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。
数据管理技术
工业互联网关键技术
Industrial Internet
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
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。
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。
顶层设计。
工业互联网推动力与催化剂
Industrial Internet
推动技术创新
我们需要不懈努力推动技术创新,同时加大投资 配置必要的传感器、测试设备与用户界面系统。 投资将成为加速实现技术转化的基本条件。
创造更多就业机会
建立庞大的人才库,包括新型交叉人才,如机 械与工业工程结合形成新的“数字机械工程 师”,创建分析平台与算法的数据专家及软件 与网络安全专家。
工业互联网实质
Industrial Internet
01
首先是全面互联,在全面互联的基础 上,通过数据流动和分析,形成智能 化变革,形成新的模式和新的业态。 互联是基础,工业互联网是工业系统 的各种元素互联起来,无论是机器、
人还是系统。