將制造的樞紐連接到企業(yè)數(shù)據(jù)解決方案

互聯(lián)制造正處于一個(gè)轉(zhuǎn)折點(diǎn)，它受到數(shù)據(jù)類型的真實(shí)，可衡量的變化和轉(zhuǎn)變的推動(dòng)–實(shí)時(shí)和時(shí)序數(shù)據(jù)的增長速度比潛在或靜態(tài)數(shù)據(jù)形式快50％，流分析預(yù)計(jì)將以年均復(fù)合增長率為28％，而專用于靜態(tài)歷史數(shù)據(jù)解決方案，在內(nèi)部部署或在離散云中運(yùn)行的傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)不足以滿足當(dāng)前的實(shí)時(shí)洞察需求。流數(shù)據(jù)的增長源于以下事實(shí)：它支持實(shí)時(shí)洞察，更重要的是，可以自主決策。

制造業(yè)的這種轉(zhuǎn)變是通過為特定用途量身定制的廉價(jià)過程傳感器，強(qiáng)大的邊緣計(jì)算設(shè)備（可重復(fù)進(jìn)行自主決策），同時(shí)執(zhí)行分析和存儲(chǔ)的云計(jì)算以及即將到來的5G來實(shí)現(xiàn)的。數(shù)據(jù)高速公路，使制造過程擺脫了硬連線連接的束縛。但是，流數(shù)據(jù)的好處在管理其龐大的數(shù)據(jù)量，其多樣化的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)以及跨制造企業(yè)業(yè)務(wù)流程的實(shí)時(shí)光速方面帶來了挑戰(zhàn)。

傳統(tǒng)互聯(lián)制造數(shù)據(jù)提取解決方案的局限性

當(dāng)今的制造商面臨著解決數(shù)字化壓力復(fù)雜性的局限性，其中許多局限性是由于新的和關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)源的快速發(fā)展以及大量數(shù)據(jù)散發(fā)。組織在互聯(lián)制造的數(shù)據(jù)管理方面面臨的一些關(guān)鍵挑戰(zhàn)和關(guān)鍵考慮因素：

• 數(shù)據(jù)管理的成本：眾所周知，傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)管理機(jī)制非常昂貴，不易擴(kuò)展，并且無法捕獲和處理從連接的設(shè)備中獲取的PB級(jí)IoT數(shù)據(jù)流。 如今，組織需要一個(gè)更靈活，可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)管理和分析平臺(tái)，該平臺(tái)可以以較低的成本輕松地從IoT來源提取，存儲(chǔ)，管理和處理流數(shù)據(jù)。
• 處理物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的數(shù)量和種類：為了實(shí)現(xiàn)流程監(jiān)控和優(yōu)化，預(yù)測性維護(hù)以及新興的物聯(lián)網(wǎng)用例，信息架構(gòu)師需要一個(gè)平臺(tái)來處理所有類型的各種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)和方案，包括間歇性的溫度，壓力讀數(shù)和每秒振動(dòng)，以處理來自邊緣的完全非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)（例如，圖像，視頻，文本，光譜數(shù)據(jù)）或其他形式（如熱成像或聲學(xué)信號(hào)），并通過各種受支持的驅(qū)動(dòng)程序和協(xié)議傳送。
• 管理實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性：為了推動(dòng)連續(xù)過程監(jiān)控，吞吐量優(yōu)化或預(yù)測性維護(hù)，數(shù)據(jù)管理平臺(tái)需要啟用對(duì)流數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析。 該平臺(tái)還需要實(shí)時(shí)或近實(shí)時(shí)有效地?cái)z取，存儲(chǔ)和處理流數(shù)據(jù)，以便立即提供見解和行動(dòng)。
• 將數(shù)據(jù)從獨(dú)立的孤島中解放出來：價(jià)值鏈中的特殊流程（創(chuàng)新平臺(tái)，QMS，MES等）獎(jiǎng)勵(lì)針對(duì)獨(dú)特孤島解決方案量身定制的不同數(shù)據(jù)源和數(shù)據(jù)管理平臺(tái)。 考慮到跨企業(yè)數(shù)據(jù)僅能提供的一小部分洞察力，這些窄點(diǎn)解決方案限制了企業(yè)價(jià)值，此外，重復(fù)的孤立解決方案會(huì)分割業(yè)務(wù)，從而限制了合作機(jī)會(huì)。 此外，該平臺(tái)還必須具有從價(jià)值鏈中所有點(diǎn)提取，存儲(chǔ)，管理和處理流數(shù)據(jù)的能力，并將其與數(shù)據(jù)歷史學(xué)家，ERP，MES和QMS來源相結(jié)合，并利用它來形成可行的見解。

鑒于制造和物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的復(fù)雜性和多樣性，制造商正在關(guān)注從邊緣到AI的洞察力。 為此，自然而然地在開始時(shí)是一個(gè)很好的起點(diǎn)，將數(shù)據(jù)吸收到數(shù)據(jù)湖和企業(yè)數(shù)據(jù)平臺(tái)中。

Cloudera Data Platform通過其駐留在Cloudera DataFlow（CDF）中的技術(shù)組合來應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。CDF提供以下解決方案：

• 具有管理，控制和監(jiān)視所有流和IoT計(jì)劃邊緣的能力。 Cloudera Edge Management（CEM）由邊緣代理和邊緣管理中心組成。它管理，控制和監(jiān)視邊緣代理，以從邊緣設(shè)備收集數(shù)據(jù)并將情報(bào)推回邊緣。
• 攝取和管理實(shí)時(shí)流數(shù)據(jù)的能力。 Cloudera Flow Management（CFM）是由Apache NiFi支持的無代碼數(shù)據(jù)攝取和管理解決方案。借助NiFi直觀的圖形界面和300多個(gè)處理器，CFM可為企業(yè)提供高度可擴(kuò)展的數(shù)據(jù)移動(dòng)，轉(zhuǎn)換和管理功能。
• 由Apache Kafka支持的高級(jí)消息傳遞和流處理。 Cloudera Stream Processing（CSP）使用Apache Kafka對(duì)流數(shù)據(jù)提供高級(jí)消息傳遞，實(shí)時(shí)處理和分析，以及Cloudera Streams Management支持的管理和監(jiān)視功能。
• Cloudera Streaming Analytics（CSA）提供的實(shí)時(shí)洞察。在Apache Flink的支持下，CSA提供狀態(tài)，低延遲的處理能力，可從邊緣對(duì)流數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)可行的智能處理。

關(guān)于Cloudera

在 Cloudera，我們相信數(shù)據(jù)可以使今天的不可能，在明天成為可能。我們使人們能夠?qū)?fù)雜的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為清晰而可行的洞察力。Cloudera 為任何地方的任何數(shù)據(jù)從邊緣到人工智能提供企業(yè)數(shù)據(jù)云平臺(tái)服務(wù)。在開源社區(qū)不懈創(chuàng)新的支持下，Cloudera推動(dòng)了全球最大型企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型歷程。

慧都大數(shù)據(jù)專業(yè)團(tuán)隊(duì)為企業(yè)提供Cloudera大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建，免費(fèi)業(yè)務(wù)咨詢，定制開發(fā)等完整服務(wù)，快速、輕松、低成本將任何Hadoop集群從試用階段轉(zhuǎn)移到生產(chǎn)階段。

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