將制造的樞紐連接到企業數據解決方案

互聯制造正處于一個轉折點，它受到數據類型的真實，可衡量的變化和轉變的推動–實時和時序數據的增長速度比潛在或靜態數據形式快50％，流分析預計將以年均復合增長率為28％，而專用于靜態歷史數據解決方案，在內部部署或在離散云中運行的傳統數據平臺不足以滿足當前的實時洞察需求。流數據的增長源于以下事實：它支持實時洞察，更重要的是，可以自主決策。

制造業的這種轉變是通過為特定用途量身定制的廉價過程傳感器，強大的邊緣計算設備（可重復進行自主決策），同時執行分析和存儲的云計算以及即將到來的5G來實現的。數據高速公路，使制造過程擺脫了硬連線連接的束縛。但是，流數據的好處在管理其龐大的數據量，其多樣化的數據結構以及跨制造企業業務流程的實時光速方面帶來了挑戰。

傳統互聯制造數據提取解決方案的局限性

當今的制造商面臨著解決數字化壓力復雜性的局限性，其中許多局限性是由于新的和關聯的數據源的快速發展以及大量數據散發。組織在互聯制造的數據管理方面面臨的一些關鍵挑戰和關鍵考慮因素：

• 數據管理的成本：眾所周知，傳統的數據管理機制非常昂貴，不易擴展，并且無法捕獲和處理從連接的設備中獲取的PB級IoT數據流。 如今，組織需要一個更靈活，可擴展的數據管理和分析平臺，該平臺可以以較低的成本輕松地從IoT來源提取，存儲，管理和處理流數據。
• 處理物聯網數據的數量和種類：為了實現流程監控和優化，預測性維護以及新興的物聯網用例，信息架構師需要一個平臺來處理所有類型的各種數據結構和方案，包括間歇性的溫度，壓力讀數和每秒振動，以處理來自邊緣的完全非結構化數據（例如，圖像，視頻，文本，光譜數據）或其他形式（如熱成像或聲學信號），并通過各種受支持的驅動程序和協議傳送。
• 管理實時數據的復雜性：為了推動連續過程監控，吞吐量優化或預測性維護，數據管理平臺需要啟用對流數據的實時分析。 該平臺還需要實時或近實時有效地攝取，存儲和處理流數據，以便立即提供見解和行動。
• 將數據從獨立的孤島中解放出來：價值鏈中的特殊流程（創新平臺，QMS，MES等）獎勵針對獨特孤島解決方案量身定制的不同數據源和數據管理平臺。 考慮到跨企業數據僅能提供的一小部分洞察力，這些窄點解決方案限制了企業價值，此外，重復的孤立解決方案會分割業務，從而限制了合作機會。 此外，該平臺還必須具有從價值鏈中所有點提取，存儲，管理和處理流數據的能力，并將其與數據歷史學家，ERP，MES和QMS來源相結合，并利用它來形成可行的見解。

鑒于制造和物聯網數據的復雜性和多樣性，制造商正在關注從邊緣到AI的洞察力。 為此，自然而然地在開始時是一個很好的起點，將數據吸收到數據湖和企業數據平臺中。

Cloudera Data Platform通過其駐留在Cloudera DataFlow（CDF）中的技術組合來應對這些挑戰。CDF提供以下解決方案：

• 具有管理，控制和監視所有流和IoT計劃邊緣的能力。 Cloudera Edge Management（CEM）由邊緣代理和邊緣管理中心組成。它管理，控制和監視邊緣代理，以從邊緣設備收集數據并將情報推回邊緣。
• 攝取和管理實時流數據的能力。 Cloudera Flow Management（CFM）是由Apache NiFi支持的無代碼數據攝取和管理解決方案。借助NiFi直觀的圖形界面和300多個處理器，CFM可為企業提供高度可擴展的數據移動，轉換和管理功能。
• 由Apache Kafka支持的高級消息傳遞和流處理。 Cloudera Stream Processing（CSP）使用Apache Kafka對流數據提供高級消息傳遞，實時處理和分析，以及Cloudera Streams Management支持的管理和監視功能。
• Cloudera Streaming Analytics（CSA）提供的實時洞察。在Apache Flink的支持下，CSA提供狀態，低延遲的處理能力，可從邊緣對流數據進行實時可行的智能處理。

關于Cloudera

在 Cloudera，我們相信數據可以使今天的不可能，在明天成為可能。我們使人們能夠將復雜的數據轉換為清晰而可行的洞察力。Cloudera 為任何地方的任何數據從邊緣到人工智能提供企業數據云平臺服務。在開源社區不懈創新的支持下，Cloudera推動了全球最大型企業的數字化轉型歷程。

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