工业互联网平台有哪些?
月6日，在苏州召开的2019产业互联与数字经济大会上，工信部发布了2019年跨行业跨领域工业互联网平台(以下简称双跨平台)，海尔、用友、浪潮、华为、富士康、阿里等10家企业的工业互联网平台上榜。工业互联网平台体系包括“边缘层、平台层（IaaS）、平台层（PaaS）和应用层（SaaS）四个层级，相当于工业互联网的“操作系统”，主要的作用是帮助行业用户汇集数据、建模分析、知识复用以及应用的创新。例如广东鲁邦通，属于行业里比较领先的工业互联网平台。它能为行业客户提供5G+工业互联网解决方案，助力中小企业进行设备后市场服务的数字化转型，降本增效，并帮助企业开启利润增长的第二曲线。工业物联网平台选择SAP思爱普，SAP是德国“工业0”的核心发起单位之一，也是其中的唯一一家软件公司，是“工业0”技术标准的制定者之一。
网络gis和网格gis的不同点
不太一样，网格gis从本质上来讲是云gis的一种，主要强调由网格技术支持，云gis主要是有关服务方式，背后可以是大/小型机集群，网格，工作站等等
什么是iaas和paas和daas和saas，可以各举一个例子吗？
IaaS，基础设施即服务，比如阿里云的ECS云主机。PaaS，平台即服务，比如网易有即时消息服务接口。DaaS，一种说法是桌面即服务，比如亚马逊的桌面服务。SaaS，软件即服务，比如Evernote，Salesforce这些。
针对用户自由选择需求，微软云计算提供了几种解决方案？
微软云计算为用户选择提供了三种解决方案。一种是由选择传统软件或云服务，用户自己部署IT软件、采用云服务、或者两者都用，无论是用户选择哪种方式，微软的云计算都能支持；另一种是用自由选择微软不同的云服务，无论用户需要的是SaaS、PaaS还是IaaS，微软都有服务选择；最后一种是用户还可以选择不同的云计算运营模式，用户可直接应用微软运营的云计算服务、用户也可以采用微软的云计算解决方案和技术工具自建云计算应用用户还可以选择运营微软的云计算服务或自己在微软云平台上开发云计算应用。
工业互联网平台“战国杀”:谁能突围？（附TOP30平台一览）
2012年以来，在GE等国际制造业巨头推动下，工业互联网在全球逐渐兴起，已经形成燎原之势。根据咨询机构IoTAnalytics的统计，日前全球工业互联网平台数量已超150个，这个数据还在不断刷新，预计到2021年工业物联网平台市场规模将达到16.44亿美元。
工业互联网平台作为工业互联网的核心，是连接设备、软件、工厂、产品、人等工业全要素的枢纽，是海量工业数据采集、汇聚、分析和服务的载体，是支撑工业资源泛在连接、弹性供给、高效配置的中枢，是实现网络化制造的核心依托。
但在当前，国内外企业工业互联网平台正处于规模化扩张的关键期，毋庸置疑，工业互联网平台成为推动制造业与互联网融合发展的重要抓手，也是我国工业实现换道超车的重要切入点。
目前，全球工联网平台已经超过150个，但是大多发展参差不齐，有已经发展相对成熟的美国GE的Predix平台，但是也有部分平台现在还处于起步阶段，《通信产业报》（网）记者对此整理了国内外30家工业互联网平台，你觉得这些企业在工业互联网“战国杀”中谁能突破重围？
目前，工业互联网平台发展呈现百家争鸣的现状，全球制造业龙头企业、ICT领先企业、互联网主导企业基于各自优势，从不同层面与角度搭建了工业互联网平台。
工业互联网平台虽发展时间不长，但均有迅速扩张的趋势，正积极探索技术、管理、商业模式等方面规律，并取得了一些进展。
现在国内外工业互联网平台各具优势和特点，但是总体上呈现出五大态势：一是IaaS寡头垄断，PaaS以专业性为基础拓展通用性，SaaS专注专业纵深；二是被誉为操作系统的PaaS正逐渐成为平台发展的聚焦点和关键突破口；三是信息化水平高的制造业龙头企业是PaaS建设的主力军；四是领先的ICT企业是工业PaaS共性关键使能技术的开拓者，基于中国互联网生态优势互联网企业可能会成为工业PaaS的另一支主力军；五是以基于数据的能力合作为纽带，打造开放共享的价值网络。
总体来讲现在的平台发展处于一个营养不良的状态。
