工业互联网服务能力研究与应用
发布时间：2022-05-07T05:48:43.127Z  来源：《中国电业与能源》2022年1月2期作者：邵方静1，苏东萌1，闫帆1，王阿方1，侯鹏2 [导读] 工业互联网平台建设是实现《中国智造2025》的重要抓手，是实现制造强国的必由之路，文章以许继能源电力装备工业互联网平台建设的经验为个案，祥细论证了工业互联网建设中的存储和计算服务、应用开发服务
邵方静1，苏东萌1，闫帆1，王阿方1，侯鹏2
1 国网陕西省电力公司营销服务中心(计量中心）西安 710000
2蒙古电力勘测设计院有限责任公司呼和浩特 010010
Research and Application of Industrial Internet Service Capability
Shaofangjing， sudongmen， yanfan， wanafang，yixin
Marketing Service Center (metering center) of Shanxi Electric Power Company?  xi an
摘要：工业互联网平台建设是实现《中国智造2025》的重要抓手，是实现制造强国的必由之路，文章以许
继能源电力装备工业互联网平台建设的经验为个案，祥细论证了工业互联网建设中的存储和计算服务、应用开发服务、平台间调用服务、资源迁移服务、新技术应用服务等等的应用场景，对各种服务能力的技术方案，应用效果进行了分析。
关键词：工业互联网服务系统平台数据
Abstract: The construction of an industrial Internet platform is key point for the realization of "Made in China 2025" plan and the only way to achieve a strong manufacturing country. The article uses XJ's experience in the construction of the industrial Internet platform for electrical equipment as a case to demonstrate in detail the application scenarios of storage and computing services, application development services, platform calling services, resource migration services, new technology        application services in the construction of the industrial internet, analyzed the application effects of technical solutions for various service capabilities.
Keywords: Industrial Internet    Service System  Platform    Data
引言：
2020年3月，工业和信息化部印发了“关于推动工业互联网加快发展的通知”，要求落实中央关于推动工业
互联网加快发展的决策部署，统筹发展与安全，推动工业互联网在更广范围、更深程度、更高水平上融合创新，培植壮大经济发展新动能，支撑实现高质量发展。明确指出要深化工业互联网行业应用，鼓励各地结合优势产业，加强工业互联网在装备、能源等国民经济重点行业的融合创新，突出差异化发展，形成各有侧重、各具特的发展模式。引导各地总结实践经验，制定垂直细分领域的行业应用指南。
近年来，GE的Predix平台、SIEMENS的MindSphere平台、施耐德的EcoStruxure、菲尼克斯的ProfiCloud以及海尔集团的COSMOPlat、航天科工的INDICS、三一重工的“根云”、徐工集团的工业云XCMG-Cloud等一大批国际、国内装备制造企业通过建设工业互联网，实现了“制造+平台+服务”的转型升级，企业生产效率、品质控制、人力节约、自动化和柔性化生产、成本控制、盈利能力大幅提升。在此背景下，亟需依托我省龙头制造企业，开展行业工业互联网平台的相关研究与实施工作。
