CN106104398A - 过程控制系统中的分布式大数据 - Google Patents

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Abstract

过程工厂中的分布式大数据设备包括嵌入式大数据设施，所述嵌入式大数据设施被配置为将由设备生成、接收、或观察的数据本地地流式传输并储存为大数据，以及对所储存的数据中的至少一部分数据执行一个或多个学习分析。嵌入式大数据设施基于学习分析的结果来生成或创建学得知识，设备可以使用该学得知识来修改其操作以在过程工厂中实时地控制过程，和/或该设备可以将该学得知识发送到过程工厂中的其它设备。分布式大数据设备可以是现场设备、控制器、输入/输出设备、或其它过程工厂设备，并且当执行其学习分析时可以利用由其它设备创建的学得知识。

Description

过程控制系统中的分布式大数据
相关申请的交叉引用
本申请为PCT申请，其要求享有在2014年3月14日提交的名称为“Distributed BigData in a Process Control System”的美国申请No.14/212,493的提交日期的优先权和权益，该美国申请No.14/212,493要求享有在2013年3月14日提交的名称为“Collectingand Delivering Data to a Big Data Machine in a Process Control System”的美国申请No.61/783,112的提交日期的优先权和权益，在此以引用方式将这两个申请的全部公开内容并入本文。本申请还与在2013年3月7日提交的名称为“Big Data in ProcessControl Systems”的美国申请No.13/784,041相关，在此以引用方式将该申请的全部公开内容并入本文。另外，本申请与在2014年3月14日提交的名称为“DeterminingAssociations and Alignments of Process Elements and Measurements in aProcess”的美国申请No.14/212,411相关，在此以引用方式将该申请的全部公开内容并入本文。
技术领域
本公开内容总体上涉及过程工厂和过程控制系统，并且具体而言，涉及在过程工厂和过程控制系统中支持分布式大数据的设备。
背景技术
分布式过程控制系统(像化工、石油或其它过程工厂中使用的分布式过程控制系统)通常包括经由模拟、数字或组合模拟/数字总线或经由无线通信链路或网络而通信地耦合至一个或多个现场设备的一个或多个控制器。现场设备(其可以是例如阀、阀定位器、开关或变送器(例如，温度、压力、水平和流速传感器))位于过程环境内并且通常执行物理或过程控制功能，诸如，开启或闭合阀，测量过程参数等，以控制在过程工厂或系统内执行的一个或多个过程。智能现场设备(诸如遵循公知的现场总线协议的现场设备)还可以执行控制计算、警报功能、以及通常在控制器内实施的其它控制功能。过程控制器(其也通常位于工厂环境内)接收指示由现场设备获得的过程测量结果的信号和/或与现场设备有关的其它信息，并且执行控制器应用(该控制器应用运行例如做出过程控制决策的不同的控制模块)，基于所接收到的信息来生成控制信号并且与在现场设备(诸如无线以及现场总线现场设备)中执行的控制模块或控制块相协调。控制器中的控制模块通过通信线路或链路将控制信号发送至现场设备，以由此控制过程工厂或过程系统的至少一部分的操作。
来自现场设备和控制器的信息通常对于一个或多个其它硬件设备(诸如，操作者工作站、个人计算机或计算设备、数据历史库、报告生成器、集中式数据库、或通常被放置在远离严酷的工厂环境的控制室或其它位置中的其它集中式管理计算设备)是可用的(通过数据高速公路)。这些硬件设备中的每一个硬件设备都通常跨过程工厂或跨过程工厂的一部分而集中。这些硬件设备运行可以例如使得操作者能够执行关于控制过程和/或操作工程过程的功能(诸如，改变过程控制例程的设置、修改控制器或现场设备内的控制模块的操作、查看过程的当前状态、查看由现场设备和控制器所生成的警报、出于对人员进行训练或对过程控制软件进行测试的目的而模拟过程的操作、维护和更新配置数据库等)的应用。由硬件设备、控制器和现场设备所利用的数据高速公路可以包括有线通信路径、无线通信路径、或有线通信路径和无线通信路径的组合。
例如，由Emerson Process Management所出售的DeltaVTM控制系统包括储存在位于过程工厂内的不同位置处的不同设备内并且由该不同设备所执行的多个应用。驻留在一个或多个工作站或计算设备中的配置应用使得用户能够创建或改变过程控制模块并且经由数据高速公路来将这些过程控制模块下载到专用的分布式控制器。通常，这些控制模块由通信地互连的功能块所组成，该功能块是面向对象的编程协议中的对象，该功能块基于其输入来执行控制方案内的功能并且向控制方案内的其它功能块提供输出。配置应用还可以允许配置设计者创建或改变由查看应用所使用的操作者界面，以向操作者显示数据并且使得操作者能够改变过程控制例程内的设置(诸如，设定点)。每个专用控制器(以及在某些情况下，一个或多个现场设备)储存并执行各自的控制器应用，该各自的控制器应用运行被分配且被下载到该控制器应用的控制模块以实现实际的过程控制功能。可以在一个或多个操作者工作站上(或者在与操作者工作站和数据高速公路通信地连接的一个或多个远程计算设备上)执行的查看应用经由数据高速公路从控制器应用接收数据并将该数据显示给过程控制系统设计者、操作者、或使用用户界面的用户，并且可以提供若干不同视图(诸如，操作者视图、工程师视图、技术人员视图等)中的任何一个。数据历史库应用通常储存在收集并储存通过数据高速公路所提供的数据中的某些或全部数据的数据历史库中并由该数据历史库来执行，而配置数据库应用可以在附接至数据高速公路的另外的计算机中运行以储存当前的过程控制例程配置和与其相关联的数据。或者，配置数据库可以位于与配置应用相同的工作站中。
当前公知的过程控制工厂和过程控制系统的架构受到有限的控制器和设备存储器、通信带宽和控制器以及设备处理器能力的严重影响。例如，在当前公知的过程控制系统架构中，在控制器中使用动态和静态的非易失性存储器通常被最小化或至少被小心管理。因此，在系统配置期间(例如，优先地)，用户通常必须选择控制器中的哪个数据将被存档或保存、其将被保存的频率、以及是否使用压缩，并且利用该有限集合的数据规则来相应地配置控制器。因此，在检修和过程分析中可能有用的数据通常不被存档，并且如果收集该数据，则有用信息可能由于数据压缩而已经丢失。
此外，为了使得当前公知的过程控制系统中的控制器存储器的使用最小化，将待存档或保存的所选择的数据(如由控制器的配置所指示的)报告给工作站或计算设备，以便储存在适当的数据历史库或数据仓处。用于报告数据的当前技术未充分地利用通信资源并引起过度的控制器负载。此外，由于通信以及历史库或数据仓处的采样中的时间延迟，数据收集和时间戳经常与实际过程不同步。
类似地，在批过程控制器系统中，为了使得控制器存储器的使用最小化，控制器配置的批处理配方(recipe)和快照(snapshot)通常仍然储存在集中式管理的计算设备或位置处(例如，数据仓或历史库处)，并且仅在需要时被传送到控制器。这种策略在控制器中以及工作站或集中式管理的计算设备与控制器之间的通信中引入了显著的突发的负载。
此外，当前公知的过程控制系统的关系数据库的能力和性能限制连同先前的高成本的磁盘储存在将数据结构化为独立的实体或仓以满足特定应用的目的方面起着较大的作用。例如，在DeltaVTM系统中，过程模块的存档、连续的历史数据、以及批处理和事件数据保存在三个不同的应用数据库或数据仓中。每个仓都具有不同的接口来访问储存在其中的数据。
以此方式对数据进行结构化创建了历史化数据被访问或使用的进程中的阻碍。例如，产品质量的变化的根本原因可以与不只是这些数据仓中的数据相关联。然而，由于仓的不同文件结构，不可能提供允许该数据被快速并容易访问以进行分析的工具。此外，必须执行审核或同步化功能以确保跨不同仓的数据是一致的。
以上所讨论的当前公知的过程工厂和过程控制系统的限制以及其它限制可能不期望地在过程工厂或过程控制系统的操作和优化中(例如，在工厂操作、检修、和/或预测建模期间)表现出来。例如，这些限制强制了必须被执行以便获得用于检修并生成更新的模型的数据的累赘且冗长的工作流程。此外，由于数据压缩、不足的带宽、或移动的时间戳，所获得的数据可能是不准确的。
“大数据”通常指代一个或多个数据集的集合，该一个或多个数据集的集合是如此大或复杂，以至于传统的数据库管理工具和/或数据处理应用(例如，关系数据库和台式机的统计包)不能够在可容忍的时间量内管理数据集。通常，使用大数据的应用是事物性的和针对或专注终端用户的。例如，网页搜索引擎、社交媒体应用、市场应用和零售应用可以使用和操纵大数据。可以由允许现代多过程、多核服务器的并行处理能力被充分利用的分布式数据库来支持大数据。
发明内容
用于在过程工厂中支持分布式大数据的过程控制设备的实施例包括：处理器和一个或多个有形的非暂时性计算机可读储存介质，所述计算机可读储存介质上储存有一组计算机可执行指令。当所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，所述过程控制设备操作为通过以下操作中的至少一个操作来实时地控制由所述过程工厂执行的过程的至少部分：通过生成用于控制所述过程的所述至少部分的过程数据、和/或通过对所接收到的过程数据进行操作以控制所述过程的所述至少部分。因此，所生成的过程数据和所接收到的过程数据是根据对所述过程的实时控制而生成的过程数据。所述过程控制设备还包括其类型的指示，所述类型可以是例如现场设备、控制器、或者位于所述现场设备与所述控制器之间并且连接到所述现场设备和所述控制器的输入/输出(I/O)设备。此外，所述过程控制设备包括嵌入式大数据装置，所述嵌入式大数据装置被配置为：储存所生成的过程数据和所接收到的过程数据；对所储存的过程数据中的至少部分数据执行学习分析；基于所述学习分析的结果来创建学得知识；以及使得所述学得知识被发送到所述过程工厂中的另一个过程控制设备。
使用通信地耦合到过程工厂的通信网络并操作为在所述过程工厂中实时地控制过程的设备来支持分布式大数据的方法的实施例包括在所述设备处收集数据。所收集的数据包括以下数据中的至少一种：(i)由所述设备生成的数据、(ii)由所述设备创建的数据、或者(iii)在所述设备处接收到的数据，并且所收集的数据通常是源自于对所述过程的实时控制的数据。所述设备是例如现场设备、控制器、或输入/输出(I/O)设备。所述方法还包括：将所收集的数据储存在所述设备的嵌入式大数据装置中，以及由所述设备的所述嵌入式大数据装置对所储存的数据中的至少部分数据执行学习分析。此外，所述方法包括生成指示所述学习分析的结果的学得知识；以及基于所述学得知识来修改所述设备的操作以实时地控制所述过程。
