2.3 工业互联网平台的核心技术

工业互联网平台运用了许多技术，其中以传感器技术、协议转换技术、工业建模技术、微服务架构技术、图形化编程技术等最为关键。本节按照工业互联网平台架构分层对其核心技术进行简要介绍，如表2-1所示。

2.3.1 数据采集层的核心技术

数据采集层是工业互联网平台的基础。数据采集层表现为利用泛在感知技术对设备、系统、环境、人等要素信息进行实时高效采集和云端汇聚。目前数据采集层面临的突出问题是受制于传感器部署不足、装备智能化水平低，工业现场存在数据采集数量不足、类型较少、精度不高等问题，无法支撑实时分析、智能优化和科学决策。突破数据采集瓶颈的主要路径包括以下两个方面。

（1）通过协议兼容、转换实现多源设备、异构系统的数据可采集、可交互、可传输。当前重点是构建一套能够兼容、转换多种协议的技术产品体系，实现Profibus等40多种现场总线协议、Profinet等几十种工业以太网协议及Zigbee等数十种无线协议的互联互通。GE通过将数据采集转换模块Predix Machine部署在现场传感器、控制器和网关，以多种方式实现不同协议的兼容和转换，完成工业现场数据采集及云端汇聚。西门子通过在设备端部署数据采集模块Mindconnect Nanobox，实现通用协议兼容和私有协议转换及云端汇聚。

（2）通过边缘计算等技术在设备层进行数据预处理，大幅提高数据采集、传输效率，降低网络接入、存储、计算等成本，提高现场控制反馈的及时性。SAP正在推动HANA平台底层部署应用边缘计算产品，实现现场数据预处理，提高数据传输效率，降低云端负载。思科探索在工业交换机上应用边缘计算技术，在本地实现数据的轻量级运算和实时分析，数量庞大的边缘计算节点将有效降低云端存储和计算压力。

数据采集实现了制造全流程隐性数据的显性化，为制造资源的优化提供了海量数据源，是实时分析、科学决策的起点，是当前制造业数字化、网络化的难点，也是建设基于工业云平台制造业生态的基础。

1．传感器技术

传感器是指能感受规定的被测量，并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置。我国国家标准（GB 7665—2005）对传感器的定义是：“能感受被测量并按照一定的规律转换成可用输出信号的器件或装置”。具体地说，传感器是指那些对被测对象的某一确定的信息具有感受（或响应）与检出功能，并使之按照一定规律转换成与之对应的可输出信号的元器件或装置，是实现测试与自动控制的重要环节。如果没有传感器对被测的原始信息进行准确可靠的捕获和转换，一切准确的测试与控制都将无法实现，即使最现代化的计算机，没有准确的信息（或转换可靠的数据）不失真的输入，也将无法充分发挥其应有的作用。因此，传感器作为信息获取的重要手段，是工业互联网重要的感知器官。

2．协议转换技术

由于在工业互联网平台中负责数据采集的传感器种类繁多，使得系统联网中协议的多样化问题越来越突出，成为工业互联网平台顺利运行的重要掣肘之一，解决系统通信协议的转换及通信标准化的问题意义重大。协议转换技术是通过构建一个脱离于具体硬件设备的接口通信服务平台，依据其开放的实时数据库，简化系统中异种协议的转换和系统联网过程，异种协议容易接入也可转换为标准协议并与其他系统联网。实现实时数据采集和处理，不但可以实现串口、以太网、现场总线物理层的通信协议转换、同时在数据链路协议层的通信协议也可以相互转换；具备将非标准通信协议转化为标准通信协议的功能，具有开放性的标准化接口。

3．低功耗技术

在工业互联网平台数据采集层，很多嵌入式系统被广泛应用，但这些产品不是一直都有充足的电源供应，往往是靠电池来供电，所以降低功率传感器功耗，尽可能地延长电池使用时间，从全局来考虑低功耗设计已经成为一个越来越迫切的问题。同时，随着半导体工艺的飞速发展和芯片工作频率的提高，芯片的功耗迅速增加，而功耗增加又将导致芯片发热量的增大和可靠性的下降。因此，工业界对芯片设计的要求已从单纯追求高性能、小面积转为对性能、面积、功耗的综合要求。微处理器作为数字系统的核心部件，其低功耗设计对降低整个系统的功耗具有重要的意义。