现在漫天飞舞的工业互联网平台可谓是乱花渐欲迷人眼，让人看的眼花缭乱，很难让人真正理解不同工业互联网平台之间的本质区别，因为平台相关技术还不成熟以及没有一个统一的平台标准导致工业互联网平台发展见仁见智。但是相信随着工业互联网平台逐渐发展，实现平台发展的互通互联。
平台发展呈现三足鼎立互联网平台作为工联网的重要标志和组成部分，从目前国内外平台发展呈现百家争鸣的情况来看，未来平台发展将会继续“开枝散叶”，但是从目前国际上工联网发展的情况来看，平台发展大体呈现三足鼎立的盛况。
一是资产优化平台，这类平台服务重在设备资产的管理与运营，为生产与决策提供智能化服务，如GE的Predix。
二是资源配置平台，这类平台聚焦要素资源的组织与调度，包括按需定制(C2B)平台、软硬件资源分享平台、协同制造平台等细分类型，如西门子的MindSphere。
三是通用性平台，这类平台提供云计算、物联网、大数据的基础性、通用性服务，如微软的Azure、SAP的HANA以及我国的阿里云、腾讯云等。而在国内工业互联网平台形成了以航天云网为代表的协同制造平台、以树根互联为代表的产品全生命周期管理服务平台和以海尔为代表的用户定制化平台等三类典型平台，和国际上重点发展三类平台相吻合。
而上述三大平台目前主要四大场景。一是面向工业现场生产过程的优化，比如制造工艺、生产流程的优化；二是面向企业运营的管理决策优化，比如供应链管理；三是面向社会化生产的资源优化配置与协同，比如协同制造；四是面向产品全生命周期的管理与服务优化，比如产品溯源。
日前，《***关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》提出，到2025年，我国将形成3-5个具有国际竞争力的工业互联网平台。赛迪智库信息化研究中心博士袁晓庆表示，我国工业互联网平台在工业数据采集、大数据建模分析、行业机理模型沉淀、工业APP培育等方面面临四大“卡脖子”瓶颈，亟需尽快输血造血。
一是工业数据采集能力薄弱。数据采集是工联网平台的基础，工联网平台第一要务是解决连接工业中的人、机器设备和业务系统，但是要实现并非易事。当前，我国规模以上工业企业里，80%以上的机器设备是没有联网的“哑”设备，只有20%的设备联了网、会说话，但是这些设备遵循不同的通信协议，存在严重的“语言障碍”，成为制约工业互联网平台建设的卡脖子瓶颈。
二是工业大数据建模分析能力薄弱。袁晓庆表示，当前，受限于数据采集瓶颈和工业大数据自身的专业性、关联性、流程性、时序性和解析性等特点，工业大数据建模分析需要平台企业兼具工业基因和大数据基因，导致现有工业互联网平台工业大数据建模分析能力较为薄弱。同时数据信息存在两方面缺陷，一是数据种类不全，制约了工业大数据建模分析和工业APP功能。二是数据质量不高，制约了工业大数据建模分析和工业APP性能。
三是行业机理模型沉淀能力薄弱。行业机理模型是工业PaaS的核心，是平台技术能力的集中体现。行业机理模型就是通过软件技术对工业研发设计、生产制造、经营管理等制造全过程运行规律进行显性化、模型化、代码化，每个行业机理模型都是一个积木式的模块，可供工业APP开发者灵活调用，促进工业知识的沉淀、传播、复用与价值创造。当前工业互联网平台面临的突出问题是开发工具不足、行业机理模型缺失，远远不能完全满足工业级应用需要。
四是现象级工业APP培育能力薄弱工业APP是工业互联网平台的关键。但是受限于工业互联网平台发展尚属于初级发展阶段，工业PaaS平台赋能不够，工业互联网平台上所谓的工业APP基本上都是工业云平台上的云化软件“移民”而来，依靠工业PaaS上的行业机理模型“生长”出来的“原居民”工业APP较少，现象级工业APP更是匮乏。具体表现在基于工业PaaS平台开发的工业APP数量少以及工联网平台尚没有培育出现象级工业APP。
所以，想要在这场巨大的红利浪潮中成为领头羊，就需要攻克这四道难关。但是想要做好工业互联网平台不能只靠一家之力，闭门造车。
工业互联网平台领域跨度大、体系复杂，从技术、产业到应用均处在发展初期，打造具有国际竞争力的工业互联网平台，需要有战略定力，需要坚持**引导和市场主导，需要10-15年的长时间努力。那么我国未来工联网平台发展的方向是什么呢？对此国家工业信息安全发展研究中心针对我国工联网的现状、瓶颈等问题给出五方面意见。
