產品詳情
1、數據量巨大
任何系統，在不同的數據量面前，需要的技術難度都是不同的。
如果單純是將數據采到，可能還比較好完成，但采集之后還需要處理，因為考慮數據的規范與清洗，因為大量的工業數據是“臟”數據，直接存儲無法用于分析，在存儲之前，進行處理，對海量的數據進行處理，從技術上又提了難度。
2、工業數據的協議不標準
互聯網數據采集一般都是我們常見的HTTP等協議，但在工業領域，會出現ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各類型的工業協議，而且各個自動化設備生產及集成商還會自己開發私有的工業協議，導致在工業協議的互聯互通上，出現了大地難度。
很多開發人員在工業現場實施綜合自動化等項目時，遇到的大問題及時面對眾多的工業協議，無法有效的進行解析和采集。
3、視頻傳輸所需帶寬巨大
傳統工業信息化由于都是在現場進行數據采集，視頻數據傳輸主要在局域網中進行，因此，帶寬不是主要的問題。
但隨著云計算技術的普及及公有云的興起，大數據需要大量的計算資源和存儲資源，因此工業數據逐步遷移到公有云已經是大勢所趨了。但是，一個工業企業可能會有幾十路視頻，成規模的企業會有上百路視頻，這么大量的視頻文件如何通過互聯網順暢到傳輸到云端，是開發人員需要面臨的巨大挑戰。
4、對原有系統的采集難度大
在工業企業實施大數據項目時，數據采集往往不是針對傳感器或者PLC，而是采集已經完成布署的自動化系統上位機數據。
這些自動化系統在部署時廠商水平參差不齊，大部分系統是沒有數據接口的，文檔也大量缺失，大量的現場系統沒有點表等基礎設置數據，使得對于這部分數據采集的難度大。
5、性考慮不足
原先的工業系統都是運行在局域網中，問題不是考慮的重點。
任何系統，在不同的數據量面前，需要的技術難度都是不同的。
如果單純是將數據采到，可能還比較好完成，但采集之后還需要處理，因為考慮數據的規范與清洗，因為大量的工業數據是“臟”數據，直接存儲無法用于分析，在存儲之前，進行處理，對海量的數據進行處理，從技術上又提了難度。
2、工業數據的協議不標準
互聯網數據采集一般都是我們常見的HTTP等協議，但在工業領域，會出現ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各類型的工業協議，而且各個自動化設備生產及集成商還會自己開發私有的工業協議，導致在工業協議的互聯互通上，出現了大地難度。
很多開發人員在工業現場實施綜合自動化等項目時，遇到的大問題及時面對眾多的工業協議，無法有效的進行解析和采集。
3、視頻傳輸所需帶寬巨大
傳統工業信息化由于都是在現場進行數據采集，視頻數據傳輸主要在局域網中進行，因此，帶寬不是主要的問題。
但隨著云計算技術的普及及公有云的興起，大數據需要大量的計算資源和存儲資源，因此工業數據逐步遷移到公有云已經是大勢所趨了。但是，一個工業企業可能會有幾十路視頻，成規模的企業會有上百路視頻，這么大量的視頻文件如何通過互聯網順暢到傳輸到云端，是開發人員需要面臨的巨大挑戰。
4、對原有系統的采集難度大
在工業企業實施大數據項目時，數據采集往往不是針對傳感器或者PLC，而是采集已經完成布署的自動化系統上位機數據。
這些自動化系統在部署時廠商水平參差不齊，大部分系統是沒有數據接口的，文檔也大量缺失，大量的現場系統沒有點表等基礎設置數據，使得對于這部分數據采集的難度大。
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