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  • 工业大数据平台需求分析

    千次阅读 2019-01-11 11:35:30
    工业大数据平台需求分析 按照标准化的思路建设大数据平台,实现政务数据、企业数据及其他数据的安全接入、存储、共享、分析、应用和管理的目标,以支撑整个创新创业生态、大数据产业链的健康发展。工业大数据平台...

    按照标准化的思路建设大数据平台,实现政务数据、企业数据及其他数据的安全接入、存储、共享、分析、应用和管理的目标,以支撑整个创新创业生态、大数据产业链的健康发展。工业大数据平台主要由企业服务平台(1)运行监测平台(2)智能分析平台(3) 3大系统组成。

    企业服务平台

    企业服务平台主要针对企业用户;包含信息服务双签服务项目服务

    1.1信息服务

    企业的信息服务包括企业自画像及政策信息。
    企业画像信息来源通过企业自身上传和大数据平台获取,包含信用、人社、财政等信息。
    政策信息包括政府各部室发布的各项政策或企业扶持文件。

    1.2双签服务

    一个是为企业所用的工单系统,企业发起诉求->双签部门接收后分发相应部门->部门处理后回复->工单完结确认 ,工单进度采用邮件/短信提醒。
    一个是对双签部门的设置,可自行定期为企业和部门进行绑定。

    1.3项目服务

    对以往纸制项目申报流程的电子化

    运行监测平台

    2.1核心指标

    规上工业企业数量
    规上工业增长速度
    技改投资
    工业利润增速
    企业亏损面

    2.2生产要素

    工业用电量
    工业用气量
    工业人才数
    工业企业贷款余额
    工业切换专项资金

    2.3重点产业分析

    2.4重点区域分析

    智能分析平台

    3.1数据挖掘

    将多个数据源(企业上传,平台获取)通过ETL进行数据整合,关联。透过事件的表象发现隐藏在背后的蛛丝马迹,从而找到潜伏的规律以及看似无关事物之间背后的联系,用此来洞察数据趋势。

    3.2智能钻取

    当我们想从规上工业增长速度排名报表中,找出排名首位的明细数据,以此分析其位列首位的原因。

    这个时候,在网格BI报表分析工具中,只需两次双击便可直接调取明细

    3.3大数据可视化

    可以优美地将大数据中的繁杂简化成既美观又富有意义的可视化图形/表格。同时支持大屏,PC,手机三端显示。

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    背景

    工业仪表仪器制造业转型,物联网起步。公司这边没有一开始就上什么分布式、大数据,估计是这个转型的阶段硬件业务都不稳定,更别说辅助的软件了。所以招人的时候就招了我一个一年经验的,对分布式和大数据这些都没接触过。

    第一阶段 数据收集

    硬件通过物联网技术上传数据到服务器,信息化系统做数据收集、展示。

    后台用SSM框架搭建RESTful接口工程,提供增删改查功能接口,数据库用的mysql(起步阶段,硬件方面还属于未成形阶段,几乎没多少设备接入,数据量少),PC前端(JSP+AJAX+BootStrap),移动端(H5实现,包括微信公众号和企业微信等),这些难度都不高,毕业一年带了一个实习生就整完了,相对来说前端会麻烦点,毕竟前端是业余,H5这块网上找个UI框架做起来还是快,慢的在于微信接入,之前没做过,调研+服务器准备+域名准备+备案花了不少时间。

    最重要的是物联网模块,设备上传的数据如何接收?这一块是我入职前就已经写好了,用的公司成形的技术(C#),因为之前没有JAVAWEB这块,都是C#做的PC程序,也就是“上位机”,这玩意是和微软挂钩的,所以服务器用的就是windows服务器,刚开始去的时候还有点不适应。

    应该有不少公司会经历这个阶段吧?很多实力不够的公司估计这部分就找外包做了,毕竟靠谱的外包可以直接提供一整套大数据服务,自己搞嘛还是很有可能整不出来的。

    第二阶段 业务接入

    上一阶段基本能实现硬件数据上传,信息化提供查询与展示,当然因为是起步阶段,性能存储这些都是没考虑的,平台用户几乎都是公司内部的,以及少数客户领导关注了公众号,访问并发几乎为零,也就物联网这块有几台β测试机器连着。

    这时候,第一批设备进入试生产,大概有个十几台设备出去了,这时候领导希望把一些流程业务移到信息化平台上来,比如仪表的运维工作,人员管理等,到这一阶段一个信息化平台就相对完整了。

    相关技术:后台Activiti做流程管理,前端Echarts做各种图表展示。

    第三阶段 存储优化

    之后在一段时间内都在负责别的项目,平台这块就没管了,直到有一天发现有个页面响应特别慢,大概4S左右才能响应,于是开始查问题,最后发现是后台SQL查询十分慢,一看这个业务相关的表,惊了!!!!居然有500万+条记录,再加上自己写的sql也有问题,表设计也有问题,导致这张大表不仅需要join很多张表还要子查询才能查出我需要的数据(个人编程习惯,也不知道是好是坏,习惯一个SQL能查出来的绝不分开查),因此查询效率很低。

    那为什么突然就这么多数据了呢?因为设备上传的数据有很多类型,其中有一种属于高频类数据,上传周期大概为1分钟左右,一台设备一天单凭此类型数据就1500条记录左右,几十台表一天大概6、7万条数据。