第一，实施制造业设备设施上网工程，为工业互联网平台奠定终端数据连接的坚实基础。
第二，开展工业PaaS建设试点，集中力量突破工业know-how、数据技术、平台架构等关键技术，营造工业PaaS良性市场生态。
第三，推动“制造业+互联网+金融”的融通发展，为SaaS自主蓬勃发展营造良好环境。开展“制造业+互联网+金融”发展试点，挖掘工业互联网平台发展的关键要素和基本规则。
第四，全面、深入推动“双创”，打破传统工业体制机制约束，激发人才的创新活力、动力和潜能。
第五，重视工业互联网平台信息安全，保障工业互联网平台健康发展。
但是总的来说，尽管现在各类平台不断涌现，但当下的工业互联网平台实质还处在发展期，其业务能力与商业模式却还依然是摸索着过河的状态。
对于平台厂商来说，无论是扎根于IaaS、SaaS还是PaaS,重点是要找到自身定位，沉淀自身对工业机理的深入理解，将其作为知识进行提炼封装，进而形成核心能力与优势。而对企业用户来说，关注的还是最终的上云效果。技术只是像“黑盒子”一般作为整体而存在，服务、场景才是能切身体会到的实质内容。
参考资料：1.袁晓庆：我国工业互联网平台建设面临四大瓶颈
2.国内外工业互联网平台对比分析研究
附：国内外工业互联网平台TOP30一览
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数字化转型：工业互联网平台盘点
来源 | Soo56 (ID:WxSoo56)
作者 | 56君
编辑 | 暖暖
关键字：工业互联网, 全文约4794字，4图，阅读需要15分钟
随着互联网、物联网、大数据以及人工智能为代表的新一代信息技术的快速发展，与传统产业的加速融合，全球新一轮的科技革命和产业革命正蓬勃兴起，工业4.0时代即将带来，新的生产方式、组织方式和商业模式的不断涌现，工业互联网应运而生，推动着全球工业体系的智能化变革。
本文将通过工业互联网的由来、功能、发展趋势及痛点瓶颈、落地难点等问题详细梳理分析，结合当前工业互联网应用需求，就什么样的工业互联网平台才是企业需要的进行深入探讨！仅供参考！
什么是工业互联网？
“互联网+”工业就是工业互联网，“工业互联网”(IndustrialInternet)即开放、全球化的网络，将人、数据和机器连接起来。是全球工业系统与高级计算、分析、感应技术以及互联网连接融合的结果。它通过智能机器间的连接并最终将人机连接，结合软件和大数据分析，重构全球工业、激发生产力，让世界更美好、更快速、更安全、更清洁且更经济。
工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。其本质是通过构建精准、实时、高效的数据采集互联体系，不断优化研发设计、生产制造、运营管理等资源配置效率。
工业互联网的由来
工业互联网这个概念最早是由GE（美国通用电气）提出来的，GE是是世界上最大的多元化服务性公司，拥有多种类的制造业产业，从飞机发动机、到发电设备、照明、塑料等。
正是基于GE庞大的产品体系，强大制造业的技术实力，以及IoT上经验，GE定义了工业互联网的核心要素。
GE工业互联网的定义
工业互联网打破了智慧与机器的边界，工业互联网汇集了两大革命的成果：工业革命带来的无数的机器、设施、机群和系统网络方面的成果，与互联网革命中涌现出的计算、信息与通信系统方面近期取得的强有力的成果。工业互联网，通过全球的工业系统与先进计算、分析、低成本传感和互联网带来的新连接水平等能力融合，走上舞台。
简单理解GE工业互联网是工业化和信息化的融合。但更准确地说，是两化融合的子集，是两化融合的一种形式，只是要解决企业设备等重资产利用率与使用成本方面的问题。显然将GE工业互联网等于“互联网＋工业”这样一种理解，不是GE的原意。GE工业互联网，或许仅仅利用到了“互联网的低成本、大空间尺度的连接能力。需要强调的是，GE工业互联网，还涉及到了传感、控制软件、云计算、大数据分析等其他的信息通讯技术。
自2017年起，在工业4.0热度消退、智能制造日渐式微之后，国内工业互联网的热度高涨。但此“工业互联网”，绝非完全是指GE工业互联网，即使是中国工业互联网，也是百花齐放，百家争鸣。
