工业云计算平台的研究与实践
工业互联网的研究进展与应用探索
工业互联网的研究进展与应用探索随着人工智能技术的快速发展，工业互联网正在成为一个热门话题。
工业互联网是一种基于物联网技术和云计算的工业信息化平台，可以实现设备之间的互联和数据共享，提供多方面的解决方案，如质量控制、生产过程监控、设备安全和节能等。
在工业互联网平台上，企业可以通过数据分析预测未来的需求，同时也可以优化现有的生产制造流程。
本文将探讨工业互联网的研究进展和应用探索。
一、工业互联网的发展历程工业互联网是2009年由德国政府首次提出的，旨在把工业制造连接到云计算和物联网的科技发展方向。
工业互联网概念的提出，标志着传统制造业向新型制造业的变革。
2014年7月18日，国家工信部发布《中国制造2025》规划，其中提出了“制造强国2035”目标，工业互联网被作为实现这一目标的核心技术之一。
自此，中国的一系列工业互联网研究项目启动，如工业互联网技术标准研究、工业互联网安全技术研究等。
二、工业互联网的关键技术工业互联网的实现涉及多个领域的技术，如物联网、云计算、大数据技术和人工智能技术等。
其中，物联网技术是实现工业互联网的基础。
物联网技术可以将数据从互联设备收集、传输和存储，以支持处理工业数据。
云计算技术可以提供高效的数据存储、计算和编程能力，高效地支持工业互联网。
大数据技术可以支持工业数据的处理和分析，以及对未来趋势的预测。
人工智能技术可以运用到机器人、自动化设备、生产线等工业应用领域，使得整个流程更加智能化。
三、工业互联网的应用场景1. 设备监控和故障诊断。
通过在工业设备中加入传感器，数据可以被采集和传输到云端或本地分析平台，数据分析和处理可以进行故障诊断。
在设备受损之前，自动化工具可以发现数百个问题，有助于减少不必要的停机时间和损失。
比如，利用工业互联网技术对风力发电机进行监测，检测出了故障并及时调整，大大提升了设备的运行效率和安全性。
2. 生产流程优化。
工业互联网平台可以连接各种设备，对生产过程进行监测和控制，工业互联网技术的应用可以应对生产过程中的问题，从而提高生产效率。
基于工业互联网平台的边云智能协同关键技术研究及应用
基于工业互联网平台的边云智能协同关键技术研究及应用作者：杜春燕姜国强来源：《中国新通信》2024年第13期摘要：工业互联网已成为推动传统产业转型升级、培育发展先进制造业的重要支撑。
边缘计算与云计算通过紧密协同，能更好地满足各种需求场景的匹配，从而放大边缘计算和云计算的应用价值。
边云智能协同成为工业互联网发展新趋势。
工业互联网平台边云智能协同是企业实现智能化的必然途徑和重要驱动力。
通过边缘端和云端的智能交互协作，提高数据的安全性及实时性，实现应用的智能化，降低数字化转型的成本。
助推工业企业快速实现数字化制造、网络化协同，以及智能化转型。
关键词：工业互联网平台；边云协同；边缘计算；云计算一、引言工业互联网已成为推动传统产业转型升级、培育发展先进制造业的重要支撑，边云智能协同成为工业互联网发展新趋势。
边缘计算与云计算需要通过紧密协同，才能更好地满足各种需求场景的匹配，从而放大边缘计算和云计算的应用价值。
目前，边云智能协同面临诸如应用协同、服务协同和资源协同的技术挑战，这些领域的技术尚不成熟，存在明显的不足之处。
基于工业互联网平台的边云智能协同能够支持多种类型的工业数据进行边云交互，具备对边云数据的分级分类存储、计算、处理和分析能力，实现边缘侧数据的实时处理与云端大数据分析的协同，支持多场景工业应用的边云交互，构建工业应用在云端的开发构建与边缘侧的部署实施能力，实现生产现场的质量检测、设备管理、能耗优化等智能化生产应用。
助力工业企业数字化和智能化转型升级[1]。
二、边云智能协同的需求分析及发展现状（一）边云智能协同的需求分析1.工业企业对边云智能协同技术的业务场景解决方案需求迫切工业企业具有众多的业务场景，对时延要求较高，完全云端的控制无法满足需求，如PLC、AGV、无人车等。
边缘端用户的维护能力薄弱，IaaS、PaaS、SaaS及物联网终端需云端运维，工业企业的生产需要各种特定的模型及应用在边缘端快速部署和迭代，单个边缘计算无法承担。
云计算技术在工业生产中的应用研究
云计算技术在工业生产中的应用研究随着云计算技术的不断发展，其在工业生产中的应用也日益广泛。
云计算技术以其高效、灵活、可扩展、可靠的特性，为工业生产提供了更好的解决方案。
一、云计算技术的应用云计算技术对于工业生产的应用主要有以下几个方面：1. 数据存储与处理在工业生产中，数据的存储和处理是十分重要的。
云计算技术可以通过云存储和云计算服务，将大规模的数据存储在云端，实现数据的快速存储和处理。