用于在过程工厂中支持分布式大数据的系统的实施例包括通信网络，所述通信网络具有多个节点，所述多个节点中的至少一个节点是过程控制设备，所述过程控制设备实时地操作为控制在所述过程工厂中执行的过程。所述多个节点中的每个节点都被配置为收集源自于对在所述过程工厂中执行的所述过程的控制而实时生成的数据。所述多个节点中的每个节点还被配置为将所收集的数据本地地储存在包括在所述多个节点中的所述每个节点中的各自的嵌入式大数据装置处，以及由包括在所述节点中的所述各自的嵌入式大数据装置来对所述本地储存的数据中的至少部分数据执行各自的学习分析。节点还可以被配置为使得学得知识(由于其自己执行学习分析而生成的)被发送到另一个节点以用于其它节点的学习分析。
附图说明
图1是用于包括分布式大数据设备或节点的过程工厂或过程控制系统的示例性大数据网络的框图；
图2是示出了包括图1中的过程控制系统大数据网络中的示例性分布式大数据设备或节点的示例性过程工厂或过程控制系统的框图；
图3是过程控制系统或工厂中的示例性分布式大数据设备的框图；
图4是支持分级或分层学习的分布式大数据设备的示例性使用的框图；以及
图5是用于在过程控制系统或过程工厂中使用分布式大数据设备的示例性方法的流程图。
具体实施方式
在过程控制工厂或系统中，通常在进行操作以控制工厂或系统内的过程的各个过程装备或设备处生成数据。在许多方法中，针对过程控制工厂或系统中的过程的第一或最低层的细节与过程的控制回路中的每件过程装备或过程装备的集合(例如，当过程装备正进行操作以控制该过程时)的输入、操作、以及输出有关。因此，过程的一个可能的视图或透视图包括每件过程装备处或每个控制回路处的大数据聚合。本文中所公开的系统、方法、装置和技术利用过程的该本地化和分布式透视图来获得操作和优化过程方面的效率(诸如通过使用有意义的、本地化和分布式的数据分析)。例如，代替对单个或集中式数据仓库处的过程工厂的大数据中的全部大数据进行分析，至少某些过程控制算法(包括预测、建模、和/或诊断算法)被下推到单独的过程装备中或嵌入在单独的过程装备中，以允许对本地化数据的实时操作。这样做时，具有嵌入式学习的过程装备可以以快速有效的方式实现(并且在某些情况下，在过程正在受控时实时地实现)过程的不同过程变量之间的重要的时间和因果关系的发现。
图1是过程工厂或过程控制系统10的示例性大数据网络100的框图。示例性大数据网络100包括每个都支持分布式数据并通过过程控制系统大数据网络主干105通信地连接的多个节点或设备102(例如，“分布式大数据节点或设备102”)。可以在多个设备102中的每个设备处本地收集和储存各种类型的数据(诸如，实时的过程相关的数据、工厂相关的数据、以及其它类型的数据)。在多个设备102中的每个设备处，本地储存的数据可以在设备102处本地地进行分析以创建或生成描述跨时间和/或跨各种数据集中的至少某些数据集的有意义的关系、模式、相关性、趋势等的学得知识。在实施例中，所收集的数据和/或所生成的学得知识中的至少某些可以在网络100的节点和设备之间进行传送，例如，以用于实时地改进对过程的控制。在某些配置中，网络100的节点或设备102中的至少某些节点或设备远离过程工厂或系统10而设置。
与过程控制系统10有关的任何类型的数据可以在分布式大数据设备102中的每个分布式大数据设备处收集、分析并储存为大数据。例如，可以收集、分析和储存实时过程数据(诸如，当过程在过程工厂10中受控制时所生成的连续的、批处理的测量数据和事件数据(并且在某些情况下，指示对过程的实时执行的效果))。可以收集、分析和储存过程定义、布置或设置数据(诸如，配置数据和/或批处理配方数据)。可以收集、分析和储存与配置、执行和过程诊断的结果相对应的数据。还可以收集、分析和储存其它类型的过程数据。
此外，可以在分布式大数据设备102中的至少某些分布式大数据设备处本地地收集、分析和储存与过程工厂10的各个其它通信网络的主干105有关的数据高速公路业务和网络管理数据。可以收集、分析和储存用户相关的数据，诸如与用户业务、登录尝试、查询和指示有关的数据。可以收集、分析和储存文本数据(例如，日志、操作程序、手册等)、空间数据(例如，基于位置的数据)和多媒体数据(例如，闭路TV、视频剪辑等)。
在某些场景中，可以在分布式大数据设备102中的至少某些分布式大数据设备处本地地收集、分析和储存与过程工厂10有关(例如，与包括在过程工厂10中的诸如机器和设备之类的物理装备有关)但是可能不由直接配置、控制、或诊断过程的应用所生成的数据。例如，可以收集、分析和储存振动数据和疏水器数据。这种工厂数据的其它示例包括指示与工厂安全性相对应的参数值的数据(例如，腐蚀数据、气体检测数据等)，或指示与工厂安全性相对应的事件的数据。可以收集、分析和储存与机器、工厂装备和/或设备的健康相对应的数据(例如，由用于诊断或预测目的的设备和/或机器所创建的数据)。可以收集、分析和储存与配置、执行以及装备、机器和/或设备诊断的结果相对应的数据。此外，可以收集、分析和储存对于诊断和预测有用的所创建的或所计算的数据。
在某些实施例中，可以在分布式大数据设备102中的至少某些分布式大数据设备处本地地收集、分析和储存由过程工厂10所生成的数据或者被发送到过程工厂10外部的实体的数据，诸如与原材料的成本、部件或装备的预期到达时间有关的数据、或其它外部数据。在实施例中，由通信地连接至网络主干105的所有节点或设备102生成的、创建的、或者在所有节点或设备102处接收到的、或者由所有节点或设备102以其它方式观察到的所有数据可以在节点或设备102中的某些节点或设备处分别并本地地收集、分析并储存为大数据。
在某些实施例中，各种类型的数据可以在分布式大数据设备102中的每个分布式大数据设备处自动收集并本地地储存为大数据。例如，可以在分布式大数据设备102处自动地收集和储存动态测量结果和控制数据。动态测量结果和控制数据的示例可以包括指定过程操作中的变化的数据、指定操作参数(诸如，设定点、过程和硬件警报以及事件(诸如，下载和通信故障)的记录等)中的变化的数据。在这些实施例中的任何实施例中，所有类型的测量数据和控制数据在设备102中自动地捕获为大数据。此外，当检测到变化时或者当控制器或其它实体在初始地被添加至大数据网络100时，可以默认地自动传输静态数据，诸如控制器配置、批处理配方、警报和事件。
此外，在某些场景中，当检测到元数据中的变化时，在分布式大数据设备102中捕获描述或标识动态控制和测量数据中的至少某些静态元数据。例如，如果在控制器配置(其影响必须由控制器发送的模块或单元中的测量数据和控制数据)的改变，则在控制器中自动捕获相关联的元数据的更新。在某些情况下，在设备102中默认地自动捕获与用于缓冲来自外部系统或外部源(例如，天气预报、公共事件、公司决策等)的数据的特殊模块相关联的参数。另外地或替代地，可以在设备102中自动捕获监测数据和/或其它类型的监控数据。
此外，在某些实施例中，在分布式大数据设备102中自动捕获由终端用户所创建的添加的参数。例如，终端用户可以在模块中创建特殊计算或者可以将需要被收集的参数添加至单元，或者终端用户可能想要收集并不是默认地传输的标准的控制器诊断参数。终端用户可选地配置的参数可以以与默认参数相同的方式来进行传输。
过程控制大数据网络100中的多个分布式大数据节点或设备102可以包括在过程控制系统或工厂中支持分布式大数据的几个不同组的节点或设备110-114。第一组节点或设备110(在本文可互换地被称为“分布式大数据提供者节点110”、“分布式大数据提供者设备110”、“提供者节点110”或“提供者设备110”)包括生成、路由、和/或接收过程控制数据的一个或多个节点或设备以使得过程能够在过程工厂环境10中被实时地控制。提供者节点或设备110的示例包括主要功能是针对生成过程控制数据和/或对过程控制数据进行操作以控制过程的设备，例如，有线和无线现场设备、控制器、和输入/输出(I/O设备)。提供者设备110的其它示例包括主要功能是提供对过程控制系统的一个或多个通信网络(过程控制系统的过程控制大网络100是一个)的访问或通过过程控制系统的一个或多个通信网络的路由的设备，例如，接入点、路由器、至有线控制总线的接口、至无线通信网络的网关、至外部网络或系统的网关、以及其它这种路由设备和联网设备。提供者设备110的其它示例包括主要功能是储存过程数据(在某些情况下，暂时地)和遍及过程控制系统10所累积的其它相关数据的历史库设备。
提供者节点或设备110中的至少一个提供者节点或设备以直接的方式通信地连接到过程控制大数据网络主干105。在某些过程工厂中，提供者设备110中的至少一个提供者设备以间接的方式通信地连接到主干105。例如，无线现场设备经由路由器、和接入点、以及无线网关通信地连接到主干105。此外，提供者节点或设备110中的至少某些提供者节点和设备可以以分层的方式通信地连接到主干105。例如，一个或多个现场设备通信地连接到一个或多个I/O设备，该一个或多个I/O设备通信地连接到一个或多个控制器，一个或多个控制器转而通信地连接到主干105。再进一步，提供者节点或设备110中的至少一个提供者节点或设备可以以对等方式通信地连接到另一个提供者节点或设备110。例如，两个控制器可以彼此通信地连接，而控制器中的一个或两者还通信地连接到主干105。通常，提供者节点或设备110不具有集成式用户接口，但是提供者设备110中的某些提供者设备可以具有例如借助通过有线或无线通信链路进行通信或通过将用户接口设备插入到提供者设备110的端口中来与用户计算设备或用户接口进行通信地连接的能力。
在过程控制系统或工厂中支持分布式大数据的第二组节点或设备112在本文中可互换地被称为“分布式大数据用户接口节点112”、“分布式大数据用户接口设备112”、“用户接口节点112”或“用户接口设备112”。第二组设备112包括每个都具有集成式用户接口的一个或多个节点或设备，用户或操作者可以经由该集成式用户接口与过程控制系统或过程工厂10交互以执行与过程工厂10有关的活动(例如，配置、查看、监控、测试、诊断、排序、计划、调度、注释、和/或其它活动)。这些用户接口节点或设备112的示例包括移动或静止的计算设备、工作站、手持式设备、平板设备、表面计算设备、以及具有处理器、存储器、和集成式用户接口的任何其它计算设备。集成的用户接口可以包括屏幕、键盘、小键盘、鼠标、按钮、触摸屏、触模板、生物计量接口、扬声器和麦克风、相机、和/或任何其它用户接口技术。每个用户接口设备112都可以包括一个或多个集成的用户接口。用户接口节点或设备112可以包括至过程控制大数据网络主干105的直接连接、或者可以包括例如经由接入点或网关至主干105的间接连接。用户接口设备112可以以有线方式和/或以无线方式通信地连接到过程控制系统大数据网络主干105。在某些实施例中，用户接口设备112可以以ad-hoc方式连接到网络主干105。
当然，过程控制工厂和系统中的多个分布式大数据节点或设备102不仅仅限于提供者节点110和用户接口节点112。一个或多个其它类型的分布式大数据节点或设备114也可以包括在多个节点或设备102中。例如，在过程工厂10外部的系统(例如，实验室系统或材料处理系统)的节点114可以通信地连接到系统100的网络主干105。节点或设备114可以经由直接或间接连接通信地连接到主干105，并且节点或设备114可以经由有线或无线连接通信地连接到骨干105。在某些实施例中，其它节点或设备114的组可以从过程控制系统大数据网络100中删除。
