作者：GE數(shù)字集團(tuán)產(chǎn)品總監(jiān) Steve Pavlosky

翻譯：GE數(shù)字集團(tuán)系統(tǒng)架構(gòu)總監(jiān) 余思源

越來(lái)越多的工業(yè)客戶希望使用基于云端的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)來(lái)優(yōu)化工廠運(yùn)營(yíng)，各級(jí)領(lǐng)導(dǎo)們也看到了在一套平臺(tái)上保存暨分析數(shù)據(jù)的價(jià)值，但應(yīng)該如何將這些分析應(yīng)用到工廠設(shè)備生成的海量數(shù)據(jù)呢？

混合模型便是其中的一個(gè)選擇，它使客戶能夠橋接云和本地解決方案，并同時(shí)兼顧兩方面的優(yōu)勢(shì)。

世界各地的 IT 領(lǐng)導(dǎo)們都看到了云端分析系統(tǒng)的潛在價(jià)值，在一套新項(xiàng)目上線幾個(gè)月后，財(cái)務(wù)部門負(fù)責(zé)人收到了云服務(wù)商發(fā)來(lái)的用于數(shù)據(jù)導(dǎo)入和存儲(chǔ)的賬單，并發(fā)現(xiàn)了其中的危險(xiǎn)信號(hào)。

對(duì)于由機(jī)器和工藝設(shè)備生成的高頻時(shí)序數(shù)據(jù)，將其保存在云端其實(shí)并不具有成本優(yōu)勢(shì)，那么該如何利用基于云端的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)的強(qiáng)大功能來(lái)處理現(xiàn)代機(jī)器創(chuàng)建的海量數(shù)據(jù)呢？GE推薦的方案是采用一種混合數(shù)據(jù)管理模型，它在接近數(shù)據(jù)源的位置（工廠或企業(yè)數(shù)據(jù)中心）使用Historian來(lái)保存原始數(shù)據(jù)，然后將較低頻率的數(shù)據(jù)上傳到云端進(jìn)行分析。

在工廠中通常以一秒（或更快）的間隔采集機(jī)器和工藝數(shù)據(jù)。 所以，每個(gè)傳感器每月會(huì)生成大約 260 萬(wàn)個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)，客戶需要對(duì)其進(jìn)行處理并存儲(chǔ)。

以北美一家基于云的主流分析平臺(tái)提供商為例，通常情況下他們對(duì)數(shù)據(jù)的處理（即載入數(shù)據(jù)）和存儲(chǔ)分別收費(fèi)。使用他們的某個(gè)應(yīng)用存儲(chǔ)套件，當(dāng)傳感器數(shù)量小于120個(gè)時(shí)，處理和存儲(chǔ)一年數(shù)據(jù)的成本約為每個(gè)傳感器 200 美元。另一種存儲(chǔ)選項(xiàng)稍微便宜一些，可以存儲(chǔ)約10倍的數(shù)據(jù)，如果有 1,200個(gè)傳感器，每個(gè)傳感器每年的成本是150美元，因此每年的總成本將是180,000美元。

而傳統(tǒng)的過(guò)程歷史數(shù)據(jù)庫(kù)是專門為高效存儲(chǔ)時(shí)序數(shù)據(jù)而構(gòu)建的，對(duì)于12,000個(gè)標(biāo)簽的Historian系統(tǒng)（是基于云端分析平臺(tái)最大標(biāo)簽數(shù)的10 倍），授權(quán)和運(yùn)維加上運(yùn)行軟件服務(wù)器的成本在三年內(nèi)將低于 90,000 美元。 與使用云端進(jìn)行原始數(shù)據(jù)存儲(chǔ)相比，它節(jié)省了80%以上。當(dāng)然，我們還需要考慮電費(fèi)和 IT 開銷。 然而，相對(duì)節(jié)省的80%費(fèi)用，電力和 IT 開銷只占了一小部分。

這里還缺少一個(gè)基于云端的分析套件。通過(guò)混合數(shù)據(jù)模型，工業(yè)客戶可以將這兩種技術(shù)結(jié)合起來(lái)，從而獲得兩方面的優(yōu)勢(shì)。

在混合數(shù)據(jù)模型中，工業(yè)Historian和云協(xié)同工作以滿足 IT 和運(yùn)營(yíng)團(tuán)隊(duì)的需求。工業(yè)Historian在大規(guī)模存儲(chǔ)時(shí)序數(shù)據(jù)方面非常高效。今天的用戶經(jīng)常在每個(gè)工廠內(nèi)保存數(shù)萬(wàn)個(gè)標(biāo)簽，用于本地分析和報(bào)告。工業(yè)Historian就是為此而構(gòu)建的，具有低成本、高效和高安全性的特性。

