基于全要素数据化模式的智慧管理服务云平台设计_孙筱珺.pdf

Application 创新应用278 电子技术 第 52 卷 第 5 期（总第 558 期）2023 年 5 月时获取企业、客户和合作企业的实时数据，及时应对其经营状况，快速做出正确决策，快速调整经营方式，为企业提供持续优化、降本增效服务。2 工业互联网大数据云服务平台的功能云服务平台：构建云IaaS和PaaS平台，为企业生态系统提供基础云平台。在此基础上，提出基于云的混合解决方案，不仅可以支持企业建立私有云和公有云网络，还可以实现完整的私有云模型。大数据服务：通过统一的平台对企业内部和外部数据进行标准化整合、共享和开放，为企业应用程序和平台服务的建设提供一整套数据服务。包含共享数据库；支持企业数据集成，建立统一的大数据平台；实现了企业数据库的标准化，简化了系统的部署，降低了系统的复杂性；通过集成，实现企业应用程序之间的数据集成，从而实现互联。工业物联网：为工业企业提供一个通用的工业物联网平台，帮助他们做好准备并快速应用。一站式入口：为行业内的企业注册和登录，访问应用程序和服务。同时，客户可以随时了解最新活动，体验新服务，并进行在线咨询。SaaS：提供了企业管理系统、能耗分析等应用服务。3 工业互联网大数据云服务平台技术架构设计工业互联网大数据云服务平台核心技术架构包0 引言新一代移动办公平台来推动企业的快速发展。云代表了网络和互联网。系统采用虚拟技术，实现存储和数据的统一管理和分发，以及数据的外部存储和操作。在软件层面，它是通过建立灵活和通用的应用程序和服务来满足不同用户的需求。1 研究背景大数据技术的发展及特征。“大数据”一词首次出现在Apache的开源项目Nutch中。当时，它被用来描述海量数据的更新，需要进行分析。数据可视化是各个行业的热门话题。大数据是一种巨大而复杂的数据，现有的软件工具无法提取、存储、检索、共享、分析和处理。麦肯锡、IDC和维基百科都对大数据的定义有自己的看法，但都是不完整的，缺乏说服力和权威统一的概念。利用大数据技术，构建一个复杂的模型来描述和解释数据，并通过大数据的知识计算来提取有价值的知识，从而建立一个支持查询、分析和计算的知识库。知识运作的前提是建立良好的知识库，然后是多种知识的结合，以及知识库的更新。大数据可以通过数据挖掘技术对数据中心（无论是结构化还是非结构化）的数据进行实时分析，让用户及时发现问题并智能反馈给用户。核心功能分析。通过使用该平台，企业可以及作者简介：孙筱珺，山东高速日照发展有限公司；研究方向：计算机技术应用。收稿日期：2022-12-28；修回日期：2023-05-12。摘要：阐述工业互联网大数据云服务平台的功能，平台技术的架构设计，关键技术分析，包括工业IoT平台设计、信息安全设计、物理层的隔离、平台的实现。关键词：计算机技术，工业互联网，架构设计，物理层隔离。中图分类号：TP311.13文章编号：1000-0755(2023)05-0278-02文献引用格式：孙筱珺，许琳，王梅.基于全要素数据化模式的智慧管理服务云平台设计J.电子技术,2023,52(05):278-279.基于全要素数据化模式的智慧管理服务云平台设计孙筱珺，许琳，王梅（山东高速日照发展有限公司，山东 276800）Abstract This paper describes the functions of industrial Internet big data cloud service platform,the architecture design of platform technology,and the analysis of key technologies,including industrial IoT platform design,information security design,physical layer isolation,and platform implementation.Index Terms computer technology,industrial Internet,architecture design,physical layer isolation.Design of Intelligent Management Service Cloud Platform Based on All Factor Data ModeSUN Xiaojun,XU Lin,WANG Mei(Shandong Expressway Rizhao Development Co.,Ltd.,Shandong 276800,China.)Application 创新应用电子技术 第 52 卷 第 5 期（总第 558 期）2023 年 5 月 279括四层，即laaS,loT,PaaS及BigData。在IaaS层，Openstack技术用于构建云服务，REST风格的API调用用于实现云服务的松散耦合。