为了支持分布式大数据，任意数量的节点或设备110-114每个都包括各自的嵌入式大数据装置或设施116。嵌入式大数据装置或设施116包括例如用于储存或历史化数据的嵌入式大数据储存器120、一个或多个处理器(未示出)、一个或多个嵌入式大数据接收器122、一个或多个嵌入式大数据分析器124、以及一个或多个嵌入式大数据请求服务器(servicer)126。在实施例中，嵌入式大数据接收器122、嵌入式大数据分析器124、以及嵌入式大数据请求服务器126包括储存在一个或多个有形的、非暂时性计算机可读储存介质(例如，嵌入式大数据储存器120、存储器设备、或另一个数据储存设备)上的、并且可被嵌入式大数据设施116的一个或多个处理器执行的各自的计算机可执行指令。在节点或设备110-114中的某些节点或设备中，除了执行大数据指令或功能之外，嵌入式大数据设施116的一个或多个处理器另外执行由过程控制系统中的设备执行的非大数据的指令或功能，诸如控制算法、数据路由、测量结果、用户接口管理等等。以下更详细地描述了嵌入式大数据设施116中的这些部件120、122、124、126中的每个部件。为了便于讨论，术语“特定设备110-114”通常指代在过程工厂和过程控制系统中支持分布式大数据的设备110-114中的一个或多个设备中的每个设备。
特定设备110-114的嵌入式大数据储存器120包括利用高密度存储器储存技术的一个或多个有形的、非暂时性存储储存器，例如，固态驱动存储器、半导体存储器、光学存储器、分子存储器、生物存储器、或任何其它适当的高密度存储器技术。至网络100的其它节点或设备110-114，嵌入式大数据储存器120可以显然是单个的或单一的逻辑数据储存区域或实体，其可以或可以不在网络100中被处理为与特定设备110-114不同的实体。通常，嵌入式大数据储存器120被集成在特定设备110-114中。在实施例中，嵌入式大数据储存器120包括集成式防火墙。
在实施例中，包括在特定设备110-114中的嵌入式大数据储存器120的结构支持对由特定设备110-114所收集的任何和所有过程控制系统和工厂相关的数据进行储存。储存在嵌入式大数据储存器120中的每个入口、数据点、或观察结果(observation)包括例如对数据的身份(例如，设备、标签、位置等)的指示、对数据的内容(例如，测量结果、值等)的指示、以及指示数据被收集、生成、创建、接收、或观察的时间的时间戳。因此，这些实体、数据点、或观察结果在本文中被称为“时间序列数据”。使用包括例如支持可扩展储存的模式(schema)(并且该模式可以或可以不是与由其它特定设备110-114利用的相同模式)的常见格式将该数据储存在特定设备110-114的嵌入式大数据储存器120中。
在实施例中，模式包括在每行中储存多个观察结果，并使用具有自定义哈希的行关键字来过滤行中的数据。在实施例中，哈希是基于时间戳和标签的。在实施例中，哈希是时间戳的舍入值，并且标签与过程控制系统的事件或实体或者和过程控制系统相关的事件或实体相对应。在实施例中，与每行相对应的或者与一组行相对应的元数据(与时间序列数据成整体地或者与时间序列数据分离地)也储存在特定设备110-114的嵌入式大数据储存器120中。例如，元数据可以以无模式的方式与时间序列数据分离地储存。
除了嵌入式大数据储存器120之外，特定设备110-114的嵌入式大数据设施116包括一个或多个嵌入式大数据接收器122，其中每个嵌入式大数据接收器都被配置为接收由特定设备110-114所收集的数据。在实施例中，多个嵌入式大数据接收器122(和/或至少一个嵌入式大数据接收器122的多个实例)可以并行地操作以接收由特定设备110-114本地收集的数据。
可以由提供者节点或设备110本地收集和储存(例如，储存为分布式大数据)的数据的示例可以包括测量数据、配置数据、批处理数据、事件数据、和/或连续数据。例如，可以收集与配置、批处理配方、设定点、输出、速率、控制动作、诊断、设备或其它设备的健康、警报、事件和/或改变相对应的数据以及对该数据的诊断数据。数据的其它示例可以包括过程模型、统计、状态数据、以及网络和工厂管理数据。
可以由用户接口节点或设备112本地收集和储存(例如，储存为分布式大数据)的数据的示例可以包括例如用户登录、用户查询、由用户捕获的数据(例如，通过相机、音频、或视频记录设备)、用户命令、文件的创建、修改或删除、用户接口节点或设备的物理或空间位置、由用户接口设备112执行的诊断或测试、以及由与用户接口节点112交互的用户发起或与该用户相关的其它动作或活动。
所收集的数据可以是动态数据或静态数据。所收集的数据可以包括例如数据库数据、配置数据、批处理数据、流媒体数据、和/或事务性数据。一般而言，特定设备110-114生成、接收、或者以其它方式观察到的任何数据都可以利用相对应的时间戳或者对其被特定设备110-114生成、接收或观察到的时间的指示来进行收集。
在实施例中，设备110、112中的每个设备(以及可选地，其它设备114中的至少一个设备)被配置为自动收集实时数据，而不需要有损耗的数据压缩、数据次级采样、或针对数据收集的目的而配置节点。因此，过程控制大数据系统100中的设备110、112(以及可选地，其它设备114中的至少一个设备)可以以生成、创建、接收或获得数据的速率自动地收集由该设备生成的、创建的、在该设备处接收到的、或由该设备获得的所有数据(例如，测量数据和控制数据以及各种其它类型的数据)。
特定设备110-114的嵌入式大数据设施116可以包括一个或多个嵌入式大数据分析器124，其中每个嵌入式大数据分析器都被配置为对储存在嵌入式大数据储存器120中的数据实行或执行学习分析，而通常不使用任何用户输入来发起和/或执行学习分析。通常，学习分析可以是被监督的(例如，根据带标签的数据来确定关系或模式)、被半监督的(例如，根据无标签数据与带标签的数据的子集来确定关系或模式)、无监督的(例如，根据无标签数据来确定关系或模式)、或者它们的组合。在实施例中，多个嵌入式大数据分析器124(和/或至少一个嵌入式大数据分析器124的多个实例)可以并行操作以对储存在特定设备110-114的嵌入式大数据储存器120中的数据进行分析。
在实施例中，嵌入式大数据分析器124可以对所储存的数据执行大规模的数据分析(例如，数据挖掘、数据发现等)，以发现、检测、或学习新的信息和知识。例如，数据挖掘通常涉及检查大量数据以提取新的或先前未知的感兴趣的数据或模式(诸如不寻常的记录或多组数据记录)的过程。嵌入式大数据分析器124还可以对所储存的数据执行大规模数据分析(例如，机器学习分析、数据建模、模式识别、预测分析、相关性分析等等)以预测、计算、或识别所储存的数据内的隐含关系或推断。例如，嵌入式数据分析器124可以利用任意数量的数据学习算法和分类技术(诸如偏最小二乘(PLS)回归、随机森林、和/或主成分分析(PCA))。根据大规模数据分析(例如，基于大规模数据分析的输出)，特定设备110-114的嵌入式大数据分析器124可以创建或生成接着发生的学得知识，该学得知识可以被储存在特定设备110-114的嵌入式大数据储存器120中或者被添加至特定设备110-114的嵌入式大数据储存器120。
此外，特定设备110-114的嵌入式大数据设施116可以包括一个或多个嵌入式大数据请求服务器126，其中每个嵌入式大数据请求服务器126都被配置为访问储存在嵌入式大数据储存器120中的本地化数据(例如，请求实体或应用的每次请求)。在实施例中，特定设备110-114的多个嵌入式大数据请求服务器126(和/或至少一个嵌入式大数据请求服务器126的多个实例)可以对来自多个请求的实体或应用的多个请求进行并行操作。在实施例中，特定设备110-114的单个嵌入式大数据请求服务器126可以服务多个请求，诸如来自单个实体或应用的多个请求、或者来自应用的不同实例的多个请求。
继续图1，过程控制系统大数据网络主干105包括多个联网计算设备或者被配置为对去往/来自过程控制系统大数据网络100中的各个分布式大数据设备102的分组进行路由的交换机。主干105的多个联网计算设备可以通过任意数量的无线和/或有线链路来进行互连。在实施例中，过程控制系统大数据网络主干105包括一个或多个防火墙设备。
大数据网络主干105可以支持一个或多个适当的路由协议，例如，包括在互联网协议(IP)组中的协议(例如，UPD(用户数据报协议)、TCP(传输控制协议)、以太网等)，或者其它适当的路由协议。通常，包括在过程数据大数据网络100中的每个设备或节点102都支持由主干105所支持的一个或多个路由协议的至少一个应用层(并且，对于某些设备，附加层)。在实施例中，每个设备或节点102在过程控制系统大数据网络100内例如由唯一的网络地址来唯一地标识。在实施例中，过程控制系统大数据网络100的至少一部分是ad-hoc网络。因此，设备102中的至少某些设备可以以ad-hoc方式连接到网络主干105(或连接到网络100中的另一个节点)。
再次参考图1，在某些实施例中，示例性过程控制系统大数据过程控制网络100包括集中式过程控制系统大数据装置或设施108，集中式过程控制系统大数据装置或设施108被配置为接收和储存来自网络100中的分布式大数据设备或节点102(例如，经由流媒体和/或经由某个其它协议)以及来自以集中式方式支持大数据的其它大数据设备或节点128(例如，非分布式的或集中式的大数据设备或节点的设备或节点)的所收集的数据和/或所生成的学得知识。过程控制系统大数据设施108还可以被配置为进一步对从分布式大数据节点102以及从集中式大数据节点128接收到的所接收的数据和学得知识中的任何或全部进行分析。因此，集中式过程控制系统大数据装置或设施108可以包括集中式过程控制系统大数据储存区130、多个集中式过程控制系统大数据接收器132、多个集中式过程控制系统大数据分析器134、以及多个集中式过程控制系统大数据请求服务器136。集中式过程控制系统大数据设施108中的集中式部件130、132、134、136中的每个都可以类似于如先前在上面所描述的嵌入式大数据设施116中的分布式部件120、122、124、126。