这样可以避免传统的集中存储和处理方式所面临的存储量受限、处理速度慢等问题。
2. 设备监测与管理云计算技术可以通过物联网技术，实现对工厂生产设备进行实时监测与管理。
通过对设备参数的采集和分析，可以及时发现设备的故障和异常，避免因设备故障而导致的生产中断和损失。
3. 工厂生产优化云计算技术可以通过数据分析来优化工厂生产。
通过对历史生产数据的分析和挖掘，可以找出生产中的问题和瓶颈，并通过改进生产流程和工艺来提高生产效率和品质。
二、云计算技术在工业生产中的应用案例1. GE数字化工厂GE数字化工厂采用了云计算和物联网技术，实现了对生产设备的实时监测和管理，实现了设备的预防性维护，避免了设备故障的发生和生产中断。
同时，通过对生产数据的采集和分析，实现了生产流程的优化和改进，提高了生产效率和品质。
2. Siemens数字工厂Siemens数字工厂将制造业标准数据和方式与云计算技术相结合，实现了从设计、制造到服务的全流程数字化。
通过数字化工厂，生产设备和工人都可以实时监测和管理生产过程，实现了生产流程的协同和优化，提高了生产效率和品质。
三、云计算技术在工业生产中的应用前景随着云计算技术的不断发展和完善，它在工业生产中的应用前景也将更加广阔。
未来，云计算技术将逐渐被应用于更多的工业生产领域，包括能源、交通、医疗等。
同时，随着人工智能和物联网技术的不断发展，云计算技术的应用也将更加深入，为工业生产带来更多的创新和变革。
总之，云计算技术在工业生产中的应用已经成为了不可忽视的趋势。
2024年中国工业互联网平台研究报告
一、引言工业互联网是指基于新一代信息技术的工业系统和相关产业体系，通过互联网和云计算等技术，使得设备、工艺、数据和人员之间实现网络连接和数据共享，进而提升生产效率和创新能力的一种新兴产业。
工业互联网平台作为核心基础设施，扮演着连接工业和互联网的桥梁和纽带。
本报告旨在对2024年中国工业互联网平台的发展现状进行深入研究和分析。
二、概述2024年，中国工业互联网平台持续快速发展。
政府政策的扶持、科技企业的加码投入以及行业企业的需求推动了工业互联网平台应用的普及和升级。
在传统制造业转型升级的大背景下，越来越多的企业开始意识到工业互联网平台对生产管理和创新能力提升的重要性。
同时，互联网大数据的快速发展和物联网技术的成熟也为工业互联网平台的建设提供了更好的条件。
三、发展现状1.政策扶持力度加大。
2024年，中国政府出台了一系列支持工业互联网发展的政策，包括资金扶持、税收优惠和创新创业支持等。
这些政策的出台促进了工业互联网平台的建设和应用，为行业发展提供了良好的政策环境。
2.科技企业竞争激烈。
中国的科技企业纷纷加入工业互联网平台的竞争中。
阿里巴巴、腾讯、百度等互联网巨头通过自身的技术优势和资源优势，积极布局工业互联网平台。
此外，还有不少创业公司和技术团队相继涌现，加剧了市场竞争的激烈程度。
3.行业应用逐步深入。
工业互联网平台在制造业、能源、物流和农业等行业的应用逐渐深入。
制造业的智能制造和工业物联网应用尤为突出，能源行业和物流行业也纷纷探索工业互联网平台的应用场景。
农业领域也开始涌现出一些相关的创新企业和项目。
四、挑战与机遇1.安全风险成为主要挑战。
工业互联网平台的安全性一直是行业关注的焦点，数据泄露风险和系统被攻击的风险仍然存在。
在工业互联网平台的建设和应用过程中，安全问题需要得到有效解决。
2.数据整合与标准化问题。
工业互联网平台需要整合来自不同制造商和供应商的数据，但由于数据格式和标准的不统一，数据整合面临较大的困难。
工业互联网工业互联网平台技术与应用研究报告
工业互联网工业互联网平台技术与应用研究报告第一章工业互联网平台概述 (2)1.1 工业互联网平台定义 (2)1.2 工业互联网平台发展历程 (2)1.2.1 起源阶段 (3)1.2.2 发展阶段 (3)1.2.3 成熟阶段 (3)1.3 工业互联网平台发展趋势 (3)1.3.1 平台化发展 (3)1.3.2 开放化发展 (3)1.3.3 智能化发展 (3)1.3.4 网络化发展 (3)1.3.5 绿色化发展 (3)1.3.6 安全化发展 (3)第二章工业互联网平台关键技术 (4)2.1 云计算技术 (4)2.2 大数据技术 (4)2.3 物联网技术 (4)2.4 边缘计算技术 (5)第三章工业互联网平台架构 (5)3.1 平台总体架构 (5)3.2 平台功能架构 (6)3.3 平台技术架构 (6)3.4 平台安全架构 (6)第四章工业互联网平台应用场景 (7)4.1 生产过程优化 (7)4.2 设备维护与管理 (7)4.3 供应链协同 (7)4.4 个性化定制 (8)第五章工业互联网平台解决方案 (8)5.1 平台解决方案概述 (8)5.2 典型解决方案案例 (8)5.3 解决方案实施步骤 (8)5.4 解决方案优势分析 (9)第六章工业互联网平台商业模式 (9)6.1 商业模式概述 (9)6.2 平台商业模式分类 (10)6.2.1 服务导向型商业模式 (10)6.2.2 产品导向型商业模式 (10)6.2.3 资源整合型商业模式 (10)6.2.4 生态构建型商业模式 (10)6.3 商业模式创新实践 (10)6.3.1 云工业互联网平台 (10)6.3.2 卡奥斯工业互联网平台 (10)6.3.3 中移物联网工业互联网平台 (10)6.4 商业模式发展趋势 (10)6.4.1 商业模式多元化 (10)6.4.2 商业模式创新加速 (11)6.4.3 产业链协同发展 (11)6.4.4 生态系统构建 (11)第七章工业互联网平台政策与法规 (11)7.1 政策法规概述 (11)7.2 政策法规现状 (11)7.3 政策法规发展趋势 (11)7.4 政策法规对平台发展的影响 (12)第八章工业互联网平台安全与隐私保护 (12)8.1 安全与隐私保护概述 (12)8.2 平台安全风险分析 (12)8.3 安全防护技术与应用 (13)8.4 隐私保护策略与实践 (13)第九章工业互联网平台产业生态 (14)9.1 产业生态概述 (14)9.2 产业链分析 (14)9.3 产业生态建设 (14)9.4 产业生态发展趋势 (15)第十章工业互联网平台未来展望 (15)10.1 技术发展趋势 (15)10.2 应用发展趋势 (15)10.3 产业融合发展 (16)10.4 国际化发展前景 (16)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台定义工业互联网平台是指基于云计算、大数据、物联网、人工智能等先进技术，整合工业全要素、全生命周期数据的系统化平台。
工业互联网平台建设与应用推广研究
工业互联网平台建设与应用推广研究第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台定义 (3)1.2 工业互联网平台发展背景 (3)1.2.1 国际背景 (3)1.2.2 国内背景 (3)1.2.3 技术背景 (4)1.3 工业互联网平台发展趋势 (4)1.3.1 平台化发展趋势 (4)1.3.2 生态化发展趋势 (4)1.3.3 智能化发展趋势 (4)1.3.4 安全化发展趋势 (4)1.3.5 国际化发展趋势 (4)第二章工业互联网平台架构设计 (4)2.1 平台总体架构 (4)2.1.1 数据采集层 (4)2.1.2 数据处理层 (5)2.1.3 应用服务层 (5)2.1.4 平台管理层 (5)2.2 关键技术架构 (5)2.2.1 云计算与边缘计算 (5)2.2.2 大数据技术 (5)2.2.3 人工智能与机器学习 (5)2.2.4 安全技术 (5)2.3 平台模块设计 (5)2.3.1 数据采集模块 (6)2.3.2 数据处理模块 (6)2.3.3 应用服务模块 (6)2.3.4 平台管理模块 (6)2.3.5 安全防护模块 (6)第三章工业互联网平台关键技术 (6)3.1 云计算技术 (6)3.1.1 概述 (6)3.1.2 关键技术 (6)3.2 大数据技术 (7)3.2.1 概述 (7)3.2.2 关键技术 (7)3.3 物联网技术 (7)3.3.1 概述 (7)3.3.2 关键技术 (7)第四章工业互联网平台建设流程 (8)4.1 需求分析 (8)4.2 平台设计 (8)4.3 平台开发与部署 (8)4.4 平台测试与优化 (9)第五章工业互联网平台功能模块 (9)5.1 数据采集与传输模块 (9)5.1.1 数据采集 (9)5.1.2 数据传输 (9)5.2 数据存储与处理模块 (10)5.2.1 数据存储 (10)5.2.2 数据处理 (10)5.3 应用服务模块 (10)5.3.1 生产管理服务 (10)5.3.2 设备管理服务 (10)5.3.3 质量管理服务 (10)5.3.4 供应链管理服务 (11)5.3.5 能源管理服务 (11)5.3.6 安全管理服务 (11)第六章工业互联网平台安全机制 (11)6.1 安全体系架构 (11)6.1.1 物理安全 (11)6.1.2 网络安全 (11)6.1.3 数据安全 (11)6.1.4 应用安全 (11)6.1.5 安全管理 (12)6.2 数据安全防护 (12)6.2.1 数据加密 (12)6.2.2 数据完整性保护 (12)6.2.3 数据备份与恢复 (12)6.2.4 数据访问控制 (12)6.3 用户权限管理 (12)6.3.1 用户身份认证 (12)6.3.2 用户角色划分 (12)6.3.3 权限控制策略 (12)6.3.4 权限审计与监控 (13)第七章工业互联网平台应用场景 (13)7.1 制造业应用 (13)7.1.1 概述 (13)7.1.2 应用场景 (13)7.2 能源行业应用 (13)7.2.1 概述 (13)7.2.2 应用场景 (13)7.3 物流行业应用 (14)7.3.1 概述 (14)7.3.2 应用场景 (14)第八章工业互联网平台应用推广策略 (14)8.1 政策支持与引导 (14)8.2 产业链协同发展 (15)8.3 市场营销与宣传 (15)第九章工业互联网平台应用案例 (15)9.1 制造业应用案例 (15)9.1.1 案例背景 (15)9.1.2 应用方案 (16)9.1.3 应用效果 (16)9.2 能源行业应用案例 (16)9.2.1 案例背景 (16)9.2.2 应用方案 (16)9.2.3 应用效果 (16)9.3 物流行业应用案例 (16)9.3.1 案例背景 (17)9.3.2 应用方案 (17)9.3.3 应用效果 (17)第十章工业互联网平台发展前景与挑战 (17)10.1 发展前景 (17)10.2 面临的挑战 (17)10.3 发展策略与建议 (18)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台定义工业互联网平台是指基于云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，为工业生产、运营和管理提供全面支持的数字化平台。
工业互联网平台建设与运维实践
工业互联网平台建设与运维实践近年来，工业互联网平台在推动工业领域的数字化转型方面起着至关重要的作用。
随着物联网、大数据、云计算等技术的不断发展，工业互联网平台正成为企业提高生产效率、降低成本以及实现智能化生产的重要手段。
本文将重点讨论工业互联网平台的建设与运维实践。
一、工业互联网平台建设1.需求分析在进行工业互联网平台建设时，首先需要进行需求分析。
通过与企业管理者、工程师和操作人员沟通，了解他们面临的问题、需求以及期望实现的目标。
在需求分析的基础上，确定工业互联网平台的功能模块和技术架构。
2.数据采集与处理工业互联网平台的核心是数据的采集和处理。
通过布置传感器、设备连接器等硬件设施，将各种数据从生产线上采集下来。
然后，使用数据处理技术，如大数据分析、机器学习等，对采集的数据进行分析和挖掘，从中提取有价值的信息。
这些信息可以帮助企业做出决策、优化生产过程等。
3.设备互联与协同工业互联网平台需要实现设备之间的互联和协同工作。
通过对设备进行接入、管理和控制，实现远程监控、数据共享、故障诊断等功能。
此外，还可以通过设备之间的协同工作，实现智能化生产和自动化控制。
4.安全与隐私保护在工业互联网平台建设中，安全与隐私保护是必不可少的。
工业互联网平台的数据往往包含企业的商业机密和核心技术，因此，必须采取相应的安全措施，确保数据的机密性和完整性。
例如，使用加密技术对数据进行加密，建立权限管理机制等。
二、工业互联网平台运维实践1.监控与维护工业互联网平台需要进行持续的监控与维护。
通过实时监控工业互联网平台的运行状态，及时发现和解决潜在问题，确保平台的稳定性和可靠性。
同时，定期进行系统维护和升级，保证平台的性能和功能不断提升。
2.故障处理与恢复在实际运营过程中，工业互联网平台可能会出现各种故障和问题。
因此，必须建立完善的故障处理机制，即时响应和解决故障，以减少生产中断和损失。
同时，还需要建立数据备份和恢复机制，确保平台数据的安全性和可恢复性。
工业互联网平台建设及运营模式研究报告
工业互联网平台建设及运营模式研究报告第一章工业互联网平台概述 (3)1.1 工业互联网平台定义 (3)1.2 工业互联网平台发展背景 (3)1.2.1 全球工业发展形势 (3)1.2.2 我国政策引导 (3)1.2.3 产业升级需求 (3)1.3 工业互联网平台发展趋势 (3)1.3.1 平台化发展 (3)1.3.2 跨界融合 (3)1.3.3 个性化定制 (3)1.3.4 开放共享 (4)1.3.5 安全保障 (4)第二章工业互联网平台建设关键要素 (4)2.1 技术架构 (4)2.1.1 云计算与边缘计算 (4)2.1.2 大数据技术 (4)2.1.3 人工智能与机器学习 (4)2.1.4 网络通信技术 (4)2.1.5 开发框架与API接口 (4)2.2 数据资源 (4)2.2.1 设备数据 (4)2.2.2 生产数据 (5)2.2.3 供应链数据 (5)2.2.4 用户数据 (5)2.3 