河南许继仪表有限公司（以下简称“许继仪表”）是国家高新技术企业，专业从事智慧计量、智能数据采集和智慧能源管理整体解决方案的，具备规模化智能制造技术能力，市场覆盖国内31个省，产品远销越南、埃塞俄比亚、泰国等10多个国家。许继能源电力装备工业互联网平台充分借鉴国内外典型工业互联网平台设计理念及实现方式，基于新一代信息通信技术（工业互联网、工业大数据、云计算、物联网等）与先进制造技术深度融合，以实现“制造+平台+服务”转型升级为目的，聚焦车间管理与生产过程优化、企业资源配置与协同优化、企业运营与决策优化三大业务场景，通过对多驱动多协议数据采集技术、工业大数据存储及处理技术、工业数据建模和分析技术、应用开发和微服务技术、工业互联网平台
安全技术等关键技术的研究，研发一套适合能源电力装备生产企业使用的工业互联网平台，为装备制造方、用户方、合作方、监管方提供有价值的工业微应用服务，市场推广价值大，需求迫切。
许继能源电力装备工业互联网平台服务能力主要包括：存储和计算服务、应用开发服务、平台间调用服务、资源迁移服务、新技术应用服务等方面。
1存储和计算服务
许继能源电力大数据平台支持块存储、分布式文件、对象存储、SQL、NoSQL等存储，提供从GB到PB量级的存储解决方案，满足客户复杂存储应用场景。存储系统高可靠容灾设计，可靠性可达99.996%，用户按需选择数据热备数量，支持冷热数据分治。高可扩展设计，存储系统可动态随企业数据量增加从G到P级的动态扩容，支持系统不停机动态扩容。
平台在数据接入层支持丰富的数据接入类型并支持对数据常见的数据清洗底层功能。在数据存储层能提供丰富的分布式文件存储、列式表格存储、分布式关系型数据库存储基础服务。在数据计算分析、计算阶段，提供海量离线、实时计算平台框架和平台，并提供多维分析平台，具体如图1所示。
平台可实现对源数据的预处理，支持数据清洗、元数据的提取、实时比对、数据联查、智能提取、数据批量以及实时导入导出、动态接口和开放API等功能。对于抽取后的数据，可以根据业务实际需求进行数据流向合理分发。
图1 许继能源电力大数据平台存储和计算服务流程图
数据存储基于分布式存储，支持水平扩容，支持多种存储数据类型，提供结构化、半结构化、非结构化数据的存储解决方案，同时支持分布式式检索的索引存储、分布式关系数据库Postgresql。结构化数据存储于HDFS、Postgresql，可以有上层的hive建立大数据仓库，半结构化数据基于列存储HBase实现，非结构化数据根据实际需要可提供分布式文件系统HDFS存储。
提供各类计算引擎和方式，实时计算平台支持STORM、Spark streaming，离线计算平台支持MR、HIVE、SPARK、Shell、Python 方式，机器学习平台包含图计算、深度学习、Spark，Python，R，XGBoost等计算框架，各类计算可以通过可视化IDE工作流设计实现数据离线计算任务调度、实时分析以及机器学习。
2.应用开发服务
通过构建应用开发环境，借助微服务组件和工业应用开发工具，帮助用户快速构建定制化的工业APP。提供多类开发语言和建模、仿真分析、可视化展示、知识管理等多类开发工具，以及图形化编程环境。提供多种能够进行关联分析、文本分析、深度学习的通用数学算法。
为保证业务需求的不断更新与应用，采用“微服务”架构思想设计，利用Spring Cloud微服务框架，实现服务的发现和注册，负载均衡、断路器、REST客户端、请求路由等功能，为各类微应用接入提供平台。基于微服务的技术架构，提供用于部署业务逻辑组件，包含应用支撑技术组件、分析引擎、规则引擎、工作流引擎、BI工具、权限服务、服务监控、任务调度、消息服务等。
2.1构建分布式服务系统
单体应用转变为分布式系统后，实现系统间的可靠调用是关键问题之一，涉及到路由管理，序列化协议等技术细节。
本平台采用的微服务架构提供了RESTful调用方式和高性能RPC框架，能够构建高可用、高性能的分布式系统，其整体架构如图2.18所示，系统地考虑分布式服务发现、路由管理、安全、负载均衡等细节问题。打通消息队列、API Gateway等服务，满足用户多样化的需求。
图2 分布式服务系统架构
2.2应用发布和管理
相对于传统的应用发布需要运维人员登录到每一台服务器进行发布和部署，针对分布式系统的应用发布和管理，提供了简单易用的可视化控制台，如图2.19所示。用户通过控制台可以发布应用，包括创建、部署、启动应用，也支持查看应用的部署状态。除此之外，用户可
以通过控制台管理应用，包括回滚应用、扩容、缩容和删除应用。
图3 应用发布和管理平台架构
2.3数据化运营
通过对日志埋点的收集和分析，可以得到一次请求在各个服务间的调用链关系，如图4所示有助于梳理应用的请求入口与服务的调用来源、依赖关系。当遇到请求耗时较长的情况，可以通过调用链分析调用瓶颈，快速定位异常。
图4 数据化运营服务间调用链
微服务项目技术架构3．平台间调用服务
提供服务总线系统，统一纳管平台服务层，对应用系统提供标准化和透明化的挂载接口服务.
