近年来,5G和物联网不断发展,智能终端设备不断普及,网络边缘侧数据呈现爆发式增长,这些因素极大地推动了边缘计算的发展。对于工业互联网来说,5G边缘计算技术可以解决数据时延、带宽、安全性等问题,满足并加快整体建设需求。制造业也在积极向智能化、互联化转型,“互联制造”已成为制造企业发展浪潮中新的转折点和历史机遇。
然而,随着制造业的智能化发展,越来越多的数据类型也随之显现。根据IDC的一份报告显示,实时数据的增长速度比静态数据加快了50%,流数据分析的复合年增长率预计将达到28%。这使得专用于静态历史数据解决方案、在本地或离散云中运行的传统数据平台无法满足当前制造企业进行实时分析的需求。流数据之所以出现如此快速的增长,也是因为其可以实现实时分析,以及更重要的自主决策。
实现传统制造业向互联制造转型的因素包括:针对特定用途量身定制的经济型过程传感器,可重复进行自主决策的强大边缘计算设备,进行分析和存储的云计算,以及即将到来的5G应用。5G将打开一条数据“高速公路”,使制造过程摆脱连接线的束缚;但流数据的这些优点也让管理各种制造企业业务流程中的庞大数据量,以及多样化数据结构等方面变得更具挑战性。
传统互联制造数据管理解决方案面临挑战
随着新数据源的快速发展和数据规模的上升,许多制造企业面临着解决数字化复杂性的压力。企业机构在互联制造数据管理方面的主要挑战包括:
Cloudera DataFlow从边缘获得洞察
鉴于制造业本身和物联网数据的复杂性和多样性,制造企业十分重视从边缘到人工智能获取清晰可见的洞察力。因此,在一开始就应将数据放入数据湖和企业数据平台中。
Cloudera Data Platform通过Cloudera DataFlow(CDF)中的技术组合来应对这些挑战。CDF可提供以下解决方案:
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