    现在才是起步阶段,存储查询性能就已经遇到问题了,立马着手调研,最后决定采取分表分库来暂时解决此问题。

    业务分库:物联网数据和业务数据分开。
    分表策略:按日期分表,根据数据量计算,按几年内的业务发展速度推算可能接入的设备数,估算多久单表数据量会涨到千万级别(理论上说,单表数据量有个500万左右,就需要考虑分表,但是我们相关业务是可以牺牲效率的,且这些表也只涉及小部分业务。),最后定板分表时间区间为周,即每周数据存储到当周的表。

    **经过分库分表后,可以控制单表数据量不会无限增加,且在一定范围内。**分库分区后,查询效率也快了不少,关于ShardingJDBC可以看我的另一篇文章。

    相关技术栈:SSM + ShardingJDBC+多数据源。

    第四阶段 可持续发展Hadoop

    经过上阶段,平台在短时间内存储和查询都不太会有问题,但是面对后面大数据分析,大量设备接入还存在很多问题,例如:

    1.后期大数据量的分析计算是否还是需要内存数据库来实现?
    2.后期设备持续增加,单周数据量远超mysql单表容量怎么办?难道再细分分表区间吗?分到一天一张表??,这样无疑会导致数据碎片化严重
    3.物联网模块是否需要重构,目前的架构可能只能支持几百台设备并发上传数据,后期如何扩展?

    最后,Hadoop,就是它,我希望以Hadoop生态圈来改进平台,后面我会持续分享学习Hadoop的过程,希望能有大佬多多指导。

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  • 大数据经过多年的潜心发展,在当今可以说是进入到了一个快速发展期。...这同样是大数据技术的应用······工业大数据分析平台是利用大数据技术开发搭建的为工业企业服务的一体化信息平台。我们国家世界工...

    大数据经过多年的潜心发展,在当今可以说是进入到了一个快速发展期。各种围绕大数据的应用开发也迅速火热起来了。政务大数据解决方案、企业级大数据解决方案、智慧城市停车大数据解决方案等已经开始被应用。5月份一条很有意思的娱乐新闻——警方在某歌手的演唱会上抓捕了好几个被网上追逃的人。这同样是大数据技术的应用······

    工业大数据分析平台是利用大数据技术开发搭建的为工业企业服务的一体化信息平台。我们国家世界工厂,仅仅成为制造大国是不行的。这些年国家高新技术产业的快速发展,我们应该可以深刻感受到我们正在从制造大国向制造强国迈进!面对这百年难得的机遇,如何跨好这一步,利用好工业大数据正是我们需要深刻思考的地方。

    工业大数据平台解决方案

    工业大数据作为工业互联网平台的核心组成部分,是当今工业转型升级的必然选择。大数据以及现在大火的人工智能技术对于传统行业转型升级可谓影响深远,工业大数据分析平台功不可没! 那么工业大数据分析平台在传统行业转型升级中到底可以发挥哪些特别的功能或者是价值?

    要了解工业大数据分析平台的应用价值,就要先搞清楚这样的分析平台架构。每次一说道某某分析平台的架构总是会让人有点懵!直接化繁为简吧,比如典型的大快搜索以DKhadoop为底层框架开发的工业企业一体化信息分析平台,三个特别重要的架构模块是:分行业统计分析模块、经济增长与税收预测模块、落后产能预警模块。当然还有很多其他的功能模块,感兴趣的就要麻烦自己去了解一下了。

    工业大数据平台解决方案

    通过这样的一个工业大数据分析平台的应用,可以为工业企业创新、产品的研发、工业企业管理等各个方面服务。比如:在企业产品创新方面:通过大量的数据挖掘、分析,能够帮助企业精准把握客户的需求,为产品创新做出贡献。总的来说,工业大数据分析平台的应用价值主要可以提现在以下几个方面:

    1、提高行业、企业生产效率,提升产品质量;

    2、降低生产成本,实现节能降耗;

    3、加快工业企业产品创新速度,有助于实现大规模定制生产;

    4、加快实现工厂的智能化管理、生产

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  • 日前,工信部下发了《关于发布2016年工业转型升级(中国制造...据悉,工信部将选择条件成熟、显示度高、带动性强的行业,支持3家科研机构或大型企业,联合上下游,分别建设2个公共工业云服务平台和1个工业大数据服...


    日前,工信部下发了《关于发布2016年工业转型升级(中国制造2025)重点项目指南的通知》。

    工信部明确了中国制造2025重点项目共十八个重点领域,其中工信部将重点扶持工业云和大数据公共服务平台建设及应用推广。

    据悉,工信部将选择条件成熟、显示度高、带动性强的行业,支持3家科研机构或大型企业,联合上下游,分别建设2个公共工业云服务平台和1个工业大数据服务平台。

    发展满足特定需求的计算存储资源、平台软件、应用软件共享和租用等工业云服务,开展工业云服务推广应用,降低中小企业信息化门槛。

    探索开展工具库、模型库、零部件库、标准库、知识库等工业设计资源库的集成共享,促进网络化协同制造,优化生产组织效率。

    提供设备预测管理、产品全生命周期管理、能源管理、精准营销等服务,增强多元异构数据的集成、建模、分析服务能力,探索基于工业大数据的服务新模式,面向社会开展推广应用,形成一批可推广、可复制的工业大数据服务平台建设和应用模式。

    为此,工信部还将对重点项目采用招标方式组织项目进行资金补助支持,补助比例不超过总投资的50%,单个项目补助总金额不超过2000万元。支持不超过3个项目。


    本文出处:畅享网
    本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。

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