4．能量获取技术

能量获取技术不同于传统的供电方式，不仅能够摆脱有线供电的束缚，还能够“免费”使用能源，通过热量（热电、温差电堆）、振动或应变（压电体）、光线（光电）、运动（线圈、磁体）等，用于给系统中的电池进行充电或补充，甚至完全替代电池。随着物联网的发展与低功耗元件的发展，环境捕获能量系统已经开始从利基应用向大规模普及了。

5．边缘计算技术

边缘计算是在靠近物或数据源头的网络边缘侧，融合网络、计算、存储、应用核心能力的分布式开放平台，就近提供边缘智能服务，满足行业数字化在敏捷连接、实时业务、数据优化、应用智能、安全与隐私保护等方面的关键需求。它可以作为连接物理和数字世界的桥梁，使能智能资产、智能网关、智能系统和智能服务。边缘计算处于物理实体和工业连接之间，或处于物理实体的顶端，其应用程序在边缘侧发起，产生更快的网络服务响应，满足行业在实时业务、应用智能、安全与隐私保护等方面的基本需求。在工业互联网平台中，边缘计算在IT与OT系统的融合方面得到了充分的价值体现。

2.3.2 工业IaaS层的核心技术

1．海量数据的分布式存储技术

海量数据采用分布式存储方式，提供了一个分布式缓存系统来对访问接口及本地数据缓冲以降低网络压力，具有高可扩展性、高并发性、高可用性等特点。它主要分为三种类型，一是直连式存储（DAS），这种存储方式与普通的PC存储架构一样，外部存储设备都是直接挂接在服务器内部总线上，数据存储设备是整个服务器结构的一部分；二是网络存储设备（NAS），这种方式采用独立于服务器，单独为网络数据存储而开发的一种文件服务器来连接所存储设备，自形成一个网络。这样数据存储就不再是服务器的附属，而是作为独立网络节点而存在于网络之中，可由所有的网络用户共享；三是存储网络（SAN），这种存储方式顺应了计算机服务器体系结构网络化的趋势，其最大特性是将网络和设备的通信协议与传输物理介质隔离开，这样多种协议可在同一个物理连接上同时传送。

2．海量数据的管理技术

处理海量数据是云计算的一大优势。云计算不仅要保证数据的存储和访问，还要能够对海量数据进行特定的检索和分析，因此，数据管理技术必须能够高效的管理大量的数据。Google的BT（BigTable）数据管理技术和Hadoop团队开发的开源数据管理模块HBase是业界比较典型的大规模数据管理技术。BigTable是非关系的数据库，是一个分布式的、持久化存储的多维度排序Map，其设计目的是进行可靠的处理PB级别的数据，并且能够部署到上千台机器上。HBase是Apache的Hadoop项目的子项目，定位于分布式、面向列的开源数据库。作为高可靠性分布式存储系统，HBase在性能和可伸缩方面都有比较好的表现。利用HBase技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。同时，海量数据管理系统通常还包括对外提供数据服务的功能，这也是数据存储管理系统发挥价值的关键所在。提供服务的方式一般包括以下几种：API调用、订单服务、实时推送等。使用何种服务模型要根据业务的情况具体分析，在大型的海量存储管理系统中，一般都同时采用多种数据服务模型，对不同的服务需求采用不同的服务模式，充分发挥每种服务模型的优点。

