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制造数字化有哪些关键技术

数据分析平台为各类业务应用场景和数据产品提供丰富的数据处理能力,主要包括以下集群系统的建设:分布式文件集群系统、流式处理系统、大数据查询引擎、分布式消息系统、内存数据库集群系统。这些系统在数据分析平台中通过机制的统一管控能使各部分协同合作进而实现外部数据的采集与接入;实现对数据的盘点、清洗和转换;为后续的数据处理和应用提供基础的数据加载、转换能力以及调度管理能力。那么制造数字化有哪些关键技术呢?

 


1、分布式ETL数据分析平台
所需的基础数据来源于多种系统,一是数据量大,二是类型复杂。该平台要真正发挥作用首先要解决的是结构化和非结构化数据的处理工作。引入分布式ETL技术能够有效的实现对来源于不同系统数据的快速转换、快速清洗、快速加载。数据的转换主要作用于对所需处理数据在格式、名称统一方面或者数据字段进行分割、重组生成新的数据字段方面。数据的清洗主要是判别、去除错误数据和矛盾数据,对数据处理的准确性和高效性至关重要,它决定数据是否可有,是否有用。


2、Hadoop分布式文件系统
数据分析平台一方面需要采集和存储来自于外部系统的海量数据,同时还需要对各类数据进行整合计算,实现业务深度分析汇总处理。因此,数据分析平台通过在服务器集群上构建Hadoop分布式文件系统实现并提供如下支撑能力:支撑外部数据的并行高效采集,利用分布式文件系统的特点,实现平台对外部系统数据的并行快速采集,提供高效的海量数据抽取和加载能力,为数据分析平台打造数据能力入口。制造数字化实现海量数据的分布式并行计算,基于分布式文件系统之上所构建的并行计算框架,具备将计算任务透明分发和扩展到几千个节点的能力。


提供海量数据的廉价存储解决方案,相较于传统的“主机+磁盘阵列”模式,分布式文件系统利用x86PC服务器集群实现更加廉价和高性价比的解决方案,为平台应用提供数据存储和长期沉淀的较佳方案,并且利用分布式系统减少自身的冗余机制,提升数据的高可用性,避免单点故障引发的数据安全问题。