产品建议:考虑多中心架构的4个理由

采用工业4.0的制造商和其他工业公司希望在整个企业范围内大规模提供工业数据，以推动业务决策。随着这些公司连接更多的流程、系统和机器，它们的数据建模和集成需求变得更加复杂。工业数据操作(DataOps)解决方案为这种复杂性提供了解决方案。DataOps是人员、流程和技术的编排，以便将可信的、随时可用的数据交付给需要这些数据的所有系统和人员。

工业DataOps软件应用程序提供了专用的数据建模管理和抽象层，可帮助用户简化其数据架构并减少部署新系统的时间。随着公司扩大了对这类软件的使用，他们已经开始在设施中实现部署架构以外的架构。

那些考虑投资于数据建模解决方案或升级现有数据基础设施的人，在决定哪种软件最适合组织之前，应该考虑所有可能的情况。根据客户的反馈，随着组织的发展，部署可伸缩的多中心架构将变得更加关键。

采用多中心DataOps架构的4个原因

为了进一步说明多中心DataOps部署的潜在用途，以下是为企业中的每个站点考虑多中心DataOps体系结构的四个常见原因。

1.在DataOps中划分关键操作

工厂通常有多条生产线、工作单元或机器。随着系统变得越来越复杂，与其他系统的交互也越来越多，保持自主性、敏捷性和弹性是至关重要的。许多客户希望在使用唯一DataOps集线器部署的操作环境中划分关键功能。这样，对一行的更改就不会影响其他行。或者，当一个生产单元发生操作系统升级时，它会影响工作区域而不是整个设施。一些客户想要针对不同用例的独立中心，比如预测性资产维护、生产数据或质量信息。

2.消除DataOps中的网络安全漏洞

对于自动化系统，组织通常对不同的网络进行分段以最大限度地减少漏洞。例如，通常使用防火墙将控件网络与业务和企业网络隔离，从而限制数据并允许数据在一个方向上通过。寻找支持通过防火墙发布和订阅安全消息队列遥测传输(MQTT)的Industrial DataOps软件。在跨多个安全网络区域的联邦体系结构中设置集线器。这样的联合体系结构允许中心与区域内的系统通信，并使用或安全地将数据发布到其他区域。

3.在DataOps中启用变更管理

运营数据对于许多业务功能在日常工作中的执行变得至关重要。基于分析的系统需要一种迭代的方法，并且经常随着工厂车间不断发展的新资产和重新编程的控制器而变化。许多组织正在建立开发和测试中心，以便在生产部署之前对更改进行快速设计和评估。在DataOps集线器中，用户可以复制配置、将其推送到另一个系统、对系统进行更改、测试，然后将其移动到生产环境中。这样，当行动开始时，就有信心系统能正常工作。

4.在DataOps中对边缘数据进行建模

工厂中实时分析的执行越来越接近机器，通常被称为在边缘运行。在某些情况下，这些分析将机器学习或人工智能(AI)技术应用于机器的设点控制，而传统的基于逻辑的控制无法提供结果。此外，运行在离机器更近的地方意味着更低的延迟和丢失数据的风险。DataOps hub作为设备和分析软件之间的中间件，运行在边缘网关上。它确保以一致和标准化的方式从工作单元或机器收集数据，允许在相似的机器上快速部署分析。通过利用站点许可证和基于容器的部署，集线器可以经济有效地部署在工厂中无限数量的这些边缘节点上。

从大流行中得到的教训是，必须在当今不确定的环境中保持灵活。在整合生产、重组产品线或重新配置操作环境时，变化发生得很快。多中心工业DataOps部署最大限度地减少了对一个系统的过度依赖，因此组织可以更快地实施更改，减少操作中断。

约翰·哈林顿首席商务官在哪儿HighByte。由内容经理马克·霍斯克编辑，控制工程，CFE媒体和技术，mhoske@cfemedia.com。

关键词:DataOps建议，工程师选择奖

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