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IIoT可预测运维报告摘要

版权声明:本文为半吊子子全栈工匠(wireless_com,同公众号)原创文章,未经允许不得转载。 https://blog.csdn.net/wireless_com/article/details/81518342 2013年4月,在德国举行的 Hanover Messe 会议上,工业4.0的指导原则发布。 在过去的五年里,工业4.0已经从德国政府的政策转向了全球的高管级战略。而今天,我们已处于第三个浪潮中————积极的实施。 工业4.0被认为是第四次工业革命,行业分析师预测了一个重大而广泛的经济影响。工业物联网、人工智能和机器学习在可预测运维4.0中的应用是工业4.0的核心元素。本文旨在找出改变的高级别战略和业务驱动因素与实施现实之间的差距。 仅在2017年和2018年,认知分析的重大进步就被应用到预测运维领域,在国内就是高大上的AIOps。与此同时,工业4.0已经被全球工业设施的高级管理者所接受。对于 PdM4.0和维护4.0提出的关切是出于关于部署的可行性和资源缺乏的实际考虑。 可预测运维的现状 可预测运维的IIoT仍处于早期阶段,专业人士认为采用动力很小。PdM4.0的承诺...

快速上手物联网解决方案(1)—— 物模型

常见的物联网解决方案包括了设备端、上云、应用端三大部分,更广的还涉及大数据及人工智能的数据分析部分。传统的物联网开发非常强调流程性,即设备端、云、应用端三个步骤需要依次进行。而今天,依托于阿里云物联网的『物模型』基础,物联网开发的两端可以齐头并进,节省大量的人力物力成本。 那究竟何为『物模型』呢? 『物模型』实际上就是对设备是什么、能做什么、可以对外提供哪些服务进行的描述。一般情况下,物模型表现为设备的“功能”,包括至少一个“属性”(Property)或“服务”(Service)或“事件”(Event)。阿里云 2 大物联网平台『Link Platform 物联网平台』和『Link Develop 一站式开发平台』都集成了『物模型』,开发者完成产品的功能定义后,系统将自动生成该产品的“物模型”。 看起来很抽象的概念落到开发中,其实就是几

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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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