在实施例中，集中式过程控制系统大数据设施108类似于在前述的美国申请No.13/784,041中所描述的集中式过程控制系统大数据设施。例如，集中式过程控制系统大数据储存区130可以包括多个物理数据驱动器或储存实体，诸如RAID(独立冗余磁盘阵列)储存器、云储存器、或者适合于数据银行或数据中心储存的任何其它适当的数据储存技术。此外，多个集中式过程控制系统大数据接收器132中的每个集中式过程控制系统大数据接收器都可以被配置为从主干105接收数据分组、处理数据分组以获取在其中携带的实质性数据和/或学得知识，并且将实质性数据和/或学得知识储存在集中式过程控制系统大数据储存区130中。在实施例中，用于将数据和/或学得知识储存在网络100中的嵌入式大数据储存器120中的一个或多个嵌入式大数据储存器处的模式还用于将数据和/或学得知识储存在集中式过程控制系统大数据储存区130中。因此，在该实施例中，当将数据和/或学得知识从一个或多个嵌入式大数据储存器120跨主干105发送至集中式过程控制系统大数据储存区130时保持该模式。在实施例中，分布式大数据设备102中的至少某些分布式大数据设备利用流媒体协议(诸如流控制传输协议(SCTP))来经由网络主干105使所储存的数据和/或学得知识从设备102流式传输到集中式过程控制系统大数据设施108。
关于集中式大数据节点或设备128，集中式大数据节点或设备128可以类似于在前述的美国申请No.61/783,112中所描述的那些集中式大数据节点或设备。例如，集中式大数据节点或设备128每个都包括多核处理器和被配置为临时储存或缓存数据(该数据由其各自的设备128生成、创建、在其各自的设备128处接收、或者以其它方式由其各自的设备128观察)的缓存存储器。集中式大数据设备128的多核处理器被配置为使得缓存的数据被发送，以便在集中式过程控制系统大数据设施108处进行储存。
此外，在某些实施例中，示例性过程控制系统大数据过程控制网络100可以包括传统或现有技术的过程控制设备(未示出)，该传统或现有技术的过程控制设备不包括任何大数据支持。在这些实施例中，工厂10中的网关节点可以在由大数据主干105利用的协议与由通信地连接传统或现有技术的设备的通信网络所利用的不同协议之间转换或翻译数据消息。
在图2中示出了例示过程工厂或过程控制环境中的示例性分布式大数据提供者设备110的详细框图。在图2中使用“DBD”参考标号来指示示例性分布式大数据提供者设备110，“DBD”参考标号表示其中包括各自的嵌入式大数据设施116。尽管参照图1中的过程工厂或过程控制系统10讨论设备110，但示例性分布式大数据提供者设备110可以用在其它过程工厂或过程控制系统中或者与其它过程工厂或过程控制系统一起使用，以便在其中支持分布式大数据。
如先前所讨论的，分布式大数据提供者设备110可以包括主要功能是本地地自动生成和/或接收用于执行功能以在过程工厂环境10中实时控制过程的过程控制数据、并且本地储存或历史化所述数据的设备。例如，过程控制器、现场设备和I/O设备是可能的分布式大数据提供者110的示例。在过程工厂环境10中，过程控制器接收指示由现场设备获得的过程测量结果的信号，处理该信息以执行控制例程，并生成控制信号，通过有线或无线通信链路来将该控制信号发送给其它现场设备以在工厂10中控制过程的操作。通常，至少一个现场设备执行物理功能(例如，开启或关闭阀，增加或减小温度等等)以控制过程的操作，并且某些类型的现场设备可以使用I/O设备与控制器进行通信。过程控制器、现场设备、以及I/O设备可以是有线或无线的，并且任何数量和组合的有线和无线过程控制器、现场设备和I/O设备可以是过程控制大数据网络100的分布式大数据节点110，其中每个都本地收集、分析和储存大数据。
例如，图2示出了本地收集、分析和储存过程控制网络或工厂10的大数据的分布式大数据过程控制器设备11。控制器11经由输入/输出(I/O)卡26和28通信地连接到有线现场设备15-22，并经由无线网关35和网络主干105通信地连接到无线现场设备40-46。(在另一个实施例中，但控制器11可以使用除了主干105之外的通信网络(诸如通过使用另一个有线或无线通信链路)来通信地连接到无线网关35)。在图2中，控制器11是过程控制系统大数据网络100中的分布式大数据提供者节点110(如由DBD标签所表示)，并且直接连接到过程控制大数据网络主干105。
控制器11(举例而言，其可以是由Emerson Process Management所出售的DeltaVTM控制器)可以操作为使用现场设备15-22和40-46中的至少某些现场设备来执行批处理过程或连续过程。在实施例中，除了通信地连接到过程控制大数据网络主干105之外，控制器11还可以使用与例如标准的4-20mA设备、I/O卡26、28、和/或任何智能通信协议(诸如，现场总线协议、协议、无线协议等)相关联的任何期望的硬件和软件来通信地连接到现场设备15-22和40-46中的至少某些现场设备。在实施例中，控制器11可以使用大数据网络主干105与现场设备15-22和40-46中的至少某些现场设备通信地连接。在图2中，控制器11、现场设备15-22和I/O卡26、28是有线设备，并且现场设备40-46是无线现场设备。当然，有线现场设备15-22和无线现场设备40-46可以遵循任何其它期望的一个或多个标准或协议，诸如任何有线或无线协议，包括在未来开发的任何标准或协议。
图2中的过程控制器设备11包括处理器30，该处理器30执行或监督一个或多个过程控制例程(例如，储存在存储器32中的一个或多个过程控制例程)，该一个或多个过程控制例程可以包括控制回路。处理器30被配置为与现场设备15-22和40-46进行通信并且与通信地连接到主干105的其它节点(例如，节点110、112、114)进行通信。应当指出，本文中所描述的任何控制例程或模块(包括质量预测和故障检测模块或功能块)的部分可以由不同控制器或其它设备实施或执行(如果期望的话)。同样，将在过程控制系统10内执行的本文中所描述的控制例程或模块可以采取任何形式，包括软件、固件、硬件等。控制例程可以以任何期望的软件格式来执行，诸如使用面向对象的编程、梯形逻辑、顺序功能图、功能块图，或使用任何其它软件编程语言或设计范例。控制例程可以储存在任何期望类型的存储器中，诸如，随机存取存储器(RAM)、或只读存储器(ROM)。同样，可以将控制例程硬编码到例如一个或多个EPROM、EEPROM、专用集成电路(ASIC)、或任何其它硬件或固件元件中。因此，控制器11可以被配置为以任何期望的方式来执行控制策略或控制例程。
在某些实施例中，控制器11使用通常被称为功能块的部件来执行控制策略，其中，每个功能块是总体控制例程的对象或其它部分(例如，子例程)，并结合其它功能块来进行操作(经由被称为链路的通信)以便在过程控制系统10内执行过程控制回路。基于控制的功能块通常执行输入函数(诸如，与变送器、传感器或其它过程参数测量设备相关联的输入函数)、控制函数(诸如与执行PID、模糊逻辑等控制的控制例程相关联的控制函数)、或控制某个设备(诸如阀)的操作以便在过程控制系统10内执行某个物理功能的输出函数中的一个。当然，存在混合类型和其它类型的功能块。功能块可以储存在控制器11中并且由控制器11来执行，当这些功能块用于标准的4-20ma设备和某些类型的智能现场设备(诸如，HART设备)或与标准的4-20ma设备和某些类型的智能现场设备(诸如，HART设备)相关联时通常是这样的情形，或者可以储存在现场设备自身中并且由现场设备自身来执行，可以是具有现场总线设备的情况。控制器11可以包括可以执行一个或多个控制回路的一个或多个控制例程38。每个控制回路都通常被称为控制模块，并且可以通过执行功能块中的一个或多个功能块来执行。
在过程工厂或系统10中支持分布式大数据的提供者设备110中的其它示例是在图2中示出的有线现场设备15、和18-20以及I/O卡26。因此，有线现场设备15、18-20以及I/O卡26中的至少某些可以是过程控制系统大数据网络100中的分布式大数据节点102。此外，图2表明有线的集中式大数据设备(例如，有线现场设备16、21和I/O卡28，如在图2中由参考标号“CBD”所指示的)和有线的传统设备(例如，设备17和22)可以结合过程工厂内的有线的分布式大数据设备15、18-20、26来进行操作。有线现场设备15-22可以是任何类型的设备，诸如传感器、阀、变送器、定位器等，而I/O卡26和28可以是遵循任何期望的通信或控制器协议的任何类型的I/O设备。在图2中，现场设备15-18是标准的4-20mA设备或HART设备，它们通过模拟线路或组合的模拟和数字线路与I/O卡26进行通信，而现场设备19-22是智能设备(诸如现场总线现场设备)，它们使用现场总线通信协议、通过数字总线与I/O卡28进行通信。不过，在某些实施例中，大数据有线现场设备15、16和18-21中的至少某些现场设备和/或大数据I/O卡26、28中的至少某些I/O卡另外地或替代地使用大数据网络主干105与控制器11进行通信。
在图2中所示出的无线现场设备40-46包括在过程工厂或系统10中支持分布式大数据的无线提供者设备110的示例(例如，设备42a和42b)。图2还包括无线集中式大数据设备的示例(例如，设备44)以及传统的无线设备的示例(例如，设备46)。在图2中，无线现场设备40-46使用无线协议(诸如，WirelssHART协议)在无线网络70中进行通信。这些无线现场设备40-46可以直接与过程控制大数据网络100中的也被配置为无线地进通信(例如，使用无线协议)的一个或多个其它设备或节点(例如，分布式大数据节点102、集中式大数据节点128、或其它节点)进行通信。为了与未被配置为无线地进行通信的一个或多个其它节点进行通信(例如，分布式大数据节点102、集中式大数据节点128、或其它节点)，无线现场设备40-46可以利用连接到主干105或连接到另一个过程控制通信网络的无线网关35。可以在过程工厂10中利用支持分布式大数据的任意数量的无线现场设备。
在实施例中，无线网关35是包括在过程控制工厂或系统10中的分布式大数据提供者设备110。无线网关35可以提供对无线通信网络70的各个无线设备40-58的访问。具体来说，无线网关35提供了无线设备40-58、有线设备11-28、和/或过程控制大数据网络100中的其它节点或设备(包括图2中的控制器11)之间的通信耦合。例如，无线网关35可以通过使用大数据网络主干105和/或通过使用过程工厂10中的一个或多个其它通信网络来提供通信耦合。无线网关35可以支持分布式大数据、集中式大数据、或分布式大数据和集中式大数据两者，并且在某些过程工厂中，无线网关35是过程控制系统大数据网络100中的节点110。
在某些情况下，无线网关35通过路由、缓存、和定时服务向有线和无线协议栈的较低层(例如，地址转换、路由、分组分割、优先化等)提供通信耦合而同时穿过有线和无线协议栈的共享的一层或多层。在其它情况下，无线网关35可以对在没有共享任何协议层的有线协议与无线协议之间的命令进行翻译。除了协议和命令转换，无线网关35可以提供由与在无线网络70中执行的无线协议相关联的调度方案的时隙和超帧(在时间上等间隔的通信时隙的组)的同步时钟。此外，无线网关35可以为无线网络70提供网络管理和管理功能，诸如资源管理、性能调整、网络故障缓解、监控业务、安全性等等。
与有线现场设备15-22类似，无线网络70中的无线现场设备40-46可以在过程工厂10内执行物理控制功能，例如，开启或关闭阀或对过程参数进行测量。然而，无线现场设备40-46被配置为使用网络70的无线协议进行通信。因此，无线网络70中的无线现场设备40-46、无线网关35、以及其它无线节点52-58是无线通信分组的生产者和消费者。