产业生态 (5)2.3.1 合作伙伴 (5)2.3.2 政策支持 (5)2.3.3 产业协同 (5)2.3.4 市场推广 (5)2.4 安全保障 (5)2.4.1 数据安全 (5)2.4.2 网络安全 (6)2.4.3 应用安全 (6)2.4.4 法律法规遵守 (6)第三章工业互联网平台技术架构设计 (6)3.1 平台总体架构 (6)3.1.1 硬件设施层 (6)3.1.2 数据管理层 (6)3.1.3 平台服务层 (6)3.1.4 应用层 (6)3.2 云计算与边缘计算 (6)3.2.1 云计算 (6)3.2.2 边缘计算 (7)3.3 大数据分析与人工智能 (7)3.3.1 大数据分析 (7)3.3.2 人工智能 (7)3.4 平台集成与互联互通 (7)3.4.1 平台集成 (7)3.4.2 互联互通 (7)第四章工业互联网平台数据资源整合 (7)4.1 数据采集与传输 (7)4.2 数据存储与管理 (8)4.3 数据分析与挖掘 (8)4.4 数据开放与共享 (9)第五章工业互联网平台产业生态构建 (9)5.1 产业链上下游企业协同 (9)5.2 政产学研用协同 (9)5.3 开放创新与跨界融合 (10)5.4 政策环境与标准体系 (10)第六章工业互联网平台安全保障机制 (10)6.1 信息安全防护 (10)6.2 数据安全与隐私保护 (11)6.3 法律法规与政策支持 (11)6.4 安全风险管理 (12)第七章工业互联网平台运营模式分析 (12)7.1 平台运营模式概述 (12)7.2 SaaS服务模式 (12)7.3 按需定制模式 (13)7.4 产业链协同模式 (13)第八章工业互联网平台商业模式创新 (13)8.1 商业模式概述 (13)8.2 平台经济效应 (14)8.3 增值服务与创新 (14)8.4 跨界融合与生态共赢 (14)第九章工业互联网平台政策环境分析 (15)9.1 国家政策导向 (15)9.2 地方支持政策 (15)9.3 政策性资金扶持 (15)9.4 政策环境对平台发展的影响 (16)第十章工业互联网平台发展前景与建议 (16)10.1 发展前景分析 (16)10.2 发展战略规划 (16)10.3 产业协同发展建议 (17)10.4 政策建议与实施策略 (17)第一章工业互联网平台概述1.1 工业互联网平台定义工业互联网平台是指在工业领域中，通过云计算、大数据、物联网、人工智能等新一代信息技术，实现人、机、料、法、环等生产要素的深度融合与协同作业的数字化平台。
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。 超级计算中心就是当前云计算中心的
前身 ， 从某些方面来说 ， 超级计算就是云计算的一 可以说 ， 云计算等信息技术及平台在西方 种形式 ， 工业化大国扮演了十分关键的角色 。 这些大国对 云计算相关领域的科研 、 产业投入力度巨大 ， 而且 投入具有持 续 性 、 时 间 跨 度 长 等 特 点。云 计 算 等 新一代信息技术对经济建设的贡献度正在不断提 形成了技术创新的良性循环 高，
收稿日期 ： ２ ０ １ １—０ ６６ ３ 计 划） （ ） ２ ０ １ １ ＡＡ ０ ４ ０ ５
代就加大了信息 化 建 设 的 投 入 ， 以促进工业的转 型发展 ， 如美国先 后 建 立 了 圣 地 亚 哥 超 级 计 算 中 、美 国 国 家 超 级 计 算 应 用 中 心 心（ Ｓ Ｄ Ｓ Ｃ） （ 、 、 匹兹堡超 级 计 算 中 心 （ 劳伦斯· Ｎ Ｃ Ｓ Ａ） Ｐ Ｓ Ｃ） 、 利弗莫尔国 家 研 究 所 （ 美国阿贡国家实 Ｌ Ｌ Ｎ Ｌ） 、 验室 （ 美国橡树岭国家实验室（ ＡＮ Ｌ） ＯＲ Ｎ Ｌ） 等， 这些机构先后服务于工业 、 生物 、 制药 、 国防等
２］ 。俄亥俄州超算中心从 ２ 中的竞争优 势 ［ ０ ０ ４年
开始 一 直 在 倡 导 蓝 领 计 算 （ ｂ ｌ ｕ ｅ ｃ ｏ ｌ ｌ ａ ｒ ｃ ｏ ｍ ｕ ｐ － ） 。 蓝领计算将高 性 能 计 算 应 用 于 工 业 领 域 ， ｔ ｉ ｎ ｇ ·６ ９·
中国机械工程第 ２ ３ 卷第 １ 期 ２ ０ １ ２ 年 １ 月上半月
