工业物联网与工业大数据强强联合!工业大数据如何存储?

在下述的内容中，小编将会对工业大数据的相关消息予以报道，如果工业大数据是您想要了解的焦点之一，不妨和小编共同阅读这篇文章哦。

一、工业物联网生产线的大数据应用

工业大数据技术是使工业大数据所包含的价值得以挖掘和展示的一系列技术和方法，包括数据规划、采集、预处理、存储、分析挖掘、可视化和智能控制。工业大数据应用是将工业大数据系列技术和方法整合应用到特定工业大数据集，获取有价值信息的过程。工业大数据技术研究和突破的本质目标是从复杂的数据集中发现新的模式和知识，挖掘有价值的新信息，从而促进制造企业的产品创新，提高管理水平和效率，拓展新的商业模式。

现代工业制造生产线配备了数以千计的小型传感器来检测温度、压力、热量、振动和噪音。由于每隔几秒收集一次数据，利用这些数据可以实现多种形式的分析，包括设备诊断、功耗分析、能耗分析、质量事故分析(包括违反生产规定、部件故障)等。总之，在生产过程改进方面，在生产过程中利用这些大数据可以分析整个生产过程，了解每个环节是如何执行的。一旦某个流程偏离了标准流程，就会产生报警信号，可以更快地发现错误或瓶颈，更容易解决问题。利用大数据技术，还可以建立工业产品生产过程的虚拟模型，模拟和优化生产过程。当所有过程和性能数据都可以在系统中重建时，这种透明度将帮助制造商改进他们的生产过程。再比如，在能耗分析方面，利用传感器对设备生产过程中的所有生产过程进行集中监控，可以发现能耗异常或峰值，从而优化生产过程中的能耗，所有过程都可以被执行。分析将大大降低能耗。

二、工业大数据之数据存储

数据存储技术已经从最初的手工管理发展到文件管理阶段，再随着数据库管理系统的出现，关系型数据库成为主要的数据存储技术。在关系型数据库中，首先采用的是单表存储，即所有的数据都存储在一个表中，设计简单，但是数据的增加使得访问效率越来越低;那么多表存储的使用提高了单表的运行效率，但是随之而来的问题是多表联合查询效率不高。信息技术的飞速发展和互联网的兴起，使得数据量猛增。传统的单机存储方式存在性能瓶颈，似乎无法访问大量数据，其扩展性和负载能力也无法满足用户的性能和效率需求。为了解决存储和访问的问题，分布式存储逐渐出现。由于节点数量多，可以满足大数据的存储容量。另外，在网络通信技术的支持下，数据访问请求可以由多个节点并发执行，访问速度快。

从数据类型来看，分布式数据存储可以分为结构化数据和非结构化数据存储。结构化数据存储主要使用分布式关系数据库。 Green Plum是常用的分布式关系型数据库，底层基于Postgre SQL分库分表实现，以堆表为基本存储形式，采用MPP并行处理架构; Cloud Spanner 是谷歌发布的全球分布式存储服务，整合了关系型数据库和No SQL数据库的最大优势;非结构化数据管理主要通过分布式文件系统和非关系型数据库进行管理。典型的分布式文件系统包括 HDFS 和 Ceph FS 等。 HDFS 简化了存储系统的设计，将数据存储在块中，每个数据块默认大小为 64 MB，可以使用数据块进行数据备份，可以提高数据的容错性和可用性; Ceph FS 通过动态子树分区管理元数据集群。在非关系型数据库的研究中，Mango DB是基于文本存储模型的，一般的存储格式是BSON或者类BSON的数据列表; Hbase是Apache开源的非关系型数据库，基于列模式存储，具有高性能、高可靠性和可扩展性。

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