在某些场景中，无线网络70可以包括非无线设备。例如，图2中的现场设备48可以是传统的4-20mA设备，并且现场设备50可以是传统的有线HART设备。为了在网络70内进行通信，现场设备48和50可以经由无线适配器(WA)52a或52b连接到无线通信网络70。在图2中，无线适配器52b被示出为是使用无线协议进行通信的传统的无线适配器，并且无线适配器52a被示出为支持分布式大数据并且因此通信地连接到大数据网络主干105。此外，无线适配器52a、52b可以支持其它通信协议，诸如现场总线、PROFIBUS、DeviceNet等。此外，无线网络70可以包括一个或多个网络接入点55a、55b，该一个或多个网络接入点55a、55b可以是与无线网关35有线通信的分离的物理设备或者可以被提供为与无线网关35一起作为整体式设备。在图2中，网络接入点55a被示出为是分布式大数据设备110，而网络接入点55b是传统的接入点。无线网络70还可以包括一个或多个路由器58以便将来自一个无线设备的分组转发至无线通信网络70内的另一个无线设备，其中每个路由器都可以或可以不在过程控制系统10中支持分布式大数据。无线设备40-46和52-58可以通过无线通信网络70的无线链路60和/或经由大数据网络主干105(如果无线设备是分布式和/或集中式大数据设备)彼此进行通信并且与无线网关35进行通信。
因此，图2包括主要用于向过程控制系统的各个网络提供网络路由功能和管理的分布式大数据提供者设备110的几个示例。例如，无线网关35、接入点55a、以及路由器58每个都包括在无线通信网络70中对无线分组进行路由的功能。无线网关35针对无线网络70执行业务管理和管理功能，以及对去往和来自与无线网络70通信地连接的有线网络的业务进行路由。无线网络70可以利用特别地支持过程控制消息和功能的无线过程控制协议，诸如WirelssHART。如在图2中示出的，无线网络70中的设备35、55a、52a、42a、42b和58在过程控制工厂或网络10中支持分布式大数据，然而，无线网络70中的任意数量的任何类型的节点都可以在过程工厂10中支持分布式大数据。
但是，过程控制大数据网络100中的分布式大数据提供者设备110还可以包括使用其它无线协议进行通信的其它设备。在图2中，分布式大数据提供者设备或节点110包括利用其它无线协议(诸如WiFi或其它IEEE802.11兼容的无线局域网协议，诸如WiMAX(全球微波互联接入)、LTE(长期演进)或其它ITU-R(国际电信联盟无线电通信部分)兼容的协议、短波无线电通信(诸如近场通信(NFC))和蓝牙、或其它无线通信协议之类的移动通信协议)的一个或多个无线接入点72。通常，这些无线接入点72允许手持式或其它便携式计算设备(例如，用户接口设备112)通过与无线网络70不同并且支持与无线网络70不同的无线协议的相应的无线网络进行通信。在某些场景中，除了便携式计算设备之外，一个或多个过程控制设备(例如，控制器11、现场设备15-22、或无线设备35、40-58)还可以使用接入点72所支持的无线协议进行通信。在实施例中，无线接入点72中的至少某些无线接入点也支持集中式大数据。
在图2中，在过程工厂或系统10中支持分布式大数据的提供者设备或节点110包括至紧邻的过程控制系统10的外部的系统的一个或多个网关75、78。通常，这些系统是由过程控制系统10所生成的或对其进行操作的信息的消费者或供应者。例如，工厂网关节点75可以将紧邻的过程工厂10(具有其自己的各自的过程控制大数据网络主干105)与具有其自己的各自的过程控制大数据网络主干的另一个过程工厂通信地连接。在实施例中，单个过程控制大数据网络主干105可以服务多个过程工厂或过程控制环境。在实施例中，网关75、78中的至少某些网关也支持集中式大数据。
同样在图2中，在过程工厂或系统10中支持分布式大数据的工厂网关节点75将紧邻的过程工厂10通信地连接到不包括过程控制大数据网络100或主干105的传统的或现有技术的过程工厂。在该示例中，工厂网关节点75可以在由工厂10的过程控制大数据主干105所利用的协议与由传统系统(例如，以太网、Profibus、现场总线、DeviceNet等)所利用的不同协议之间转换或翻译消息。
过程工厂或系统10中的分布式大数据提供者设备或节点110可以包括一个或多个外部系统网关节点78以将过程控制大数据网络100与外部公共或私有系统(诸如实验室系统(例如，实验室信息管理系统或LIMS)、操作者巡回(rounds)数据库、材料处理系统、维护管理系统、产品库存控制系统、生产调度系统、天气数据系统、装运和处理系统、包装系统、互联网、另一个提供者的过程控制系统、或其它外部系统)的网络通信地连接。
尽管图2仅示出了单个控制器11以及有线数量的现场设备15-22和40-46，但这仅仅是例示性的而非限制性的实施例。任意数量的控制器11可以包括在过程控制大数据网络100的提供者设备或节点110中，并且控制器11中的任何控制器都可以与任意数量的有线或无线现场设备15-22、40-46进行通信以控制工厂10中的过程。此外，过程工厂10还可以包括任意数量的无线网关35、路由器58、接入点55、无线过程控制通信网络70、接入点72、和/或网关75、78。再进一步，图2可以包括集中式大数据设施108，该集中式大数据设施108可以接收并储存来自过程工厂10中的大数据设备CBD、DBD中的任何或全部大数据设备的所收集的数据和/或所生成的学得知识。
通常参考在图2中示出并且用标签“DBD”所指示的分布式大数据设备，如先前所讨论的，所述设备中的每个设备都包括各自的嵌入式大数据设施116，该各自的嵌入式大数据设施116包括各自的嵌入式大数据储存器120、各自的嵌入式大数据接收器122、各自的嵌入式大数据分析器124、以及各自的嵌入式大数据请求服务器126。因此，由每个分布式大数据提供者设备110所收集的数据可以由其嵌入式大数据接收器122接收并且被储存在其嵌入式大数据储存器120中。此外，每个分布式大数据提供者设备110都可以利用其嵌入式大数据分析器124来对所储存的数据进行分析以生成学得知识，该学得知识描述在所储存的数据中的有意义的模式、相关性、趋势等。再进一步，对于请求实体或应用的每次请求，每个分布式大数据提供者设备110都可以利用其嵌入式大数据请求服务器126来访问所储存的数据。
图3描绘了在过程工厂或系统(诸如图1中的过程工厂10或其它适当的过程工厂或系统)中支持分布式大数据的示例性设备300的框图。例如，设备300类似于在图2中示出的分布式大数据提供者节点或设备DBD中的一个。例如，设备300可以是过程控制器(例如，控制器11)、现场设备(例如，现场设备15、18、19、20、42a、或42b中的一个)、I/O设备(例如，I/O卡26)、或联网设备或网络管理设备(例如，无线网关35、路由器58、接入点72)。在实施例中，设备300是用户接口设备(例如，图1中的分布式大数据用户接口节点或设备112中的一个)，或者设备300是另一种类型的设备分布式大数据114。应当指出，为了便于讨论而非为了限制目的，以下参照图1和图2讨论图3。
分布式大数据设备300可以是在过程控制系统中支持分布式大数据的网络(诸如图1中的过程控制系统大数据网络100或者另一个适当的网络)中的节点。因此，设备300可以通信地耦合到过程控制系统大数据网络主干，诸如主干105。例如，设备300使用网络接口302耦合到过程控制系统大数据网络主干105。在某些过程工厂中，本文中所包括的一个或多个分布式大数据设备可以是独立的，并且因此不连接到大数据网络主干105。
在实施例中，设备300在过程工厂或过程控制系统10中操作以实时地控制过程，例如，作为控制回路的部分。例如，设备300使用过程控制接口305连接到过程控制通信网络303，设备300可以经由该过程控制通信网络303将信号发送给其它设备和/或从其它设备接收信号，以便在过程控制系统10中实时地控制过程。过程控制通信网络303可以是有线或无线通信网络(例如，无线网络70、现场总线网络、有线HART网络等)，或者过程控制通信网络303可以包括有线通信网络和无线通信网络两者。另外地或替代地，设备300可以例如经由网络接口302发送和/或接收信号以使用过程控制大数据网络主干105实时地控制过程。在实施例中，网络接口302和过程控制接口305可以是相同的接口(例如，整体式接口)。
过程控制接口305被配置为发送和/或接收与过程工厂10的过程或者在过程工厂10中受控的过程相对应的过程控制数据。过程控制数据可以包括测量数据(例如，输出，速率等)、配置数据(例如，设定点、配置变化等)、批处理数据(例如，批处理配方、批处理条件等)、事件数据(例如，警报、过程控制事件等)、连续数据(例如，参数值、视频馈送等)、经计算的数据(例如，内部状态、中间计算等)、诊断数据、指示设备300或另一个设备的健康的数据、和/或其它种类的过程控制数据。此外，过程控制数据可以包括例如由于执行控制功能而由设备300自身所创建的数据。
在实施例中，分布式大数据设备300是过程控制器，并且过程控制接口305用于获得控制器的配置(例如，从工作站)，和/或获得被发送给连接到控制器的现场设备或者从该现场设备接收到的数据以实时地控制过程。例如，控制器可以连接到WirelssHART阀定位器，该阀定位器可以生成与阀的状态相对应的过程控制数据并经由过程控制接口305将所生成的数据提供给控制器。所接收到的数据可以储存在控制器中和/或可以由控制器使用以执行控制功能或控制回路的至少一部分。
在另一个实施例中，分布式大数据设备300是提供控制器与现场设备之间的连接的I/O设备。在该实施例中，过程控制接口305包括现场设备接口以与现场设备交换过程控制数据，以及控制器接口以与控制器交换过程控制数据。现场设备接口连接到控制器接口，以使得可以经由I/O设备向控制器发送数据以及从现场设备接收数据。
在另一个实施例中，分布式大数据设备300是执行物理功能以控制过程的现场设备。例如，设备300可以是测量并经由过程控制接口305获得与当前所测量到的流量相对应的过程控制数据的流量计，并且该流量计经由接口305向控制器发送与所测量到的流量相对应的信号以控制过程。
尽管以上讨论将分布式大数据设备300称作在控制回路中进行操作的过程控制设备，但以上提供的技术和描述同样适用于其中设备300是与过程控制工厂或系统10相关联的另一种类型的设备的实施例。在示例中，分布式大数据设备300是网络管理设备，诸如接入点72。网络管理设备经由接口305观察数据(例如，带宽、业务、数据类型、网络配置、登录身份和尝试，等等)，并且经由网络接口302将所生成的数据中继至过程控制系统大数据网络主干105。在另一个示例中，设备300是被配置为允许用户或操作者与过程控制系统或过程工厂10交互的分布式大数据用户接口设备112(例如，移动设备、平板设备等等)。例如，设备300中的接口305可以是至WiFi或NFC通信链路的接口，该WiFi或NFC通信链路允许用户在过程工厂10中执行活动(诸如，配置、查看、调度、监控等等)。用户登录、命令、和响应可以经由接口305来收集并经由网络接口302被发送给过程控制系统大数据网络主干105。
