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工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)FSpaceX

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工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)FSpaceX分享到微信QQ好友新浪微博0產(chǎn)品族譜力控工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)FSpaceX隸屬于力控產(chǎn)品家族中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)類產(chǎn)品，該產(chǎn)品定位于提供對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析的平臺(tái)，為企業(yè)解決從客商到制造等整個(gè)產(chǎn)品全生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)應(yīng)用痛點(diǎn)問題，以達(dá)到提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益及競(jìng)爭(zhēng)能力

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工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)FSpaceX

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產(chǎn)品族譜

力控工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)FSpaceX隸屬于力控產(chǎn)品家族中的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)類產(chǎn)品，該產(chǎn)品定位于提供對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析的平臺(tái)，為企業(yè)解決從客商到制造等整個(gè)產(chǎn)品全生命周期各個(gè)環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的各類數(shù)據(jù)應(yīng)用痛點(diǎn)問題，以達(dá)到提升企業(yè)的經(jīng)濟(jì)效益及競(jìng)爭(zhēng)能力。

產(chǎn)品簡(jiǎn)介

力控工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)FSpaceX平臺(tái)是一套基于Hadoop的，采用分布式架構(gòu)設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)處理及分析平臺(tái)。該平臺(tái)能夠提供基于多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集與存儲(chǔ)，以及數(shù)據(jù)清洗與過濾、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)建設(shè)、多類型算法應(yīng)用、綜合分析可視化等功能。
力控科技擁有專業(yè)的大數(shù)據(jù)應(yīng)用團(tuán)隊(duì)，能夠?yàn)橛脩籼峁┚C合分析相關(guān)的業(yè)務(wù)需求，包括：梳理業(yè)務(wù)應(yīng)用、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)計(jì)算、分析挖掘，及可視化展現(xiàn)的解決方案規(guī)劃。在本平臺(tái)的應(yīng)用中，首先需要明確建設(shè)目標(biāo)、設(shè)定建設(shè)原則，并制定建設(shè)方案，最后采用應(yīng)用本產(chǎn)品進(jìn)行平臺(tái)功能的開發(fā)、測(cè)試及部署。在平臺(tái)產(chǎn)品成功部署后的應(yīng)用過程中，平臺(tái)還能夠?qū)?shù)據(jù)與生產(chǎn)痛點(diǎn)進(jìn)行綜合分析，并通過不斷的學(xué)習(xí)進(jìn)化，改善相關(guān)的決策模型，為管理者提供科學(xué)的優(yōu)化決策建議。

產(chǎn)品架構(gòu)

力控工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)FSpaceX的整體架構(gòu)通常被劃分為三個(gè)層次，即：數(shù)據(jù)工廠、算法引擎，以及數(shù)據(jù)可視化。
數(shù)據(jù)工廠主要實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)的采集、稽核及存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)采集可實(shí)現(xiàn)基于工業(yè)通信網(wǎng)關(guān)、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系型業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫(kù)等多種異構(gòu)數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)之上的融合；數(shù)據(jù)稽核主要是對(duì)接收的數(shù)據(jù)進(jìn)行校驗(yàn)，提供性、空值、數(shù)據(jù)類型及準(zhǔn)確性驗(yàn)證；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)采用HBase、Greenplum、Redis以及其它數(shù)據(jù)庫(kù)組合應(yīng)用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析方式，構(gòu)建分布式存儲(chǔ)架構(gòu)，可動(dòng)態(tài)增加存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)，具有可伸縮、多副本、高容錯(cuò)、高吞吐量等特性。
算法引擎提供Spark分布式計(jì)算框架，基于Hadoop集群實(shí)現(xiàn)資源的高效利用, 實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)計(jì)算、海量數(shù)據(jù)分析挖掘的功能。支持機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)MLib，支持包括分類、聚類、協(xié)同過濾、降維在內(nèi)的通知學(xué)習(xí)算法和工具類。
數(shù)據(jù)可視化提供了數(shù)據(jù)集、動(dòng)靜態(tài)值集組件、數(shù)據(jù)篩選、數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等建模功能，并支持拖拽操作、豐富圖表、圖表聯(lián)動(dòng)、上卷下鉆、個(gè)性化排版、定時(shí)郵件、GIS及多媒體集成等功能。