应用开发厂商可以根据服务总线提供的统一开发标准，开发不同的应用服务，并挂载到服务总线之上。服务总线统一纳管平台服
务系统以及资源系统，可以实现服务互通共享，依照实际应用需求，实现资源共享或者是资源隔离。最终达到所有应用系统都挂载在服务
总线之上，形成统一集成化的应用服务大平台。
提供的服务总线系统，对内能够统一纳管平台服务层，对外提供标准的应用开发API接口，将传统的企业服务“重服务”转变为轻量级的“微服务”，使得开发业务应用系统变的简单。应用服务开发好之后，能够在较短时间内挂载到服务总线之上，做到即插即用效果。
服务总线中间层是大数据服务系统与标准应用集成系统之间的中间接口层，中间层包装了大数据平台提供的诸多功能接口，包括算法模型系统接口、运维管理平台接口、权限管理系统接口、基础服务中心接口、通用功能组件接口（比如Spark、Storm、HBase等功能组件）等大数据平台功能系统接口。这些功能系统涵盖了大数据平台提供的技术所有主要功能。中间层将这些功能系统接口统一纳管，对应用服务标准平台提供透明的、统一标准的、简单易用的接口服务。
统一标准应用平台（以下简称“应用平台”）是服务总线最核心的功能层，提供统一管理服务、应用开发统一接口、标准业务应用接口功能。
3.1统一管理服务层
基于服务总线中间层，应用平台为应用服务提供统一标准化的各类基本管理服务，包括：服务管理、资源管理、用户管理、权限管理、安全管理等。这些管理服务旨在为应用开发者的提供透明的管理服务，使得应用开发者在开发应用服务的时候不用关系底层的各类基本管理服务，而更加专注于应用业务开发工作，提高了应用开发的效率。同时，基本管理服务与应用服务开发者之间还搭建了应用开发统一接口
层，为应用服务开发者提供统一的接口服务，一定程度上隔离了应用开发者，保证了服务总线系统的安全。
3.2应用开发统一接口层
应用开发统一接口层（以下简称“应用接口层”）为应用服务开发者提供透明的统一接口，处于基本管理服务层与应用服务开发层之间，既可以将各类应用服务包装为统一接口对外服务，还在一定程度上将应用开发者与服务总线系统进行权限和安全隔离，保证了服务总线系统的安全。
3.3服务开发层
应用服务开发者在服务开发层进行业务应用开发，最终为用户提供满足业务需求的简单易用的应用服务系统。
3.4平台内部数据交互
通过对平台各类应用系统的数据进行集中整合，建成数据仓库平台，提供面向结构化数据、非结构化数据以及时序数据的整合和统一管理，用于存储各类业务、生产数据，并对其进行加工和转换，打通各子系统或子应用间的数据壁垒，为综合统计、报表、主题分析和数据挖掘等提供数据支持。
各应用涉及的所有接口将采用标准API的连接方式与数据仓库平台系统进行连接。各个数据源对接系统通过数据节点与数据服务器交互，在数据服务器中为每个数据源对接系统建立对应的接口数据处理队列，不同的系统存取对应的队列，互不干扰。从而屏蔽系统技术实现、传输协议、接口保障等不同层面的差异。
为保证数据仓库平台的稳定性，接口数据的传输由发布系统依据约定协议及格式向数据仓库平台推送数据。同时为降低集成难度，由数据仓库平台提供接口API，部署在发布系统侧，由接口API完成数据传输的安全性/完整性。
提供标准接口支持各类关系型数据库的接入，包括Oracle,DB2,SQL server,Sybase；提供标准接口支持读取各类文本文件，包括Flat file,XML文件；支持通过套装软件提供的标准接口读取数据，包括SAP,Oracle，ERP等；支持半结构化、非结构化数据的接入，包括Email,Office文件，视频文件、图片文件等。
4．资源迁移服务
4.1资源迁移流程
评估设计→测试验证→环境部署→迁移上线→云上优化。
评估设计：评估现有的系统架构，充分考虑对迁移的影响因素根据评估方案作出整体的迁移方案设计。
测试验证：通过POC测试、性能测试验证迁移方案的可行性确认网络带宽、迁移时长、迁移工具等方案细节。
环境部署：在目标部署方案中的资源，并完成相应安全策略配置对目标环境、迁移链路做联调测试。
迁移上线：执行迁移操作，完成数据、文件、主机、大数据等的迁移，做完整的业务功能验证，将线上流量切换至目标环境。
云上优化：根据云上的监控数据和用户痛点需求，做云上的系统优化适当考虑客户系统对于云模块的适配性优化。
4.2迁移工具
数据库迁移工具：数据传输服务提供数据迁移、数据同步、数据订阅于一体的数据库数据传输服务，帮助用户在业务不停服的前提下完成数据库迁移，利用实时同步通道轻松构建异地容灾的高可用数据库架构，工作流程如图2.22所示。
图4 数据库迁移过程
文件迁移工具：使用专用迁移设备将数据、文件等从原有数据中心快速高效地迁移上云，并且采用RAID、加密等多种方式对迁移过程的数据进行安全保障，最大程度降低数据损坏和泄露的风险，文件迁移工作流程如图6所示。