除了接口302、305之外，分布式大数据设备300还包括被配置为执行储存在存储器310和嵌入式大数据设施312中的计算机可读指令的处理器308。处理器308包括处理元件，诸如中央处理单元(CPU)。在实施例中，处理器308具有单个处理元件。在实施例中，处理器308具有能够通过跨多个处理元件分配多个计算来同时地或并行地执行多个任务或功能的多个处理元件。无论如何，处理器308可以使得数据被收集或捕获，例如，经过接口305的数据。例如，处理器308可以收集直接由设备300生成的、由设备300创建的、或直接在设备300处接收到的数据。处理器308还可以对设备300进行操作以便在过程工厂10中实时地控制过程(例如，发送和/或接收实时过程数据和/或执行控制例程以控制过程)。
设备300中的存储器310储存可由处理器308执行的一组或多组计算机可读或计算机可执行指令。因此，存储器310包括一个或多个有形的、非暂时性计算机可读储存介质。存储器310可以被实现为一个或多个半导体存储器、磁可读存储器、光可读存储器、分子存储器、细胞存储器，和/或存储器310可以利用任何其它适当的有形的、非暂时性计算机可读储存介质或存储器储存技术。
设备300可以收集动态测量数据和控制数据、以及各个其它类型的数据，而不需要事先(a priori)标识或指示将收集哪个数据的任何用户提供的信息。也就是说，设备300的配置排除了将在设备300处(例如，设备300中的嵌入式大数据设施312中)收集的以用于历史化的测量数据和控制数据以及各种其它类型的数据的身份的任何指示。在当前公知的过程工厂或过程控制系统中，操作者或用户通常必须对过程控制设备(例如，控制器)进行配置以通过标识哪个数据将被收集或保存(以及在某些实施例中，通过指定所述数据将被收集或保存的时间或频率)来捕获测量数据和控制数据。待收集的数据的身份(以及可选地，时间/频率)被包括在过程控制设备的配置中。相反，设备300不需要被配置为具有期望收集的测量数据和控制数据的身份以及其收集的时间/频率。事实上，在实施例中，自动收集由设备300直接生成的和/或在设备300处直接接收到的所有测量数据和控制数据以及所有其它类型的数据。
此外，测量数据和控制数据以及各种其它类型的数据在分布式大数据设备300处收集的和/或从分布式大数据设备300发送的速率也不需要被配置到设备300中。也就是说，从设备300的配置中排除收集和/或发送数据的速率。相反，在实施例中，设备300可以自动收集测量数据和控制数据以及各种其它类型的数据以进行本地历史化。
现在转到分布式大数据设备300中的嵌入式大数据设施312，嵌入式大数据设施312可以是例如嵌入式大数据设施116。因此，图3中的嵌入式大数据设施312包括嵌入式大数据储存器314、嵌入式大数据接收器316、嵌入式大数据分析器318、以及一组嵌入式大数据请求服务器或服务320a-320c。尽管图3示出了一个嵌入式大数据接收器316、一个嵌入式大数据分析器318和三个嵌入式大数据请求服务器320a-320c，但本文中关于图3所讨论的技术和概念可以应用于任何数量和任何类型的嵌入式大数据接收器316、大数据分析器318、和/或大数据请求服务器320。此外，在某些实施例中，嵌入式大数据设施312的至少一部分与处理器308集成在一起。例如，处理器308可以是结合了信号处理和学习的智能芯片，并且可以包括一个或多个处理元件连同部件314、316、318和320中的任何或全部部件。再进一步，在某些实施例中，嵌入式大数据设施312的至少一部分与存储器310集成在一起。例如，存储器310和数据储存器314的至少一部分可以是整体式的物理单元。
通常，嵌入式大数据接收器316接收由分布式大数据设备300所收集的数据并且将该数据储存在嵌入式大数据储存器314中。通常，但非必须地，经由嵌入式大数据接收器316所接收到的数据例如使用期望的模式而储存在嵌入式大数据储存器314中。处理器308可以在设备300在操作中或在线时经由储存在存储器310中的指令访问嵌入式大数据接收器316。由分布式大数据设备300所收集的数据可以是例如经由大数据网络主干105所发送或接收的数据(例如，流式数据)，和/或可以是经由其它有线和/或无线过程控制网络发送或接收的数据。在某些情况下，由分布式大数据设备300所收集的数据是由设备300自身所生成或创建的。
嵌入式大数据储存器314是在分布式大数据设备300处本地地储存和历史化包括时间序列数据314a和元数据314b的所有数据的单一的、逻辑数据储存区。在图3中，时间序列数据314a被示出为与相对应的元数据314b分离地进行储存，但是在某些实施例中，元数据314b中的至少某些元数据可以与时间序列数据314a整体地进行储存。在实施例中，嵌入式大数据储存器314储存一个或多个数据条目。因此，每个数据条目都包括由设备300所收集的或捕获的数据值或数据点，以及数据值被设备300生成、创建、在设备300处接收、或由设备300观察的各自的时间戳或者时间实例的指示。
嵌入式大数据储存器314还可以储存设备配置数据、批处理配方、和/或分布式大数据设备300使用以在离开离线状态之后恢复操作的其它数据。例如，当下载或改变设备300的配置时，或者当下载新的或改变的批处理配方时，相对应的数据的快照经由嵌入式大数据接收器316来接收并储存在嵌入式大数据储存器314中。可以在重新启动、恢复期间、或者在当设备300从离线状态移动到在线状态时的任何其它时间时使用该快照。因此，可以减小或消除在设备300的状态改变之后与经下载的数据从工作站到设备300的传送相关联的通信突发负载或毛刺。例如，可以减小或消除由于将配方信息传送到控制器所需要的冗长的时间而发生的批处理的延迟。此外，快照中的信息可以用于追踪设备配置中的改变并用于支持在电源故障或可能使得设备300离线的另一个事件之后的设备300中的配置参数和/或批处理配方的完全恢复。
在实施例中，经由嵌入式大数据接收器316使得由分布式大数据设备300生成的、创建的、在分布式大数据设备300处接收到的、或者由分布式大数据设备300以其它方式观察到的所有数据储存在嵌入式大数据储存器314中。例如，所有观察到的数据中的至少一部分数据被连续储存在嵌入式大数据储存器314中。
嵌入式大数据分析器318在分布式大数据设备300处对储存在嵌入式大数据储存器314中的数据中的至少某些数据执行本地计算或数据分析，以确定有意义的模式、相关性、趋势等，并且通常生成新的知识。本地计算或数据分析可以是例如先前由分布式大数据设备300自身所生成或创建的学得数据的分析例程、功能或算法。在某些情况下，计算或数据分析由另一个设备(诸如由另一个分布式大数据设备或由集中式大数据设施)生成或创建，并且计算或数据分析已经由分布式大数据设备300接收并且在分布式大数据设备300处进行储存。
由于所执行的计算或分析，嵌入式大数据分析器318可以产生学得知识(诸如新的一组数据点或观察结果、与数据有关的描述性统计、数据中的相关性、针对数据的新的或经修改的模型，等等)。所生成的学得知识可以在后面(a posteriori)提供对设备300的方面的分析(例如，诊断或检修)，和/或可以事先提供与设备300相对应的预测(例如，预后)。在实施例中，嵌入式大数据分析器318对储存在嵌入式大数据储存器314中的数据中的所选择的子集执行数据挖掘，并且对所挖掘的数据执行模式评估以生成学得知识。在某些实施例中，多个嵌入式大数据分析器318或其实例可以进行协作以生成学得知识。
所得到的学得知识可以储存在(例如，被添加至)例如嵌入式大数据储存器314中，并且可以另外地或替代地在一个或多个用户接口设备(诸如分布式大数据用户接口112或传统的用户接口)处呈现。在某些情况下，所得到的学得知识包括对设备300而言先前未知的另外的数据。例如，另外的数据可以包括最新识别的数据群集、位于所储存的数据内的最新发现的隐藏结构、所储存的数据集之间的先前未知的关系等。在某些情况下，所得到的学得知识包括新的或经修改的应用、新的或经修改的功能、新的或经修改的例程、新的或经修改的服务等。例如，所得到的学得知识可以是最新创建的推断的功能，其可以用于映射新的数据示例。
在实施例中，基于所得到的学得知识，分布式大数据设备300可以修改其操作以便在过程控制系统中10实时地控制过程。例如，分布式大数据设备300基于所得到的学得知识来修改其过程模型。在另一个示例中，分布式大数据设备300基于所得到的学得知识来更新其自诊断例程。分布式大数据设备300还可以将对修改的指示(例如，更新的过程模型或自诊断例程)结合所得到的学得知识来储存在嵌入式大数据储存器314中。另外地或替代地，分布式大数据设备300可以使得对修改的指示连同所得到的学得知识被发送至过程控制系统10中的另一个分布式大数据设备和/或集中式大数据设施108。此外，分布式大数据设备300可以以分析代码(例如，R脚本、Python脚本、脚本等)的形式来储存分析功能、例程、逻辑和/或算法，分析代码可以或可以不基于所得到的学得知识。分布式大数据设备300可以使得所储存的逻辑和/或算法被发送或下载到另一个分布式大数据设备。另一个分布式大数据设备随后可以使用所下载的逻辑和/或算法来本地地执行操作。另外地或替代地，分布式大数据设备300可以使得所储存的逻辑和/或算法被发送到过程控制系统10中的集中式大数据设施108。处理器308可以经由储存在存储器310中的指令来执行嵌入式大数据分析器318。在实施例中，无论何时在嵌入式大数据储存器314中收集和储存数据，处理器308都可以自动地执行嵌入式大数据分析器318。
该组嵌入式大数据请求服务器或服务320a-320c各自被配置为对于请求实体或应用的每次请求访问时间序列数据314a和/或元数据314b，请求可以在设备300上或者在通信地连接到设备300的另一个设备上执行。例如，请求实体可以是被处理器308执行以请求对储存在嵌入式大数据储存器314中的数据进行访问的数据请求应用。数据请求应用可以被储存为例如在设备300的存储器310中的例程。基于数据请求应用的请求，可以从嵌入式大数据储存器314中获取相对应的数据，并且该数据可以被变换和/或合并成可由数据请求应用使用的数据形式。在实施例中，一个或多个嵌入式大数据请求服务器320可以对所请求的数据中的至少某些数据执行数据获取和/或数据变换。此外，如先前所讨论的，嵌入式大数据请求服务器320a-320c中的至少某些嵌入式大数据请求服务器可以是嵌入式数据分析器124。例如，嵌入式大数据请求服务器320a-320b中的一个可以执行互相关分析，并且嵌入式大数据请求服务器320a-320b中的另一个可以执行回归分析。
