计能够提高系统的可扩展性和可维护性。

4.3人才培养和管理

大数据平台建设需要具备相关技术和管理能力的人才。但目前行业中对于大数据人才的需求远远超过供应，人才培养和管理成为一个重要的挑战。

5大数据平台的未来发展趋势

由于技术的持续发展和应用情景的持续拓展，大数据平台将展现以下几个发展发展趋势：（一）边沿测算与物联网的结合由于物联网设备的普及化和边沿测算技术的完善，大数据平台将更为重视边沿测算能力的提高。通过在贴近数据源的边沿设备上开展数据处理和分析，能够降低数据传送的延迟时间和带宽耗费，提升回应速率和实时性。（二）加强人工智能化与全自动化技术的应用大数据平台将更为重视人工智能化和全自动化技术的应用，以实现智能化化的数据处理和决策支持。设备学习、深层学习和自然语言处理等人工智能化技术将普遍应用于大数据分析和智能化决策，提升工业互连网的智能化化水准。（三）提升数据安全与个人隐私保护由于数据泄漏和个人隐私侵害事情的频发，大数据平台将提升数据安全和个人隐私保护措施。引进更为优秀的数据加密技术、安全优化算法和个人隐私保护体制，保证敏感数据在收集、储存和传送过程中得到有效的保护。（四）跨行业和跨平台的数据共享资源与合作大数据平台将推动不同行业和平台之间的数据共享资源和合作。通过创建开放的数据共享资源体制和数据互换标准，实现跨行业数据的融合与分析，促进各个行业的创新和合作。（五）智能化决策与智能化提升的深层结合大数据平台将进一步推进与企业决策和提升的结合。通过将大数据分析与决策系统、经营管理系统等开展深层集成化，实现智能化决策和智能化提升的闭环控制，提高企业的生产效率和竞争力。

6结束语

综上所述，基于工业互联网的大数据平台建设是推动企业发展和创新的重要驱动力。通过充分发挥大数据平台在数据采集、存储、处理和分析方面的作用，企业能够从海量数据中获取有价值的信息和洞见，为决策和优化提供支持。未来，大数据平台将不断发展，融合新的技术和应用场景，为企业带来更大的价值和竞争优势。

参考文献

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