3．虚拟化的技术

虚拟化技术是一种资源管理技术，能够将计算机的各种实体资源，如服务器、网络、内存及存储等，予以抽象、转换后呈现出来，打破实体结构间不可切割的障碍，使用户可以比原本组态更好的方式来应用这些资源。这些资源的新虚拟部分是不受现有资源的架设方式、地域或物理组态所限制。一般所指的虚拟化资源包括计算能力和资料存储。虚拟化是云计算最重要的核心技术之一，它为云计算服务提供基础架构层面的支撑。从技术上讲，虚拟化是一种在软件中仿真计算机硬件，以虚拟资源为用户提供服务的计算形式，旨在合理调配计算机资源，使其更高效地提供服务。它把应用系统各硬件间的物理划分打破，从而实现架构的动态化，实现物理资源的集中管理和使用。虚拟化技术具有可以减少服务器的过度提供、提高设备利用率、减少IT的总体投资、增强提供IT环境的灵活性、可以共享资源等优点。通过虚拟化技术可实现软件应用与底层硬件相隔离，它包括将单个资源划分成多个虚拟资源的裂分模式，也包括将多个资源整合成一个虚拟资源的聚合模式。从实现层次来分，虚拟化技术可以划分为：硬件虚拟化、操作系统虚拟化、应用程序虚拟化等；以应用领域来分，虚拟化技术可以划分为：服务器虚拟化、存储虚拟化、网络虚拟化、桌面虚拟化、CPU虚拟化、文件虚拟化等。

4．云计算平台的管理技术

IaaS层资源规模庞大，服务器数量众多并分布在不同的地点，同时运行着数百种应用，如何有效地管理这些服务器，保证整个系统提供不间断的服务是巨大的挑战。云计算平台管理技术能够帮助用户方便地使用所有的设施，包括处理、存储、网络和其他基本的计算资源，能够部署和运行任意软件，包括操作系统和应用程序。使用者不管理或控制任何云计算基础设施，但能控制操作系统的选择、储存空间、部署的应用，也有可能获得有限制的网络组件（如防火墙、负载均衡器等）的控制。其中，方便地部署和开通新业务、快速发现并且恢复系统故障、通过自动化、智能化手段实现大规模系统可靠的运营是云计算平台管理技术的关键。

2.3.3 工业APP（PaaS）层的核心技术

1．数据建模分析技术

数据建模分析技术是指运用数学统计、机器学习及最新的人工智能算法实现面向历史数据、实时数据、时序数据的聚类、关联和预测分析，是一种用于定义和分析数据要求和其需要相应支持信息系统的过程。数据分析是大数据价值链的重要阶段，也是大数据的价值体现，提供论断建议或支持决策，主要包括数据挖掘、自然语言处理、全文检索等几个部分。通过模型算法管理和调度引擎，使用回归分析法、决策树算法、聚类分析、关联分析等方法，从大量的、不完全的、有噪声的随机数据中挖掘出有潜在价值的数据。

2．工业建模技术

工业建模技术主要包括机理建模技术和测试法建模技术。机理建模技术是利用机械、电子、物理、化学等领域专业知识，结合工业生产实践经验，基于已知工业机理构建各类模型，实现分析应用，其实质是根据生产过程中实际发生的变化机理，写出各种有关的平衡方程，包括质平衡方程、能量平衡方程、动量平衡方程，以及反映流体流动、传热、传质、化学反应等基本规律的运动方程和物性参数方程及某些设备的特性方程等，从中获得所需的数学模型。用机理法建模的首要条件是生产过程的机理必须为人们所充分掌握，可以比较确切地加以数学描述的。模型应该尽量简单，保证达到合理的精度。用机理法建模时，出现模型中某些参数难以确定的情况或用机理法建模太烦琐时，可以用测试的方法来建模。测试法建模是根据工业过程的输入/输出实测数据进行数学处理后得到的模型。特点是把被研究的工业过程视为一个黑匣子，完全从外特性上测试和描述它的动态性质，不需要深入掌握其内部机理。为了获得动态特性，必须使被研究的过程处于被激励的状态，施加一个阶跃扰动或脉冲扰动等。用测试法建模一般比用机理法建模要简单和省力，如果两者都能达到同样的目的，一般都采用测试法建模。

