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三位一体的工业大数据综述

工业大数据的目的是为了改变以往工业价值链从生产端向消费端、上游向下游推动的模式,实现以客户价值为核心的定制化产品和服务,以及与之相适应的全产业链协同优化。为此,工业大数据应满足用户需求定义、工业智能制造、活动协同优化三方面的应用。 在这些应用中,工业大数据的落地需要与之相适应的技术架构作为支撑。目前,李杰教授提出的“5C”架构体现了工业大数据“数据->知识->应用”的信息架构,而工业互联网参考架构(IIRA)和工业4.0参考架构(RAMI4.0)均是顶层系统架构,还有一些公司企业依据自身的业务提出了自定义的技术架构,如通用的Predix、三一的根云等。 我们知道技术架构应由应用场景的特征来决定,就现状而言,工业大数据还处在产业的初级阶段,对工业大数据应用场景的认知还不太深入,但大数据在互联网的应用已具备成熟的技术体系和应用框架,因此,本文主要通过比较工业应用场景和互联网应用场景的差异性,期望能够修正互联网大数据的相关应用技术框架,以满足工业大数据落地对技术框架的要求。 工业大数据和互联网大数据的技术架构都具备数据环境、知识环境和应用环境三个层,如下图所示。 数据环境 从数据...

REST风格的一点理解

REST的全称是表述性状态转移,它是一种架构设计风格。状态转移说的是在客户端和服务器端之间转移代表资源状态的表述 REST的主要原则包括:URL表示资源、HTTP方法表示操作。GET/POST/PUT/DELETE分别表示查/增/改/删 它是一种面向资源服务的一种设计方式 它强调以资源为中心,并且规范了URI的风格 在REST中,资源可以理解为URI,表现是资源呈现出来的形式,比如返回json或者xml 主要特点: 客户-服务器,通信由客户端主动发起,表现为请求响应形式,客户-服务器约束背后的原则是分离关注点。通过分离用户接口和数据存储,改善用户接口的可移植性 无状态,通信在本质上必须无状态,会话状态一定要保存在客户端 缓存,客户端可以缓存响应数据,以后相同的请求就可以重用 统一接口,组件之间通过统一的接口相互通信 分层系统,通过限制组件的行为,将架构分解为若干等级的层,整个系统的复杂性提供了边界,提高了底层的独立性 按需代码,支持通过下载并执行一些代码对客户端的功能进行扩展 本文转自 手不要乱摸 51CTO博客,原文链接:http://blog.51cto.com/5880861/...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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