用于存儲(chǔ)如此海量數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)之一便是壓縮，它最大限度地減少了存儲(chǔ)到磁盤或在服務(wù)器之間移動(dòng)的數(shù)據(jù)量。 工業(yè)Historian還提高了查詢性能并內(nèi)置數(shù)據(jù)聚合功能。 此外，工業(yè)Historian內(nèi)置采集器，可將數(shù)據(jù)從源頭移動(dòng)到目的地。 這些采集器可以使用數(shù)據(jù)壓縮和聚合功能來(lái)顯著減少?gòu)男枰苿?dòng)的數(shù)據(jù)量。 使用Historian采集器，用戶可以定義壓縮比和聚合方式，只將有變化的數(shù)據(jù)以分析所要求的正確頻率發(fā)送到云端。這意味著在工廠中存儲(chǔ)了海量高頻率數(shù)據(jù)，并將這些數(shù)據(jù)的一小部分以正確的頻率發(fā)送到云端進(jìn)行分析。

混合數(shù)據(jù)模型

結(jié)合在本地部署Historian和將分析所需的特定數(shù)據(jù)保存在云端（混合數(shù)據(jù)模型），為工業(yè)客戶提供了一種均衡的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案，支持本地化工廠管理、優(yōu)化運(yùn)營(yíng)并最小化總體成本。

對(duì)于混合數(shù)據(jù)模型中的本地部署部分，Historian比關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)（RDB）更具優(yōu)勢(shì)。關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)（RDB）幫助廠商通過(guò)簡(jiǎn)單的操作和回答以下問(wèn)題來(lái)獲得有關(guān)其運(yùn)營(yíng)的更多信息：哪個(gè)客戶訂購(gòu)的貨物最多？哪家供應(yīng)商的交貨期更短？RDB 旨在管理“關(guān)系”，非常適合存儲(chǔ)有關(guān)制造過(guò)程的上下文或產(chǎn)品譜系等信息，但不是大量工業(yè)數(shù)據(jù)采集和優(yōu)化的最佳方法。

另一方面，Historian專為制造和工藝數(shù)據(jù)采集和展現(xiàn)而設(shè)計(jì)。它能最大限度地發(fā)揮時(shí)序數(shù)據(jù)的力量，擅長(zhǎng)回答制造業(yè)客戶通常需要在生產(chǎn)過(guò)程中實(shí)時(shí)決策的問(wèn)題，例如：與一年前的同一天相比，今天小時(shí)產(chǎn)量的平均值有什么差異？

Historian 提供了若干優(yōu)于RDB的關(guān)鍵特征，包括內(nèi)置數(shù)據(jù)采集、更快的速度、更高的數(shù)據(jù)壓縮比、強(qiáng)大的冗余、增強(qiáng)的數(shù)據(jù)安全性和更短的回報(bào)周期。

在混合云模型中，壓縮尤為重要。工廠或企業(yè)范圍內(nèi)Historian的強(qiáng)大壓縮算法使用戶能夠輕松安全地在線存儲(chǔ)多年的數(shù)據(jù)，從而提高性能、減少維護(hù)并降低成本?？梢宰詣?dòng)創(chuàng)建、備份和清除數(shù)據(jù)檔案——無(wú)需專職的數(shù)據(jù)庫(kù)管理員即可輕松擴(kuò)展業(yè)務(wù)。

因此，工業(yè)客戶可以提高運(yùn)營(yíng)可視化，快速?zèng)Q策，提高生產(chǎn)力并降低成本，從而獲得可持續(xù)的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

例如，資產(chǎn)績(jī)效管理 (APM) 解決方案通常利用本地Historian技術(shù)，將相關(guān)數(shù)據(jù)發(fā)送到云端。APM 解決方案從云端訪問(wèn)數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析和優(yōu)化?；旌夏Ｐ徒档土顺杀竞途S護(hù)工作量，同時(shí)確保工藝工程師擁有分析所需要的數(shù)據(jù)。

在另一個(gè)案例中，食品制造商將 HMI/SCADA和MES解決方案與Historian結(jié)合，以在本地/云混合數(shù)據(jù)模型中進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)和報(bào)警/事件（A&E）的數(shù)據(jù)管理。Historian系統(tǒng)從多個(gè)數(shù)據(jù)源高速采集數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)行聚合并高效安全地存儲(chǔ)，同時(shí)將一部分?jǐn)?shù)據(jù)發(fā)送到云端的分析軟件。該解決方案降低了原材料成本，并將客戶投訴減少了33%。

隨著分析量的增加，工業(yè)客戶無(wú)法完全預(yù)測(cè)他們需要哪些數(shù)據(jù)來(lái)回答下一個(gè)問(wèn)題。幸運(yùn)的是，混合數(shù)據(jù)模型允許公司使用Historian技術(shù)來(lái)確保以經(jīng)濟(jì)、高效、靈活的方式采集所有數(shù)據(jù)，并將其發(fā)送到云端來(lái)驅(qū)動(dòng)真正的工業(yè)大數(shù)據(jù)分析。