GE预测，如果工业互联网应用于中国的航空、电力、铁路、医疗、石油天然气等主要行业，并且实现生产率提升1％，在未来15年将有潜力为这些行业节省成本约240亿美元。到2030年，工业互联网可能会为中国经济带来累计3万亿美元的GDP增量。
工业互联网发展趋势
随着互联网深入应用，特别是以移动技术为代表的普适计算、泛在网络的发展与向生产生活、经济社会发展各方面的渗透，信息技术推动的面向知识社会的创新形态形成日益收到关注。创新形态的演变也推动了互联网形态、信息通信技术形态的演变，物联网、云计算、大数据等新一代信息技术作为互联网的延伸和发展。
工业互联网、工业4.0、智能制造等新兴概念，正在重新定义制造业。促进信息化与工业化深度融合，改变过去依靠要素投入的粗放式发展方式，更多地转向创新驱动，加快转型升级，正被工业从业者摆上重要日程。
近几年，我国工业互联网的加快发展，从概念的普及进入了实践的生根阶段。目前工业互联网发展突出呈现出三个方面的特征。
一是应用面向多领域在拓展，工业互联网已经广泛应用于石油石化、钢铁冶金、家电服装、机械、能源等行业，网络化的协同，服务型的制造，个性化的定制等新模式、新业态在蓬勃兴起。助力企业提升质量和效益，并不断催生出新的增长点。
二是体系建设在全方位地推进，窄带物联网实现了县级以上地区的全覆盖，IPv6改造基本完成，标识解析体系，五大国家顶级节点，十个行业和区域的二级节点初步建立。国内具有一定行业和区域影响力的工业互联网平台总数超过了50家，重点平台平均连接的设备数量达到了59万台。工业的APP创新步伐也在明显地加快，我们还建立了国家、省和企业三级的安全监测平台的系统，正在同步地加快建设。
三是生态的构建呈现出多层次推进，工业互联网产业联盟成员数量突破了1000家，与美欧日国家和地区的产业组织在技术创新、标准对接等方面开展了深度的合作，这些都引领着跨界行业的企业深度协同突破。
工业互联网平台体系架构
从工业互联网定义来看，工业互联网平台需要具备四个基本功能。
一是需要实现将不同来源和不同结构的数据进行广泛采集；
二是需要具备并支撑海量工业数据处理的环境；
三是需要基于工业机理和数据科学实现海量数据的深度分析，并实现工业知识的沉淀和复用；
四是能够提供开发工具及环境，实现工业APP的开发、测试和部署。
因此，工业互联网平台体系架构必须能完全实现这四个功能，即涵盖边缘层、IaaS层、工业PaaS层、工业SaaS层以及贯穿上述各层级的安全防护。其中，边缘层、平台层、应用层是工业互联网平台的三大核心层级。
首先，边缘层是基础。在平台的边缘层，对海量设备进行连接和管理，并利用协议转换实现海量工业数据的互联互通和互操作；同时，通过运用边缘计算技术，实现错误数据剔除、数据缓存等预处理以及边缘实时分析，降低网络传输负载和云端计算压力。
其次，平台层是核心。在通用PaaS架构上进行二次开发，实现工业PaaS层的构建，为工业用户提供海量工业数据的管理和分析服务，并能够积累沉淀不同行业、不同领域内技术、知识、经验等资源，实现封装、固化和复用，在开放的开发环境中以工业微服务的形式提供给开发者，用于快速构建定制化工业APP，打造完整、开放的工业操作系统。
最后，应用层是关键。通过自主研发或者是引入第三方开发者的方式，平台以云化软件或工业APP形式为用户提供设计、生产、管理、服务等一系列创新性应用服务，实现价值的挖掘和提升。
工业互联网帮企业解决哪些问题
当前，工业互联网产业的快速发展帮助正处于智能化转型过程中的广大制造企业解决了诸多问题。比如有效集成海量的工业设备与系统数据，实现业务与资源的智能管理，促进知识和经验的积累与传承，驱动应用和服务的开放创新。工业互联网平台正在成为推进企业智能化转型的重要抓手。
1、帮助企业实现智能化生产和管理
通过对生产现场的人、机、料、法、环等各类数据的全面采集和深度分析，能够发现影响产品质量的深层次原因，通过反馈闭环实现过程的优化，进而不断提高产品生产质量和效率。同时，通过对现场数据与企业计划资源、运营管理等数据的综合分析，更加精准的把脉供应链和财务问题，降低企业的运营成本。