3．微服务架构技术

微服务架构是一项在云中部署应用和服务的技术。微服务可以在“自己的程序”中运行，并通过“轻量级设备与HTTP型API进行沟通”。微服务是一种架构风格，一个大型复杂软件应用由一个或多个微服务组成。系统中的各个微服务可被独立部署，各个微服务之间是松耦合的。每个微服务仅关注于完成一件任务并很好地完成该任务。在所有情况下，每个任务代表着一个小的业务能力。不同于构建单一、庞大的应用，微服务架构将应用拆分为一套小且互相关联的服务。如亚马逊、eBay、Netflix等公司已经通过采用微服务架构范式解决问题。一个微服务一般能完成某个特定的功能，每个微服务都是一个微型应用，有着自己六边形架构，包括商业逻辑和各种接口。有的微服务通过开放应用程序接口（API）供其他微服务或者应用客户端调用；有的微服务则通过网页UI实现复用。

4．动态调度技术

动态调度技术可以根据应用的CPU和内存的负荷、时间段、应用系统的优先级等多种方式来对计算单元进行动态的创建，动态的分配到应用，动态地将计算单元挂接到路由和均衡模块上。调度策略即是一系列的调度规则，包括全局调度规则，也包括应用系统级别的调度规则。调度决策需要一个偏实时的动态计算过程，而计算的输入则实时地从各个计算单元中获得，调度模块根据运行数据+调度规则进行动态计算并进行调度。

5．平台安全技术

平台安全技术主要包括工业设备控制、网络安全和数据安全，阻止非授权实体的识别、跟踪和访问，非集中式的认证和信任模型，能量高效的加密和数据保护，异构设备间的隐私保护技术。通过工业防火墙技术、工业网闸技术、加密隧道传输技术，防止数据泄露、被侦听或篡改，保障数据在源头和传输过程中安全，实现数据接入安全。通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全，实现平台安全。通过建立统一的访问机制，限制用户的访问权限和所能使用的计算资源及网络资源，实现对云平台重要资源的访问控制和管理，防止非法访问，实现访问安全。

2.3.4 工业SaaS层的核心技术

1．图形化编程技术

图形化编程技术能够简化开发流程，帮助对代码不熟悉的领域专家，通过图形化编程工具快速生成应用程序。通过图形界面交互定制并行构件及组装构件，结合代码自动生成引擎，自动生成指定编程语言的应用代码，支撑领域专家只需用拖曳方式进行应用创建、测试、扩展等快速研发应用程序。这种编程方法可显著降低并行程序的研制难度，从而提高软件研制效率。

2．多租户技术

多租户技术（Multi-Tenancy Technology，多重租赁技术）是一种软件架构技术，它是在探讨与实现如何在多用户的环境下共用相同的系统或程序组件，并且仍可确保各用户间数据的隔离性。多租户技术可以让多个租户共用一个应用程序或运算环境，且租户大多不会使用太多运算资源的情况下，对供应商来说多租户技术可以有效地降低环境建置的成本。它包含硬件本身的成本，操作系统与相关软件的授权成本都可以因为多租户技术，而由多个租户一起分担。多租户技术的数据可以实现数据隔离，在供应商的架构设计下，数据的隔离方式也会不同，而良好的数据隔离法可以降低供应商的维护成本（包含设备与人力），而供应商可以在合理的授权范围内取用这些数据分析，以作为改善服务的依据。多租户技术可以大幅降低程序发布成本，多租户架构下所有用户都共用相同的软件环境，因此在软件改版时可以只发布一次，就能在所有租户的环境上生效。

3．应用系统集成技术

应用系统集成（Application System Integration）以系统的高度集成为客户需求提供应用的系统模式，以及实现该系统模式的具体技术解决方案和运作方案，即为用户提供一个全面的系统解决方案。应用系统集成已经深入到用户具体业务和应用层面，在大多数场合，应用系统集成又称为行业信息化解决方案集成。应用系统集成可以说是系统集成的高级阶段，独立的应用软件供应商将成为核心。