產(chǎn)品特點(diǎn)

支持OT/IT融合的數(shù)據(jù)采集

FSpaceX工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)支持了市面主流工業(yè)協(xié)議及通用協(xié)議，與平臺(tái)或監(jiān)控系統(tǒng)之間支持工業(yè)協(xié)議、OPC、MQTT、Rest API等多種靈活的數(shù)據(jù)鏈接方式。同樣，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)友好性方面，支持與多種數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)以及MongoDB/Hbase等NoSQL數(shù)據(jù)庫(kù)的對(duì)接。
在數(shù)據(jù)傳輸方面，支持全量/增量/定時(shí)各種數(shù)據(jù)采集傳輸模式，能夠采用ETL方式接入數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)接入過程可以進(jìn)行清洗和整合等預(yù)處理，滿足對(duì)原始數(shù)據(jù)的處理需求。

數(shù)據(jù)管理與儲(chǔ)存

FSpaceX工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)支持對(duì)生產(chǎn)流程數(shù)據(jù)，如：實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)等工業(yè)大數(shù)據(jù)進(jìn)行高比率壓縮以及高效存儲(chǔ)，以此構(gòu)建合理的數(shù)據(jù)存貯模式。數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和管理采用了高性能的MPP架構(gòu)，具備完善的全增量數(shù)據(jù)加載，能夠勝任大規(guī)模批量計(jì)算、高并發(fā)查詢、復(fù)雜的自主分析和查詢。此外，還支持秒級(jí)數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)加載，秒級(jí)甚至亞秒級(jí)的數(shù)據(jù)查詢能力。
數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)是隨時(shí)間動(dòng)態(tài)變化的，不同類型數(shù)據(jù)往往不只存儲(chǔ)于一個(gè)存儲(chǔ)空間內(nèi)，而且需要看具體的業(yè)務(wù)場(chǎng)景和數(shù)據(jù)價(jià)值，比如實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)不只是在MPP存儲(chǔ)中，也可以在Redis內(nèi)存中，存儲(chǔ)類型包括Redis內(nèi)存管理、MPP磁盤存儲(chǔ)、Hadoop文件擴(kuò)展存儲(chǔ)等。

數(shù)據(jù)分析與挖掘

針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘過程中直接與數(shù)據(jù)相關(guān)的部分，通過應(yīng)用SEMMA方，將數(shù)據(jù)挖掘的核心過程分為：抽樣獲取數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)探索、數(shù)據(jù)預(yù)處理（數(shù)據(jù)清洗-去掉臟數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)集成-集中、數(shù)據(jù)變換-規(guī)范化、數(shù)據(jù)規(guī)約-精簡(jiǎn)）、挖掘建模（分類、聚類、關(guān)聯(lián)、預(yù)測(cè)）、模型評(píng)價(jià)與發(fā)布幾個(gè)階段。

數(shù)據(jù)可視化

FSpaceX工業(yè)大數(shù)據(jù)平臺(tái)還提供了數(shù)據(jù)的可視化功能，能夠在此之上進(jìn)行管理駕駛艙等可視化應(yīng)用的開發(fā)，幫助企業(yè)靈活地進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，洞察業(yè)務(wù)。

核心優(yōu)勢(shì)

可實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)的接入，包括時(shí)序、圖像、文件等數(shù)據(jù)；
擁有數(shù)據(jù)清洗能力，提供多元的數(shù)據(jù)清洗與處理；
支持?jǐn)?shù)據(jù)歸檔，基于大數(shù)據(jù)構(gòu)建企業(yè)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)及存儲(chǔ)方案；
擁有人工智能算法模型，提供面向生產(chǎn)調(diào)度優(yōu)化等智能算法（機(jī)器學(xué)習(xí)、遺傳學(xué)等）；
內(nèi)置豐富圖表組件，采用可視化工具靈活地進(jìn)行多維分析；
支持私有化部署方案，確保企業(yè)內(nèi)部核心數(shù)據(jù)資產(chǎn)安全可靠。