2、帮助企业实现生产方式和商业模式创新
通过跟踪和采集产品售后使用数据，提供设备健康管理、产品增值服务等新型业务模式，实现从卖产品到卖服务的转变。同时，还可以通过与用户的互动与交流，了解用户的产品使用体验和评价，以及用户的个性化需求，有效的获得最精准的客户数据，进而有效的组织生产资源，打破同质化的产品束缚而实现个性化定制，在提升市场竞争力的同时也提升了企业的盈利能力。
业界专家认为，如同移动互联网平台创造了应用开发与分发，先上线下等一系列新的产品环节和价值，当前工业互联网平台在应用创新、产融结合等方面已经显现出类似的端倪，未来有希望发展成为一个全新的产业体系，促进形成大众创业、万众创新的多层次发展环境，真正实现“互联网+先进制造业”。
工业互联网企业盘点
据Soo56小编粗略统计，声称能提供工业互联网平台服务的国内外厂商已超过100家，漫天飞舞的工业互联网平台可谓是乱花渐欲迷人眼，很难让人真正理解不同工业互联网平台之间的本质区别。因此，Soo56为方便大家选型，以下盘点出国内外工业互联网平台主流的企业，进而帮助制造企业有针对性的推进工业互联网平台的选型与实施，供大家参考。
（以下排序不分先后，如有遗漏，欢迎补充）
工业互联网为何落地难
数字化工业，似乎正在出现令人期待的局面。但这几年的实践中，工业互联网的落地却出现了各种各样的问题，GE等工业巨头出于盈利考虑甚至开始剥离、出售工业互联网相关业务，国内仍有大量企业的上云意愿也不高。工业互联网在迈向数字化的阶段，出现了瓶颈。
1、政府助推技术助力
目前来看，政府推动是工业互联网2018年火热的直接原因。
政策方面，从2017年底，国务院发布《关于深化“互联网+先进制造业”发展工业互联网的指导意见》，到2018年2月，工信部成立工业互联网专项工作组，工信部长苗圩担任组长，后续又推出一系列政策，启动实施工业互联网的三年（2018~2012）行动计划。
资金补贴方面，多个省市出台了相关政策，真金白银地砸了下去。补贴和优惠项目包括公有云资源购买、应用服务费、设备接入费、网络改造费、网络使用费等。
另外，各地政府还各自采取相关行动，制订“企业上云”计划，建设产业示范基地、区域工业云平台等。
另一方面，云技术的不断成熟，正快速催熟巨大的工业新技术漩涡，而这个漩涡正在逼近工业自动化领域，将使供应商长期保有的业务模型变得陈旧，而不得不被抛弃。把握各应用场景中新旧技术的转换十分重要，这种转换正在塑造自动化新的格局。
2、盈利模式不明朗
在新格局正在塑造的时候，找寻到未来驱动工业自动化市场的最佳应用场景是数据分析落地的重要抓手，这对于正在加速制造业升级的中国显然会产生巨大的需求。
然而一个行业的勃兴，除了国家的大力推动，市场需求才是工业互联网长远持续发展的最终驱动力。
工业互联网如火如荼，但熟悉工业现场的业内人士却都很冷静。
在数字化转型过程中，万华化学等化工企业前期大规模的资金投入，在较短时间内确实能取得硬件建设方面的进步。但是在后续数字化建设中，人们习惯沿用在硬件基础设施建设中已有的经验，产生了一些制约数字化建设的错误理念。有人认为化工企业数字化建设只是信息部门的问题，从而导致业务部门参与程度不高；有人认为先建起来再说，以后边用边改，这极易导致信息系统建设失败。
从落地实践来看，工业互联网的发展要从根本上解决四个关键问题：
一是系统集成商既要面对“两头占款”带来的资金压力，还要满足团队对于专业人才的高需求，多领域“全面出击”的发展路线将给企业带来沉重包袱。
二是平台的方向问题。通用性行业平台由于纵深程度有限，市场供给与需求不匹配，未来聚焦具体行业的行业类平台、场景类平台将成为企业发展智能制造的重要切入点。
三是收益模式问题。目前尚未探索出可行的市场化商业模式，难以形成有经济效益的良性成长模式。
四是企业的上云意愿问题。目前仍有大量企业没有上云意愿，需要让企业知道为什么上云、上哪朵云，要帮企业算清降本增效的明细账。
此外，在推行数字化转型的过程中，企业主要面临的问题是来自于投资回报率（ROI）无法界定与明确，担心“竹篮打水一场空”，特别是对于成本敏感的特种化工品企业，在平衡资源投入到设备改造、研发、新装置建设与数字化建设的局面中，往往在传统的、可预期的项目方面比较容易决策，而数字化转型方面则难以判断。
