工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)是工業(yè)領(lǐng)域信息化、智能化的核心基礎(chǔ)軟件，在智能制造中發(fā)揮重要作用，更是大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)等產(chǎn)業(yè)的核心支撐軟件。本次公開課圍繞工業(yè)數(shù)據(jù)采集知識(shí)、工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品功能及其應(yīng)用展開，旨在幫助用戶深入了解工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的技術(shù)及其應(yīng)用。

工業(yè)數(shù)據(jù)采集是利用泛在感知技術(shù)對(duì)多源設(shè)備、異構(gòu)系統(tǒng)、運(yùn)營(yíng)環(huán)境、人等要素信息進(jìn)行實(shí)時(shí)高效采集和云端匯聚。數(shù)據(jù)采集的范圍包括對(duì)工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備的采集、智能產(chǎn)品/裝備的數(shù)據(jù)采集以及ERP、MES等應(yīng)用系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集，具有連接性、實(shí)時(shí)性、融合性、多種工業(yè)協(xié)議并存等特點(diǎn)。

▲ 工業(yè)數(shù)據(jù)采集體系架構(gòu)

什么是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)？

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)是對(duì)實(shí)時(shí)性要求高的時(shí)標(biāo)型信息的數(shù)據(jù)庫(kù)管理系統(tǒng)，集成各種異構(gòu)通訊協(xié)議的數(shù)據(jù)源，形成統(tǒng)一的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)訪問接口。完成對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的集中海量存儲(chǔ)，支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)讀寫操作和歷史數(shù)據(jù)的高效查詢，提供實(shí)時(shí)計(jì)算、實(shí)時(shí)分析處理等功能。

▲ 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)功能要求

應(yīng)用領(lǐng)域：

（1）為工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)信息的存儲(chǔ)和訪問提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)源，支持實(shí)時(shí)監(jiān)控和高級(jí)控制；

（2）作為企業(yè)實(shí)時(shí)信息中樞，支持MES等應(yīng)用（調(diào)度系統(tǒng)、優(yōu)化系統(tǒng)、物料平衡系統(tǒng)等）；

（3）為智能社會(huì)提供信息基礎(chǔ)（如智能交通系統(tǒng)、智能樓宇系統(tǒng)、數(shù)字環(huán)保監(jiān)控系統(tǒng)等）。

實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)

1、連接多個(gè)數(shù)據(jù)源

現(xiàn)代的工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)要求可以支持連接各種標(biāo)準(zhǔn)通信協(xié)議的設(shè)備和設(shè)施，例如支持自動(dòng)化系統(tǒng)（DCS、PLC、SCADA等）、數(shù)據(jù)庫(kù)、傳感器、新型智能設(shè)備、機(jī)械、機(jī)器人、LIMS、PLM、ERP以及其他數(shù)據(jù)來源。

2、IT和OT數(shù)據(jù)融合

隨著越來越多的數(shù)據(jù)被收集整理，需要將數(shù)據(jù)用規(guī)范的、可利用的方式存儲(chǔ)起來，才能將其應(yīng)用到采用高級(jí)分析功能的智能化程序中。

▲ 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)接口結(jié)構(gòu)

3、邊緣計(jì)算&云計(jì)算

企業(yè)的數(shù)據(jù)量越來越大，不可能將所有的數(shù)據(jù)都集中到一個(gè)或者幾個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)，邊緣計(jì)算或云計(jì)算顯得更為重要。

4、新的云和邊緣部署

基于速度、效率、安全等因素，企業(yè)仍然更偏向于私有云，但公有云也同樣重要。未來數(shù)據(jù)庫(kù)廠商可能會(huì)面臨客戶混合云場(chǎng)景，不僅有私有云和公有云，還有邊緣設(shè)備，甚至公有云跨平臺(tái)的場(chǎng)景。

5、使用高級(jí)分析

機(jī)器學(xué)習(xí)和AI技術(shù)開始應(yīng)用于工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析中，對(duì)未來發(fā)展進(jìn)行預(yù)測(cè)和預(yù)警。

6、數(shù)據(jù)可視性和智能運(yùn)營(yíng)

數(shù)據(jù)除了需要存儲(chǔ)，其更大的功能還在于展示和支持決策，對(duì)于供應(yīng)商提出了更高的要求，像Tableau、TIBCO Spotfire等各種可視化軟件已被認(rèn)為是實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的重要組成部分。

▲ 實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)調(diào)度策略

7、數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具

數(shù)據(jù)質(zhì)量的好壞直接影響到數(shù)據(jù)建模以及一些其他高級(jí)分析功能，錯(cuò)誤、有缺失或異常值等很可能會(huì)對(duì)其產(chǎn)生重大影響，從而影響決策者決策，數(shù)據(jù)質(zhì)量管理工具也因此越來越流行。

8、數(shù)據(jù)庫(kù)容器

出于安全、部署、網(wǎng)絡(luò)等各方面的考慮，目前開始興起將數(shù)據(jù)庫(kù)容器化。容器是輕量級(jí)的，可移植的，具有自己的CPU、內(nèi)存、I/O和網(wǎng)絡(luò)資源，并且共享主機(jī)操作系統(tǒng)的內(nèi)核。