摘要 ： 云计算平台和云计算服务模式已成为后超算时代计算服务的主流载体和主流服务模式 ， 其所 加快区域科技自 蕴含的技术变革和创新服务模式将深刻影响到产业技术创新及产业竞争 格 局 的 发 展 ， 主创新和区域经济结构调整的步伐 。 分析了云计算平台推动制造业创 新 发 展 的 必 然 性 ， 剖析了工业云 并介绍了平台的开发 、 实现及典型应用实例 。 该平台已经服务北京区域 平台的体系架构及其关键技术 ， 经济体近 １ 有效地推动了区域经济体的创新发展 。 ０ ０ 多家用户 ， 关键词 ： 云计算 ； 工业云 ； 虚拟化 ； 区域经济 ： ／ 中图分类号 ： ． ｉ ｓ ｓ ｎ． １ ０ ０ ４－１ ３ ２ Ｘ． ２ ０ １ ２． ０ １． ０ １ ５ Ｔ Ｐ ３ ９ ３． ０ ２ ＤＯ Ｉ １ ０． ３ ９ ６ ９ ｊ Ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ａ ｎ ｄ Ｐ ｒ ａ ｃ ｔ ｉ ｃ ｅ ｏ ｆ Ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ Ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ Ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ｉ ｎ Ｐ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ｐ ｇ １， ２ ３ ４ ５ Ｚ ｅ ｎ Ｙ ｕ Ｗ ａ ｎ Ｊ ｉ ｅ Ｗｕ Ｘ ｉ ｘ ｉ ｎ ｅ ｎ Ｚ ｈ ａ ｏ ｈ ｕ ｉ ｇ ｇ ｇ Ｄ ｇ ， ， １． Ｂ ｅ ｉ ｉ ｎ Ａ ｃ ａ ｄ ｅ ｍ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ Ｂ ｅ ｉ ｉ ｎ １ ０ ０ ０ ８ ９ ｊ ｇ ｙ ｇ ｙ ｊ ｇ ， ， ２． Ｐ ｅ ｋ ｉ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｂ ｅ ｉ ｉ ｎ １ ０ ０ ８ ７ １ ｇ ｙ ｊ ｇ ， ， Ｎ ｏ ｒ ｍ ａ ｌ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｂ ｅ ｉ ｉ ｎ １ ０ ０ ０ ８ ９ ３． Ｃ ａ ｉ ｔ ａ ｌ ｙ ｊ ｇ ｐ ， ， ， ４． Ｐ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｅ ｎ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ Ｉ ｎ ｓ ｔ ｉ ｔ ｕ ｔ ｅ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ Ｍ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｉ ｃ ａ ｌ Ｅ ｎ ｉ ｎ ｅ ｅ ｒ ｉ ｎ Ｓ ｏ ｃ ｉ ｅ ｔ Ｂ ｅ ｉ ｉ ｎ １ ０ ０ １ ０ ２ ｇ ｇ ｇ ｇ ｙ ｊ ｇ ， ， ５． Ｈ ｕ ｎ ａ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｏ ｆ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ＆Ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ Ｘ ｉ ａ ｎ ｔ ａ ｎ Ｈ ｕ ｎ ａ ｎ， ４ １ １ ２ ０ １ ｙ ｇ ｙ ｇ ： Ａ ｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ Ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ｉ ｎ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｎ ｄ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ｉ ｎ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｓ ｈ ａ ｖ ｅ ｂ ｅ ｃ ｏ ｍ ｅ ｔ ｈ ｅ ｍ ａ ｉ ｎ ｓ ｔ ｒ ｅ ａ ｍ ｐ ｇ ｐ ｐ ｇ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｃ ａ ｒ ｒ ｉ ｅ ｒ ａ ｎ ｄ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｏ ｆ ｏ ｓ ｔ －ｓ ｕ ｅ ｒ ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ｉ ｎ ｅ ｒ ａ ． Ｔ ｈ ｅ ｃ ｈ ａ ｎ ｅ ｓ ｉ ｎ ｉ ｔ ｓ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｉ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｐ ｐ ｐ ｇ ｇ ｇ － ｎ ｏ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｉ ｎ ｉ ｔ ｓ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ ｓ ｗ ｉ ｌ ｌ ｒ ｏ ｆ ｏ ｕ ｎ ｄ ｌ ａ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｉ ｃ ａ ｌ ｉ ｎ ｎ ｏ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｐ ｙ ｇ － ｒ ｏ ｍ ｏ ｔ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ ｃ ｏ ｍ ｅ ｔ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ， ａ ｎ ｄ ｗ ｉ ｌ ｌ ｓ ｔ ｒ ｏ ｎ ｔ ｈ ｅ ｒ ｅ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ ａ ｎ ｄ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｉ ｎ ｐ ｐ ｐ ｇ ｇ ｇ ｙ － ｎ ｏ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｓ ｅ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｏ ｆ ｒ ｅ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｒ ｅ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｉ ｎ ．Ｔ ｈ ｉ ｓ ａ ｎ ａ ｌ ｚ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｎ ｅ ｃ ｅ ｓ ｓ ｉ ｔ ｏ ｆ ａ ｃ ｅ ａ ｅ ｒ ｐ ｇ ｇ ｙ ｙ ｐ ｐ ｐ ｂ ｕ ｉ ｌ ｄ ｉ ｎ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ｉ ｎ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ｔ ｏ ｒ ｏ ｍ ｏ ｔ ｅ ｔ ｈ ｅ ｉ ｎ ｎ ｏ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ ｍ ａ ｎ ｕ ｆ ａ ｃ ｔ ｕ ｒ ｉ ｎ ｇ ｐ ｇ ｐ ｐ ｐ ｇ ， ｓ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ａ ｎ ａ ｌ ｚ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｉ ｔ ｅ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｎ ｄ ｋ ｅ ｔ ｅ ｃ ｈ ｎ ｏ ｌ ｏ ｉ ｅ ｓ ｏ ｆ ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ， ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｔ ｒ ｏ ｄ ｕ ｃ ｅ ｄ ｔ ｈ ｅ ｙ ｙ ｇ ｐ ， ， ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｍ ｅ ｎ ｔ ｉ ｍ ｌ ｅ ｍ ｅ ｎ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ａ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｅ ｘ ａ ｍ ｌ ｅ ｓ ．