3、遍地开花
巨大的市场空间正在呈现，一场关于云端版图的“暗战”也正在工业领域拉开帷幕。GE、西门子、ABB等全球工业巨头们都在抓紧布局工业云平台。
表面上看，全球工业巨头都对工业云平台趋之若鹜，热闹背后，是都想在工业物联网领域下出一盘大棋的野心。与之相关的布局，甚至要回溯至数年前。大型工业集团的电气化和自动化实力自然无需赘言，但在企业内部，软硬件的边界也在变得越来越模糊，通过收购工业软件公司、融合进原有业务，完整的数字化版图逐渐形成。
短期阴霾难挡智能制造发展、工业数字化持续升温的步伐。未来，深度聚焦细分行业的系统集成商有望扛起产业发展大旗，且现实当中的观念、使用习惯以及生产模式仍需要较长的时间去改变。
END.
注：文章为作者独立观点，不代表Soo56立场
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延伸阅读
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请问什么是工供缺由固业互联网平台？
工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求，构建基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系，支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。工业互联网平台架构可以概括成以下四点：1、数据采集（边缘层）是基础，即要构建一个精准、实时、高效的数据采集体系，把数据采集上来，通过协议转换和边缘计算，一部分在边缘侧进行处理并直接返回到机器设备，一部分传到云端进行综合利用分析，进一步优化形成决策。2、工业PaaS（平台层）是核心。即要构建一个可扩展的操作系统，为工业APP应用开发提供一个基础平台。3、工业APP（应用层）是关键。即要形成满足不同行业、不同场景的应用服务，并以工业APP的形式呈现出来。4、IaaS是支撑。即通过虚拟化技术将计算、存储、网络等资源池化，向用户提供可计量、弹性化的资源服务。
各位，修保候工业互联网平台包含哪些内容？
工业互联网平台体系包括“边缘层、平台层（IaaS）、平台层（PaaS）和应用层（SaaS）四个层级，相当于工业互联网的“操作系统”，主要的作用是帮助行业用户汇如碧闹集数据、建模分析、知识复用以及应用的创新。近年来随着工业互联网行业的发展，国内产生了许多比较好的工业互联网解决方案商，比如说广州鲁邦通，深耕行业10+年，凭借自身强大的技术研发能力，用软硬件相结合的方式，为行业客户提供5G+工业互联网解决方案，助力企业进慧和行设备后市场服务的数字化转型，降本增效。总体来讲，鲁邦通是一家非常靠谱且专业的工业互联网解渣罩决方案提供商。
openstack是paas的一种吗
openstack是一个iaas云平台（云计算saas，paas，iaas中的iaas），是亚马逊aws的开源实现。OpenStack是一个开源的云计算管理平台项目，由几个主要的组件组合起来完成具体工作。OpenStack支持几乎所有类型的云环境，项目目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。OpenStack通过各种互补的服务提供了基础设施即服务（IaaS）的解决方案，每个服务提供API以进行集成。hadoop是一个分布式的软件架构，有分布式计算和分布式存储。Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构。用户可以在不了解分布式底层细节的情况下，开发分布式程序。充分利用集群的威力进行高速运算和存储。Hadoop实现了一个分布式文件系统（HadoopDistributedFileSystem），简称HDFS。HDFS有高容错性的特点，并且设计用来部署在低廉的（low-cost）硬件上；而且它提供高吞吐量（highthroughput）来访问应用程序的数据，适合那些有着超大数据集（largedataset）的应用程序。HDFS放宽了（relax）POSIX的要求，可以以流的形式访问（streamingaccess）文件系统中的数据。Hadoop的框架最核心的设计就是：HDFS和MapReduce。HDFS为海量的数据提供了存储，则MapReduce为海量的数据提供了计算。
