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工业大数据轻量上云的四大好处

发布时间:2019-10-19 09:02
 

  制造企业在构建大数据分析系统时,除了采用传统的自建数据中心架构以外,还可以采用数据存储和分析构建在公有云平台,采用离线训练模型,结合边缘计算在生产现场利用实时数据和已经训练好的模型进行业务应用的两级架构。

  1、降低存储成本:从设备传感器上采集的数据点往往是时序连续的过程量,随着采集频率的提高和周期延长,数据量常大的,如果考虑对海量的数据的存储、备份和还原全生命周期的管理,往往在公有云上成本更低。

  2、提高弹性:在公有云上处理大数据,空间和时间灵活性约高,对数据存储和计算资源的要求会随着项目时间越来越长而要求越来越高,而公有云基本能做到想什么时候要就什么时候要,想要多少就要多少。

  3、提高容灾性:传统的数据中心的容灾备份往往采用两地三中心的方式,为7*24的系统高可用性对系统的要求高,而公有云的IaaS和PaaS的容灾备份机制能实现低成本的低数据丢失率和更短恢复间隔。

  4、数据共享更便利:企业应该把自身看成“大数据”价值链中的一部分,那么企业既是贡献者也是受益者,工业大数据的价值可以共享给企业上下游使用,采用统一的公有云平台,促进数据资源的融会贯通,使得数据共享更方便。

  在越来越多的制造业把大数据放在云端进行处理的时候,在网络、存储和计算能力有效的情况下,采用对数据进行压缩和对数据特征进行选取的方法进行数据轻量化处理,来满足数据业务分析需求和处理效率的高效。

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