在实施例中，嵌入式大数据请求服务器320中的至少某些嵌入式大数据请求服务器可以每个都提供需要对储存在嵌入式大数据储存器314中的数据中的至少某些数据进行访问的特定服务或应用。例如，嵌入式大数据请求服务器320a可以是配置应用服务，嵌入式大数据请求服务器320b可以是诊断应用服务，并且嵌入式大数据请求服务器320c可以是高级控制应用服务。高级控制应用服务320c可以包括例如模型预测控制、批处理和连续数据分析、或针对模型构建和其它目的而需要历史化数据的其它应用。其它嵌入式大数据请求服务器320还可以包括在嵌入式大数据设施312中以支持其它服务或应用，例如，通信服务、管理服务、设备管理服务、规划服务、和其它服务。
在实施例中，嵌入式大数据请求服务器320中的至少某些嵌入式大数据请求服务器可以支持流媒体服务。例如，嵌入式大数据请求服务器320中的一个可以使得储存在嵌入式大数据储存器314中的数据中的至少一部分数据流式传输到其它分布式大数据设备、过程控制系统10中的集中式大数据设施108、和/或接入应用。在实施例中，其它分布式大数据设备、集中式大数据设施108或接入应用是流媒体服务的订户，该流媒体服务从分布式大数据设备300传送所储存的数据。例如，设备300是流媒体服务的主机。
在实施例中，嵌入式大数据请求服务器320中的至少某些嵌入式大数据请求服务器可以是由大数据设施312在分布式大数据设备300处集结(host)并且可由大数据网络100中的其它节点(例如，用户接口设备112或提供者设备110)访问的服务(例如，网页服务或其它服务)。因此，在实施例中，分布式大数据设备或节点102中的至少某些分布式大数据设备或节点可以包括各自的网页服务器以支持网页浏览器、网页客户端界面、或者与嵌入式大数据请求服务器320相对应的插件程序。例如，集结在用户接口设备112处的浏览器或应用可以获得(source)储存在嵌入式大数据设施312处的数据或网页。
过程控制工厂和系统中的分布式大数据设备300使得由设备300本地地观察到的数据和/或学得知识在本地的嵌入式大数据储存器314中历史化。在某些情况下，可以使用网络接口302来将本地历史化数据314发送到过程工厂或系统10中的过程控制系统大数据设施108或发送到另一个集中式或分布式大数据节点。在实施例中，针对在设备300处的历史化的数据储存而由嵌入式大数据储存器314利用的模式包括在由集中式过程控制系统大数据设施108利用的模式中。在另一个实施例中，根据设备300的本地模式来储存在嵌入式大数据储存器314中历史化的数据。
在某些实施例中，在过程控制系统中支持分布式大数据的设备300可以用于在过程控制网络或系统10中的大数据的分层或分级学习。在示例性场景中，分布式大数据设备300将其所储存的数据和/或学得知识发送到一个或多个其它中间的分布式大数据设备或节点，以使得该一个或多个其它中间的分布式大数据设备或节点可以在其自身的本地分析中使用所接收到的数据和/或学得知识。
为了例示，图4是示出了在过程控制系统中使用分布式大数据设备对大数据进行分级或分层学习的更详细的示例性概念和技术的示例性框图。例如，由图4所示出的技术的实施例可以例如由图3中的分布式大数据设备300利用或者由其它适当的设备利用，和/或在图1中的过程控制系统大数据网络100中或者在其它适当的网络中利用。然而，为了便于讨论，参照图1-图3中的元件来讨论图4。
图4示出了过程控制系统中的多个分布式大数据设备的示例性使用(例如，图3中的分布式大数据设备300的多个实例)。具体来说，图4示出了用于基于大数据的分级或分层储存和学习的这种分布式大数据设备的示例性使用。图4示出了三个示例性层级410-430，其中层级410具有三个分布式大数据过程控制设备410a-410c，层级420具有一个分布式大数据过程控制设备420a，并且层级430具有两个分布式大数据过程控制设备430a和430b。
如在图4中示出的，分布式大数据过程控制设备410a-410c、420a、430a和430b中的每个都是在图3中所示出的设备300的实例，并且与其它过程控制设备进行协作以便在过程控制系统或工厂中控制一个或多个过程。例如，在层级410处，分布式大数据过程控制设备410a-410c在图4中被描绘为现场设备，其中每个现场设备都被配置为执行物理功能以控制过程或过程工厂10中受控的过程。例如，现场设备410a-410c接收和/或生成与实时地控制过程相对应的过程控制数据。在层级420处，分布式大数据过程控制设备420a被描绘为被配置为接收由现场设备410a-410c生成的过程控制数据和将该过程控制数据转发至控制器、以及将过程控制数据从控制器430a转发至现场设备410a-410c的I/O设备。
在层级430处，分布式大数据过程控制设备430a和430b被描绘为过程控制器，其中每个过程控制器都被配置为具有各自的控制算法以输入过程控制数据并执行一个或多个控制功能以生成输出(未示出)来控制过程。如在图4中示出的，过程控制器430a被配置为从I/O设备420a接收过程控制数据并且将过程控制数据发送到I/O设备420a，以及将过程数据传输到过程控制器430b/从过程控制器430b传输数据。在某些实施例中，I/O设备420a和控制器430a、430b可以每个都向或从图4中未示出的其它设备或节点发送或接收另外的过程控制数据。
分布式大数据过程控制设备410a-410c、420a、430a和430b的示例性配置在过程控制系统或工厂10中支持分层或分级的大数据储存和学习。在图4中，分布式大数据过程控制设备410a-410c、420a、430a和430b中的每个分布式大数据过程控制设备都被标记为“DBDx”，其与包括在各自的设备410a-410c、420a、430a和430b中的各自的嵌入式大数据设施(例如，图3中的嵌入式大数据设施321)相对应。各自的嵌入式大数据设施DBDx中的每个嵌入式大数据设施都包括嵌入式大数据储存器MX和嵌入式大数据分析器LX，嵌入式大数据储存装置MX可以与图3中的嵌入式大数据储存器314相对应，嵌入式大数据分析器LX可以与图3中的嵌入式大数据分析器318相对应。因此，在图4中，分布式大数据过程控制设备410a-410c、420a、430a和430b以诸如先前在上面所描述的方式例如每个都分别收集各自的数据并且将这些数据储存在各自的嵌入式大数据储存器M1-M6中。
例如，每个设备410a-410c、420a、430a和430b分别以生成、创建、接收、或者以其它方式观察本地数据的速率收集本地数据，并且将所收集的本地数据储存在各自的嵌入式大数据储存器M1-M6中，例如储存为本地的、历史化大数据。该分布式的、本地化的大数据收集和分析允许对在过程工厂10内发生的潜在有害的情况的较为及时的反馈。例如，在例示性场景中，控制器430a对作为包括在生产特定产品的过程工厂中的控制回路的部分的过程控制设备的集合(例如，现场设备410a-410c和可选的其它设备)进行控制。控制回路中的事件的某种组合导致劣质的产品质量(当最终在稍后(例如，在事件的组合发生之后几个小时)生成产品时)。控制器430a利用其嵌入式大数据分析器L5来对在事件的组合发生时或不久之后(例如，当将与事件的发生相对应的数据发送到嵌入式大数据储存器M5时)由事件的组合所生成的过程数据进行自动分析，而不是检测和确定之后几小时的劣质的产品质量并进行检修以确定劣质的产品质量的根本原因(如当前在公知的过程控制系统中所进行的)。嵌入式大数据分析器L5可以基于这些事件的发生来生成预测劣质的产品质量的学得知识，和/或可以自动地实时调整或改变一个或多个参数或过程以减轻事件的组合的影响(如果它们在将来发生)。例如，嵌入式大数据分析器L5可以确定经修正的设定点或者经修正的参数值并使得该经修正的值被控制器430a使用以较好地调节和管理控制回路。
因此，每个设备410a-410c、420a、430a和430b使用其各自的嵌入式大数据分析器L1-L6来对储存在其各自的嵌入式大数据储存器M1-M6中的数据进行分析，以确定有意义的模式、相关性、趋势等(例如，由于每个设备410a-410c、420a、430a和430b的对其本地大数据的分析而由每个设备410a-410c、420a、430a和430b所生成的数据)。学得的模式、相关性、趋势等储存在设备的各自的嵌入式大数据储存器M1-M6中，例如储存为学得的数据。此外，每个设备410a-410c、420a、430a和430b可以基于根据每个设备410a-410c、420a、430a和430b的对其本地大数据的分析所生成的数据来本地地确定或定义新的服务、功能、例程、或应用(和/或修改现有的服务、功能、例程、或应用)，例如，学得的服务、功能、和/或应用。在每个设备410a-410c、420a、430a和430b处本地学得的各自的知识数据和/或知识服务、功能、和/或应用被添加至其各自的嵌入式大数据储存器M1-M6中或储存在其各自的嵌入式大数据储存器M1-M6中，以便随后由各自的设备和/或由其它设备在分层或分级学习中使用。如本文中所使用的，术语“学得知识”通常指代由于分析大数据而生成的数据、服务、功能、例程、和/或应用。再进一步，每个分布式大数据设备410a-410c、420a、430a和430b可以与处于相同或不同层级的其它分布式大设备共享其本地学得的知识。
例如，参照图4，层级410处的现场设备410a-410c中的每个现场设备收集将被储存在其各自的嵌入式大数据储存器M1-M3中的本地数据，并使用其各自的嵌入式大数据分析器L1-L3来对所收集的数据中的部分或全部数据进行分析，以本地生成学得知识。在所例示的示例中，现场设备410a是用于锅炉的火焰传感器，该火焰传感器收集锅炉火焰上的火焰数据，并且将所收集的数据与相对应的时间戳一起储存在其嵌入式大数据储存器M1内。一旦被收集，嵌入式大数据分析器L1就执行一个或多个算法来对火焰数据进行分析以识别随着时间而发生的火焰模式。嵌入式大数据分析器L1将学得的火焰模式保存在嵌入式大数据储存器M1中，作为根据对储存在M1中的大数据的本地分析而学得的知识数据，例如，另外的学得的大数据。
在该例示性的示例中，现场设备410a使得储存在其嵌入式大数据储存器M1中的学得知识中的至少某些学得知识诸如经由过程控制系统大数据网络105或经由另一个通信网络被传送到I/O设备420a。如在图4中示出的，I/O设备420a是被设置在网络105的通信路径中的、在现场设备410a-410c与控制器430a之间的中间设备或节点的示例，例如，I/O设备420a被设置在现场设备410a-410c的上游并且被设置在控制器430a的下游。
在层级420处，I/O设备420a将在现场设备410a处生成并从现场设备410a接收的任何学得知识(以及在某些实施例中，在其它现场设备410b、410c和/或其它设备处生成并从其它现场设备410b、410c和/或其它设备接收的学得知识)连同I/O设备420a直接(例如，本地地)生成和接收的其它数据储存在其各自的嵌入式大数据储存器M4中。I/O设备420a还可以使用其各自的嵌入式大数据分析器L4来对其它数据结合从现场设备410a接收到的学得知识执行分析或学习。例如，继续以上的火焰传感器的示例，I/O设备420a从设备410a接收学得的火焰模式并且使用这些火焰模式作为用于对从连接到I/O设备420a的其它火焰传感器接收到的其它火焰数据进行分析的模型。在另一个示例中，I/O设备420a累积与来自过程控制设备(在图4中未示出)的特定批处理跨时间的警报数据趋势有关的学得知识。I/O设备420a可以利用该嵌入式大数据分析器L4来执行算法(例如，PCA)以判断在学得的火焰模式与随着时间的警报数据趋势之间是否存在因果关系。通常，I/O设备420a将所有本地生成的学得知识和所有接收到的、远程生成的学得知识储存在其嵌入式大数据储存器M4中。