工业互联网平台内涵及架构体系（IaasLaasSaas）
继上一篇：未来智能制造发展方向、传统制造业面临的挑战；如果您想读第一部分内容，可查看历史历史消息哦！
工业互联网平台作为工业智能化发展的核心载体,能够实现海量异构数据汇聚与建模分析、工业经验知识软件化与模块化、各类创新应用开发与运行,从而支撑生产智能决策、业务模式创新、资源优化配置、产业生态培育。
工业互联网本质是通过构建精准、实时、高效的数据采集互联体系,建立面向工业大数据存储、集成、访问、分析、管理的开发环境和应用环境,支撑工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化,以数据的有序自动流动解决复杂制造系统面临的不确定性,不断优化研发设计、生产制造、运营管理等资源配置效率,形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。
通过分析国外工业互联网平台架构,其核心要素包括数据采集层、管理服务层(工业PaaS)、应用服务层(工业APP)；
体系架构如图1所示：
图1工业互联网平台参考架构
数据采集层是基础：主要通过深层次采集数据并实现不同协议数据基层汇聚,作为工业互联网平台驱动源头,主要依赖两方面能力。
一、依托传感器、工业控制系统、物联网技术面向设备、系统、产品、软件等要素数据进行实时采集。例如,可借助智能控制器、智能模块、嵌入式软件等传统的工业控制和连接技术实现平台对底层数据的直接集成。
二、利用以智能网关为代表的新型边缘计算设备实现智能传感器和设备数据的汇聚处理以及边缘分析结果向云端平台的间接集成。多类型的边缘连接手段为工业互联网平台实现泛在连接提供坚实支撑,丰富了工业互联网平台可采集与分析的数据来源。
管理服务平台(层)是核心：基于工业PaaS架构,集成了工业微服务、大数据服务、应用开发等功能,媲美移动互联网操作系统。
一、将云计算、大数据技术与工业经验知识相结合形成工业数据基础分析能力,把技术、知识、经验等资源固化为专业软件库、应用模型库、专家知识库等可移植、可复用的开发工具和微服务;
二、提供数据存储、数据共享、数据分析和工业模型构成的完整工业数据服务链,汇聚各类传统专业处理方法与前沿智能分析工具,帮助用户方便快捷地实现工业数据的集成管理和价值挖掘;
三、构建基于工业数据服务之上的应用开发环境,提供各类蕴含工艺知识和行业经验的工业微服务、工业应用开发工具以及针对应用开发运维的完善管理手段,帮助用户快速构建定制化的智能应用App并形成商业价值。
应用服务层是关键：
基于开放环境部署应用,面向工业各环节场景,是工业互联网平台服务的最终输出。面向智能化生产、网络化协同、个性化定制、服务化延伸等智能制造和工业互联网典型应用场景,为用户提供各类在平台中定制化开发的智能化工业应用和解决方案。
在智能化生产中,设备预测性维护、生产工艺优化等应用服务帮助企业用户提升资产管理水平;在网络化协同中,制造协同、众包众创等创新模式实现了社会生产资源的共享配置;在个性化定制中,用户需求挖掘、规模化定制生产等解决方案满足了消费者日益增长的个性化需求;在服务化延伸中,智能产品的远程运维服务则驱动着传统制造企业加速服务化转型。面向用户实际需求的各类智能应用是实现模式创新业态创新的关键载体,推动着平台应用生态体系的构建。
除此之外,工业互联网平台还包括用以支撑数据传输交换的网络基础设施,以及涵盖整个工业系统的安全管理体系,这些构成了工业互联网平台的重要保障和支撑。
图2工业互联网平台关键技术体系
下面详细说明工业互联网平台技术体系具体内容：（有点专业）
数据采集：
数据采集是工业互联网平台的基础,是实现制造全生命周期异构数据在云端汇聚的关键,主要涉及协议转换、边缘数据处理等技术。