利用gRPC技术，物联网层建立了高性能的RPC架构，实现了数据中心内部和外部服务的连接和调度，并为负载平衡、呼叫链跟踪、调度验证和法律识别提供了可插拔的支持；通过使用MQTT技术，建立了一个全局信息服务体系结构。利用Kafka技术，完成了基于信息的微服务架构，实现了服务间高流量的解耦、异步通信和削峰功能，实现整个系统的高吞吐量和响应能力；通过Zookeeper技术，建立了一个高度可用和可靠的协作系统，可以有效解决分布式应用中的分布式调度、通知、队列管理、锁管理、集群管理、分布式负载平衡等问题。PaaS层使用Docker技术来创建和管理容器。它通过读取图像并将其从仓库提取或提交到存储库来实现容器云计算的核心功能；使用注册的Harbor技术存储和分配Docker镜像，并在企业中建立Docker镜像库；使用Kubermannetes作为部署、规划、升级和维护的容器规划引擎；通过使用HAProxy技术，它实现了TCP（TCP 4）和HTTP（第7级）的高可用性、负载平衡和代理；通过弹性搜索技术，我们实现了一个分布式、高度可扩展和实时的搜索引擎，实现了应用服务和用户日志记录，并为用户提供了更多的日志信息。BigData层使用Fluented、Export、Flume、Collected、DD Agent、eylog等技术收集数据；数据交换采用Kafka、Streamsets、ket、Sqoop、Fluentd等技术；数据存储采用KV存储、日志存储、对象存储、块存储等技术；普罗米修斯、FLink、PreStoDB等技术用于数据分析；利用Druid、asandra、MySQL等技术，建立了基于主题的数据库；Crafana技术用于实时监控系统；BI分析采用超级SET技术；Dolphin调度器技术用于收集、导入、计数、分析和挖掘大数据，为“做好”大数据奠定了坚实的基础。4 工业互联网大数据云服务平台的关键技术工业IoT平台设计。工业 IoT平台是工业互联网的一个重要组成部分，它的产业化发展是工业化和信息化的深入结合。（1）数据处理：收到不同信息主体的信息后，根据相关规则进行验证并转发信息。（2）规则转发：定义一系列消息处理的自定义规则。可以智能地传递、过滤和过滤消息转发规则。（3）设备管理：具有双向通信智能设备的管理功能，可实现设备的北向和设备的指挥控制，支持设备在线、设备维护、网络连接、设备报警、报表分析、驱动优化等全过程管理。（4）设备规范管理：根据设备的规范和型号对设备进行分类，并关联和定义相关的通用信息，如相应的设备说明和处理规则。（5）规则引擎：该引擎可实现超限、范围超限、位置跟踪等功能，并能及时通知和快速处理异常，协助终端用户进行设备维护和监控。（6）安全认证：可以快速调整各个制造商的操作系统和智能终端，以方便接收大量设备，并确保设备的安全性。（7）设备分组：设备组用于建立相关设备之间的连接。设备可以属于任意数量的组，组大小不受限制。信息安全设计。信息安全体系是确保企业和产业链安全运行的重要保障，而安全架构则是充分考虑平台在实时动态环境下的整体安全管控能力，需要考虑安全策略规划、安全防护、安全检测、安全管理等方面，安全响应、安全评估和安全优化等安全闭环管理，实现平台的整体安全保障。物理层的物理隔离，防止外来入侵。在链路层，硬件防火墙被用作数据包过滤器，以防止外部非法访问数据包并对其进行攻击；在网络层面，软件防火墙用于分析过去使用网络协议传输的数据，以拦截异常数据的进入；使用严格的访问策略，从数据层控制未经授权的用户非法访问和访问机密数据；在系统层面，应用软防火墙和防病毒软件来防止系统漏洞、病毒入侵和恶意软件的操作；在应用系统的访问验证和设计过程中，应充分考虑系统的安全性，以避免系统的信息安全风险；对于B/S结构的应用，在表示层上，通过防止网页篡改的技术来保证表示层的安全性；加强安全管理人员的管理意识和管理过程策略培训，从制度和操作上有效管理安全管理人员。平台实现。工业PaaS平台、物联网平台和大数据平台，这些平台的新技术和应用将为企业创新提供新动力。PaaS平台提供弹性计算、自动运维、开发者DevOps等相关的服务结构和应用PaaS平台，提供计算、应用数据、存储、网络、云计算等丰富的服务内容，以及中间件安全，帮助用户快速形成从基础云服务到领域和面向客户的解决方案能力的平台服务能力，降低应用程序运营管理和开发的门槛，加快应用程序开发。5 结语通过构建基于云计算、大数据、物联网等技术的一站式工业互联网大数据服务平台，证明该平台能够为工业企业提供关键技术和应用支持，实现了数据驱动决策、智能应用、数字运营、互联网应用，它为工业企业和上下游产业提供了重要的业务应用平台，是工业数字化转型发展的重要平台。参考文献1 刘文斌.工业互联网平台运营支撑系统的设计与实现D.北京：北京邮电大学,2021.2 林新铭.基于云网融合的工业互联网应用分析J.中国新通信,2022,24(18):46-48.