智能制造 工业云服务 数据管理通用要求 GBT 40693-2021.pdf

GB/T40693-2021注1：异构数据可能分布在异构环境中的多个自治域中，注2：异构数据可能在数据摸型、操作语言和数据语意等方面存在很大差异。3.2缩路语下列缩略语适用于本文件。ETL:抽取-转换-加载(Extract Transform Load)OLAP:联机分析处理(Online Analytical Processing)PB:拍字节(Petabytes)4概述工业云服务的数据管理包括数据的定义、创建、存储、维护和访间等环节，在这些环节对工业云服务数据进行管理，保证工业云服务数据的完整性、一致性、安全性、可靠性和易用性等。数据的定义是对数据实例汇集必须遵守的规则进行描述的活动。数据的创建是对数据存储容器及管理功能构建实例的活动。数据的存储是将数据存放到云或物理媒体上的活动。数据的维护是对工业云服务数据的生存周期按需求进行管理的活动。数据的访问是关联工业云服务的访问进程，根据权限约定向用户提供目标数据的活动。数据管理环节与要素见图1。定义创建存储维护访问存储性能质量维护数据内容话法存储胞控安全推护访何管理数据质量规则存储安全监控维护访何安全数据权限数据字典存储管理集成维护访何监控检测维护图1数据管理环节与要素5定义5.1数据内容工业云服务提供者在提供工业云服务数据定义服务时，数据内容方面的要求包括：)应提供数据模型方案，如研发设计、采购、生产制造、检测、物流、营销、售后等阶段数据模型设计方案，以及数据收集、数据流向、数据支撑的业务功能等；b)应提供数据定义、描述、约束和关联关系，如在工厂建模管理中，提供工厂、车间、产线、工位、设备组、设备等定义和工厂布局关系，)宜提供数据分类，如工业云服务提供者、工业云服务协作者、工业云服务客户等维度的数据分类，以及从数据重要性、安全性、优先级等方面的数据分级方案；