协议转换:一方面是通过OPC、MQTT等技术将底层多源数据转换为工业互联网平台可以接收的数据格式。另一方面是通过协议转换器(网关)实现底层工业通讯协议(MODBUS、PROFIBUS、HART等)的互通。
PaaS通用功能
PaaS是工业互联平台实现核心功能的载体,向下可以承接海量异构数据、向上可以支撑各种工业应用的开发,主要涉及数据接入、数据管理、资源管理与调度、多租户管理等技术。
数据接入:通过集成数据模型自动识别、匹配等大数据技术,支持结构化业务数据、时序设备监测数据、非结构化工程数据等多源异构数据的快速接入,形成高并发、高吞吐量的数据实时接收能力。
多租户管理:能够按照计算、存储、网络资源池进行管理,具备多租户场景下动态资源调度、隔离能力,实现不同租户间应用程序运行环境的隔离以及数据的隔离,保障不同租户间应用程序不会相互干扰,并保证数据的保密性。
开发工具
开发工具是构建工业互联网平台开发者生态的基础,各种开发工具的集成降低了开发者利用工业互联网平台进行工业创新应用开发的门槛,主要涉及开发工具集成、开发运维一体化等方面的技术。
工具集成:在云端集成命令行工具、应用程序构建整合工具以及应用程序扩展工具等。将应用开发环境迁移到云端,从而实现本地环境的轻量化,支持C、C++、python、Java、php等流行开发语言。
开发运维一体化:通过在云端集成Chef、Puppet、SaltStack等DevOps框架并结合云应用拓扑、编排规范等技术提供工业应用开发、测试、维护的一体化服务,打通工业应用产品交付过程中的IT工具链。
微服务
工业微服务是工业互联网平台的核心,为用户提供面向工业特定场景的轻量化应用,主要涉及在微服务架构下的服务通信、服务发现等技术。
服务通信:微服务架构是一个分布式系统,服务被部署在不同节点中,服务的交互需要通过网络进行通信,服务通信包括同步模式和异步模式。可以通过基于HTTP协议的RESTfulAPI和Thrift实现同步模式,也可借用众多成熟的消息系统实现异步模式,如RabbitMQ、ActiveMQ、Kafka等。
服务发现:服务间调用时需要服务发现机制识别各个服务动态生成和变动的网络位置,主要包括客户端发现和服务端发现两种方式。客户端发现由客户端向服务注册表查询服务位置,并使用负载均衡算法从返回的实例中选择其一再向其发起调用。服务端发现机制中,客户端请求是发给负载均衡器的,由其查询和选择服务实例并转发请求。
建模及应用
建模应用是工业互联网平台具备工业实体虚拟映射和智能数据分析能力的关键,主要涉及虚拟样机、数据分析建模等技术。虚拟样机:将CAD建模技术、计算机支持的协同工作(CSCW)技术、用户界面设计、基于知识的推理技术、设计过程管理和文档化技术、虚拟现实技术集成起来,以实现复杂产品论证、设计、试验、制造、维护等全生命周期活动中基于模型/知识的虚拟样机构建与应用。
数据分析建模:利用统计分析、机器学习、机理建模等多种技术并结合相应的领域专家经验知识,面向特定工业应用场景,对海量工业数据进行深度分析和挖掘,并提供可调用的特征工程、分析建模等工具包,能够快速建立可复用、可固化的智能应用模型。
安全
安全是工业互联网平台可靠、平稳运行的综合保障基础。工业互联网平台安全从数据流动路径来看主要涉及数据接入安全、工业互联网平台本身安全和访问安全等技术。
数据接入安全:一方面,边缘侧的数据出口处通过工业防火墙技术、工业网闸技术等保障数据源的安全。另一方面,在数据传输过程中采用加密隧道传输技术,防止数据泄漏、被侦听或篡改。
平台本身安全:通过平台入侵实时检测、网络安全防御系统、恶意代码防护、网站威胁防护、网页防篡改等技术实现工业互联网平台的代码安全、应用安全、数据安全、网站安全。并建立相应的容灾方案,保证平台能够应对各种导致计算机系统失效的意外情况以及业务应用在7×24小时内不间歇运行。
访问安全:根据不同的用户及所属类别来限制用户的访问权限和所能使用的计算机资源和网络资源,建立统一的访问机制,防止非法访问,提供统一身份认证机制,实现对云平台重要资源的访问控制和管理,阻止未授权使用资源和未授权公开或修改数据。
以上为工业互联网白皮书关于《工业互联网平台架构》的阐述，后续会给大家推出第三部分《工业互联网平台特征》.....敬请期待