1项目概述
1.1项目背景
图1:数字工厂整体规划
按照数字化工厂整体规划,IoT平台在整个数据的生命周期中承担了数据采集管理重要的角色,它既可以缩短一个数据的“数据里程”(即数据从采集到决策使用的整个过程),又可以方便数据的分发和共享,是智慧工厂和产线数字化升级的重要基础环节。
经调研统计,当前产线存在一定的人工轮流值班、人工巡回查看等方式的测量和记录信息工作流,也存在各类成套设备的数据孤岛,因此需要部署一个具有工业物联网接入能力、统一用户管理能力、数据存储和运维能力,并且具有高可靠性、高扩展性、高性能的工业物联网数据平台,来赋能项目的持续、快速、稳定及低成本交付。
1.2 专业术语
术语/定义 | 说 明 |
I IoT | Industrial Internet of Things 工业物联网 |
PaaS | Platform as a Servive 平台及服务,在本文档中也指工 业物联网 PaaS |
MQTT | 一种轻量级 、基于订阅发布的物联网通信协议 |
SSO | Single Sign-On 单点登录 |
IAM | Identity and Access Management 统一身份认证管理 |
SDK | Software Development Kit 软件开发套件 |
边缘网关 | 物联网中负责采集设备与云端服务器通信的网络设备 |
1.3项目目标
项目旨在开发实施一个设备数据采集传输和监控分析的软硬件系统,为现场、远程、和决策系统提供一套完整的数据和可视化分析报表资源。
系统以可靠的性能和直观的效益为指导思想,采用统一的硬件管理接口,实现数据的实时采集、自动化上报。系统的整体设计考虑了向前和先后兼容,系统采集数据实时性强,要求系统支持国产时序数据库,能为现场和管理用户提供即时的告警服务。
设备数据采集和数据应用主要针对品质、效率、安全三大效益类型的提升,数据种类繁多,本方案针对滁州工厂车间统计的采集触点需求设计,系统采用PaaS方式独立部署,系统实施后支持五原以及更多工厂接入。
2、产品设计架构及策略
2.1系统总体架构
系统的整体架构设计对于系统而言是至关重要的,一方面总体架构要满足阶段的业务需求,另一方面也要充分考虑未来的扩展应用。为了满足这些要求,系统的整体架构必须足够的稳定、高效、易于扩展。
IoT数据平台整体分为 3 层:
1 ) 基础设施层:基础设施层包含了整套平台需要用到的关系型数据库、时序数据库、消息队列、 缓存、监控等中间件。
2) 平台层:平台层即PaaS 层,基于基础设施提供的基本能力 (包括网络通 信 、存储等) ,基于Java 语言实现的分布式微服务的系统 ,支持IAM、SSO、设备管理、应用管理、SDK等功能 。
3)应用层:应用层主要是指管理后台、远程看板本地看板的界面应用,应用层通过HTTP+JSON的方式调用后端的API来实现访问。不同的业务需求的访问可以通过访问不同的API的组合来实现。PaaS平台向上支持MES/ERP和BI应用的数据接入需求。
2.1.1 系统技术体系
前 端 (WEB 端 ) 使 用 element-plus( 基 于 vue3 框 架 ) 作 为 基 本 技 术 , 使 用
typescript 作为开发语言,使用 vite 作为打包工具,使用 Visual Studio Code 作为开发工具;
后端使用 JAVA 17 作为开发语言 , 使用 了 Spring Framework 5 、Spring
Security/OAuth2、MybatisPlus、Swagger2、Spring Boot 2.5.5、Spring Cloud 2020.0.5、Al ibaba Cloud 2021.0.1.0、hutool 5.8 、fastjson2 等 Java 包/库 , API 使用 Restful 规范进行开发,数据库使用 MySQL 8.0 存储业务数据、Redis 6.0 存储缓存数据、TDengine 3.0 存储时序数据,消息服务使用 EMQX 企业版, 配置中心和“服务注册与发现”使用 NACOS ,使用 Intell iJ IDEA 作为开发工具;
服务器端支持宿主机部署和k8s 部署两种方式 ,能够应对私有化部署现场不同的环境。
完整方案请联系客服获取