工业大数据存储管理关键技术:多源异构与多模态数据
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更新于2024-08-07
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"工业大数据存储与管理技术-arm v8-m 架构参考手册"
工业大数据存储与管理技术是当前数字化转型中的关键领域,特别是在工业场景下,由于数据的多样性、多模态、高通量和强关联特性,需要专门的技术来处理和管理。本资料主要关注两个关键技术:多源异构数据管理和多模态数据集成技术。
4.4.1 多源异构数据管理技术是解决来自不同源头、具有不同结构或类型的数据集合的挑战。在工业环境中,如设备故障诊断,可能涉及时间序列数据、BOM图数据、非结构化数据(如照片、维修工单)以及键值对数据。这些数据源的差异性使得管理变得复杂,需要高效的存储管理和异构存储引擎。同时,需要建立能够理解和整合这些不同类型数据的机制,以便提取它们的价值。
工业大数据白皮书(2019版)由中国电子技术标准化研究院等主编,旨在提供工业大数据的标准和应用指南。白皮书强调了工业大数据在智能制造中的重要作用,涵盖了定义、边界、与智能制造的关系等方面。它指出,工业大数据不仅是数据量的增长,更是数据价值的挖掘和利用。通过大数据分析,可以提升生产效率,优化工艺流程,实现预测性维护,降低运营成本。
在实际操作中,多源异构数据管理技术包括数据的高效存储、数据压缩以减少存储空间需求、数据索引以加速查询速度,以及查询优化和数据缓存,以提升系统性能。而多模态数据集成技术则关注如何将图像、文本、音频等多种形式的数据融合分析,形成全面的洞察。
白皮书的编写单位包括多个知名企业和机构,展示了工业大数据领域的广泛合作和深入研究。这表明,工业大数据不仅是技术问题,也是跨行业的协同创新,需要标准化的框架来指导实践。
工业大数据存储与管理技术是工业4.0时代的重要基石,涉及到从数据采集、存储、处理到应用的全过程优化。通过对多源异构数据的有效管理,企业可以充分利用这些数据资源,推动业务创新,实现智能化转型。同时,标准化的工作对于推动整个行业的健康发展起着至关重要的作用。
2019-01-22 上传
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李_涛
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