Ｔ ｈ ｅ ｈ ａ ｓ ａ ｌ ｒ ｅ ａ ｄ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ｌ ａ ｔ ｆ ｏ ｒ ｍ ｐ ｐ ｙ ｐ ｐ ｐ ｐ ｙ ｐ ｐ ， ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ ｄ ｒ ｏ ｍ ｏ ｔ ｅ ｄ ｎ ｅ ａ ｒ ｌ ｍ ｏ ｒ ｅ ｔ ｈ ａ ｎ １ ０ ０ｕ ｓ ｅ ｒ ｓ ｉ ｎ Ｂ ｅ ｉ ｉ ｎ ａ ｎ ｄ ｅ ｆ ｆ ｅ ｃ ｔ ｉ ｖ ｅ ｌ ｔ ｈ ｅ ｄ ｅ ｖ ｅ ｌ ｏ ｍ ｅ ｎ ｔ ｏ ｆ ｒ ｅ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｐ ｙ ｊ ｇ ｙ ｐ ｇ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｅ ｓ ａ ｎ ｄ ｉ ｎ ｎ ｏ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ． ： ； ； ； ｋ ｅ ｗ ｏ ｒ ｄ ｓ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｃ ｏ ｍ ｕ ｔ ｉ ｎ ｉ ｎ ｄ ｕ ｓ ｔ ｒ ｉ ａ ｌ ｃ ｌ ｏ ｕ ｄ ｖ ｉ ｒ ｔ ｕ ａ ｌ ｉ ｚ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｒ ｅ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｅ ｃ ｏ ｎ ｏ ｍ ｉ ｃ ｐ ｇ ｇ ｙ
［ ４］
２ 工业云计算平台体系结构及关键技术
２． １ 体系结构 工业云计算平台采用 Ｃ Ｐ Ｕ＋Ｇ Ｐ Ｕ 混合异 构 实现芯片级 、 基础架构级和系统级三级节能 架构 ， 设计 ， 采用核心 — 边缘两层高可用冗余 Ｆ ａ ｔ － ｔ ｒ ｅ ｅ ／ 非阻塞 （ 网 络 拓 扑 结 构， ｎ ｏ ｎ－ｂ ｌ ｏ ｃ ｋ ｉ ｎ ４ ０ Ｇ ｂ ｓ ｇ） 其网络拓扑结构如 Ｑ Ｄ Ｒ 网络互联 ， ４ ｘＩ ｎ ｆ ｉ ｎ ｉ ｂ ａ ｎ ｄ 。 图 １ 所示 平 台 用 户 管 理 采 用 Ｎ Ｉ Ｓ（ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ｉ ｎ － ） ， 文件系统采用 Ｎ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ Ｆ Ｓ（ ｎ ｅ ｔ ｗ ｏ ｒ ｋ ） ； 共 享 部 署 节 点 采 用 双 启 动 多 ｓ ｓ ｔ ｅ ｍ Ｇ Ｐ Ｕ ｆ ｉ ｌ ｅ ｙ 操作系统 ， 应用软件部署在共享存储上 ， 计算节点 ） 部署 Ｘ ｅ ｎ、 ＫＶＭ（ ｋ ｅ ｒ ｎ ｅ ｌ －ｂ ａ ｓ ｅ ｄ ｖ ｉ ｒ ｔ ｕ ａ ｌ ｍ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ 等虚拟机 。 工业云体系架构 （ 图 ２） 分为基础设施即服务 （ ） 、 层Ｉ 平台即服务 ａ ａ Ｓ ｉ ｎ ｆ ｒ ａ ｓ ｔ ｒ ｕ ｃ ｔ ｕ ｒ ｅ ａ ｓ ａ ｓ ｅ ｒ ｖ ｉ ｃ ｅ 层Ｐ 软件即服务 层 Ｓ 以及面向工业制造 ａ ａ Ｓ、 ａ ａ Ｓ， 领域 的 行 业 应 用 云 服 务 ， 如 焊 接 云、 切 削 云、 磨削 云、 精加工云等 。 基础设施即服务层 Ｉ ａ ａ Ｓ涵盖了 基础设施和 基 础 服 务 。 基 础 设 施 包 括 计 算 资 源 、 存储资源 、 设计资源 、 仿真资源 、 生产资源 、 试验资 管 理 资 源、 集 成 资 源 以 及 能 力 资 源 等， 体现为 源、 制造资源和制造能力两种形态 。 基础服务包括基 于基 础 设 施 之 上 的 服 务 ， 通 过 感 知、 虚 拟 化、 服务 化中间件而全面 整 合 资 源 层 所 提 供 的 基 础 设 施 ， 通过资源管理和协同中间件为上层的资源利用所 提供 的 重 要 支 撑 服 务 ， 如 数 据 存 储 服 务、 计算服 务、 负载 均 衡 服 务 、 备 份 服 务 等。 平 台 即 服 务 层 ， 提 供 服 务 发 布／ Ｐ ａ ａ Ｓ 基于相关 工 业 云 计 算 Ａ Ｐ Ｉ 发现 、 智 能 匹 配、 整 合／协 同 、 运 行／容 错 、 交 易／管 监控／评估等各项核心功能 。 平台基于高效能 理、 工业云计算服务 门 户 ， 实现独立完成某阶段制造 任务 、 协同完成某阶段制造任务 、 协同完成跨阶段 制造任务 。 ２． ２ 关键技术 ２． ２． １ 虚拟化技术 依据中小制造企业创新设计和协同制造的特 工业云计算平台以虚拟化技术为主要支撑 ， 对 点， 平台的软硬件及虚拟机等各类资源进行服务化管 理， 以满足灵活管理和高效利用的需要， 主要包