在层级430处，控制器430a将从其它分布式大数据设备(例如，I/O设备420a、下游现场设备410a-410c、控制器430b)接收到的学得知识连同控制器430a自己直接生成和接收到的数据和学得知识储存在其嵌入式大数据储存器M5中。控制器430a可以对其所存储的数据中的至少某些数据执行进一步的分析或学习，以生成另外的学得知识(例如，数据模式、趋势、相关性等，服务、功能、例程、和/或应用)。由控制器430a生成的另外的学得知识储存在其嵌入式大数据储存器M5中。
在实施例中，在从下向上或下游至上游的基础上执行分层或分级学习。在例示性示例中，现场设备410a对其收集到的数据进行分析以判断其是否正确地操作，例如，判断现场设备410a是否被正确地校准以便收集正确的数据。现场设备410a从其分析学得的知识可以使得现场设备410a生成现场设备410a可以使用以用于将来的诊断目的的新的诊断例程(例如，学得的例程)。所生成的诊断例程可以储存在现场设备410a的各自的嵌入式大数据储存器中，例如，M1。现场设备410a可以将所生成的诊断例程发送到上游控制器430a。例如，现场设备410a可以独立地发起与上游控制器430a共享(例如，当生成时自动地或定期地)新的诊断例程，或者现场设备410a可以在控制器430a请求现场设备410a共享一种或多种类型的新的学得知识时使得新的诊断例程被发送。
在实施例中，在从上至下或上游至下游的基础上执行分层或分级学习。为了例示，继续以上示例，控制器430a可以对所接收到的诊断例程进行分析(例如，通过使用其分析器L5)并且确定诊断例程对于正被控制器控制的其它现场设备(例如，现场设备410b和410c)是有用的或可适用的。因此，控制器430a可以将诊断例程分配给其它现场设备410b、410c，以使得现场设备410b、410c能够利用诊断例程以用于它们各自的诊断目的。控制器430a可以独立地发起与下游现场设备410b、410c共享新的诊断例程，或者控制器430a可以在现场设备410a一旦进行请求时就使得新的诊断例程被发送。替代地或另外地，控制器430a可以通过对从连接到控制器的所有现场设备接收到的学得知识进行聚合和分析来生成通用的诊断例程。在该场景中，当控制器430a从现场设备接收指示通用诊断可用于该设备的数据时或者出于某个其它原因，一旦特定的现场设备进行请求，控制器430a就将通用诊断例程分配给连接到控制器的现场设备中的任何或全部现场设备，例如，当生成时自动地或定期地。
在实施例中，在相同层处在分布式大数据设备之间执行分层或分级学习。为了例示，继续以上示例，控制器430a将通用诊断例程发送到控制器430b，以使得控制器430b可以利用通用诊断例程和/或将通用诊断例程分配给由控制器430b控制的设备。类似地，控制器430a可以从控制器430b接收另一个诊断例程，并且可以将另外的诊断例程分配给现场设备410a-410c(不论何时现场设备410a-410c需要诊断服务时)。当然，基于感知或检测到接收设备对学得知识的需要的发送设备、和/或基于其它触发器，一旦进行请求，其它类型的学得知识就可以跨相同层处的设备而共享(例如，自动地)。
在某些实施例中，设备410a-410c、420a、430a和430b中的一个或多个设备使得储存在它们各自的嵌入式大数据储存器M1-M6处的其本地大数据中的某些或全部数据(例如，包括本地生成/接收到的数据、本地生成的学得知识、和接收到的、远程生成的学得知识)被传送到和/或流式传输到集中式过程控制系统的大数据储存区130。例如，设备410a-410c、420a、430a和430b中的一个或多个设备将其各自的所储存的大数据中的至少某些大数据发送到一个或多个集中式过程控制系统大数据接收器132(例如，通过使用网络主干105)。在某些实施例中，设备410a-410c、420a、430a和430b中的一个或多个设备以周期性间隔将其本地大数据中的至少某些大数据推送到集中式过程控制系统大数据储存区130。在某些实施例中，设备410a-410c、420a、430a和430b中的一个或多个设备响应于请求(例如，来自于集中式过程控制系统大数据设施108)来提供其本地大数据中的至少一部分大数据。
一旦在集中式过程控制系统大数据储存区130处进行接收或储存，一个或多个集中式过程控制系统大数据分析器134就可以对所接收到的学得知识进行操作以生成另外的知识并且确定过程工厂10内部和外部的各个实体与提供者之间的关系。在某些情况下，集中式过程控制系统大数据设施108利用由集中式过程控制系统大数据分析器134所生成的知识和关系来相应地控制工厂10的一个或多个过程。在示例性场景中，集中式过程控制系统数据分析器134中的至少某些集中式过程控制系统数据分析器监控并检测与过程工厂10相关联的潜在的安全问题，诸如登录模式、重试、及其相应位置的增加。在另一个示例性场景中，集中式过程控制大数据分析器134对跨过程工厂10和一个或多个其它过程工厂而聚合的数据进行分析。以此方式，集中式过程控制系统大数据设施108可以允许拥有或操作多个过程工厂的公司在区域、产业、或全公司的基础上搜集并共享学得的诊断和/或预后信息。
因此，大数据设施108可以被认为是最高层级的分布式数据设备，在该最高层级的分布式数据设备处，可以在过程工厂10内生成学得知识。当然，在某些过程工厂中，大数据设施108可以同时用作另一个分布式大数据设备以及集中式大数据设备。例如，参考图2，大数据设施108是许多分布式大数据设备15、18-20、26、42a、42b、58中的一个，并且用作用于集中式大数据设备16、21、28、44的集中式大数据设施108。
在图4中，仅描绘了三个层级或层的分布式大数据储存和学习。然而，关于图4所讨论的技术和概念可以应用于任意数量的层级的分布式大数据储存和学习，其中每个层级都具有任意数量的分布式大数据过程控制设备。此外，分布式大数据节点110可以通过使用过程控制系统大数据网络主干105、和/或通过使用另一个通信网络和/或其它协议(诸如，HART、WirelssHART、现场总线、DeviceNet、WiFi、以太网、或其它协议)来彼此传输学得知识。
当然，尽管已经关于分布式大数据提供者设备或节点110讨论了分级或分层的大数据储存和学习，但是这些概念和技术可以同样应用于过程控制工厂和系统中的分布式大数据用户接口设备节点112和/或其它类型的分布式大数据设备或节点114。在实施例中，分布式大数据设备或节点102的子集在不使用中间节点的情况下执行分级或分层的大数据储存和学习。
图5示出了用于在过程工厂或过程控制系统中使用分布式大数据设备的示例性方法500的流程图。方法500可以例如由图3中的分布式大数据设备300连同图4中示出的分级或分层储存和学习技术、由图2中的分布式大数据提供者节点或设备110中的一个、和/或连同图1中的大数据网络100中的多个分布式大数据设备或节点102来执行。在实施例中，方法500由图1中的大数据网络100中的支持分布式大数据的节点来执行。为了便于讨论而非为了限制的目的，同时参照图1-图4来描述方法500。
在框502处，可以收集与过程控制工厂或网络相对应的数据。例如，根据对过程工厂中执行的过程的实时操作和控制而实时生成的数据由分布式大数据设备DBD收集。分布式大数据设备可以诸如经由过程控制系统大数据网络100的网络主干105通信地耦合到过程工厂或过程控制系统的通信网络。分布式大数据设备可以是操作为在过程工厂中实时地控制过程的过程控制设备，诸如现场设备、过程控制器、I/O设备；网关设备；接入点；路由设备；网络管理设备；用户接口设备；历史库设备；或者与过程工厂或过程工厂中的过程相关联的某个其它分布式大数据设备(例如，在图2中示出的设备DBD中的任何设备，或其它分布式大数据设备)。在分布式大数据设备处收集的数据可以包括测量数据、事件数据、批处理数据、经计算的数据、配置数据和/或连续数据。通常，所收集的数据典型地包括由设备生成的、创建的、在设备处接收到的、或者由设备以其它方式观察到的所有类型的数据。例如，分布式大数据设备以观察到该数据的各自的速率收集数据，和/或分布式大数据设备收集由设备观察到的所有数据。可以在未在设备的配置中事先包括数据的标识的情况下收集数据。此外，再次在不需要在设备的配置中事先包括速率的情况下，可以以由设备生成的速率、由设备创建的速率、或者以在设备处接收的速率来在设备处收集数据。
在实施例中，在分布式大数据设备处收集到的数据可以包括来自其它分布式大数据设备或者由分布式大数据设备自己观察到的流式数据。在某些实施例中，分布式大数据设备可以使得所收集的数据中的至少一部分数据在框502处被发送或流式传输。例如，所收集的数据立即从分布式大数据设备流式传输，以在集中式大数据设施108处历史化。
在框504处，所收集的数据可以储存在分布式大数据设备处的嵌入式大数据装置(诸如嵌入式大数据装置116)中。例如，数据及其各自的时间戳被储存为嵌入式大数据装置的嵌入式大数据储存器中的条目。在其中随着时间获得数据的多个值(框502)的实施例中，在嵌入式大数据储存器的相同条目中或不同条目中储存每个值连同其各自的时间戳。
在框506处，对所储存的数据中的至少一部分数据执行一个或多个学习分析，例如以学习、预测、或发现新的知识、有意义的关系、模式、相关性、趋势等。一个或多个学习分析(例如，如由嵌入式大数据分析器124中的一个或多个嵌入式大数据分析器所执行的)可以包括诸如先前所讨论的算法和技术中的任意数量的数据发现和/或学习算法和技术，例如，偏最小二乘分析、随机森林、模式识别、预测分析、相关性分析、主成分分析、机器学习分析、数据挖掘、数据发现、或其它技术。在示例中，嵌入式大数据设施116对所储存的数据中的至少某些数据进行分析以提取数据模式，随后对数据模式进行评估以基于兴趣性测量结果来发现代表知识的感兴趣的模式。在某些情况下，嵌入式大数据设施116确定要使用哪种学习分析或哪些学习分析，并且确定要对其操作一个或多个学习分析的所储存的数据中的哪些部分(或在某些情况下，全部)。例如，学习分析的确定包括对学习分析的选择或推导。因此，对学习分析的选择或推导可以基于所储存的数据中的至少一部分数据的一个或多个属性，例如，基于与所储存的数据相关联的各自的时间戳，基于在所储存的数据中呈现的偏移或其它测量结果，基于所储存的数据源自的现场设备的类型，基于所储存的数据内的某些标识的群集。
在框508处，例如，由嵌入式大数据设施116创建或生成指示学习分析的结果的学得知识。例如，所创建或生成的学得知识包括学得的数据和/或一个或多个学得的应用、功能、例程、服务、或对其的修改。学得知识可以(例如，向执行方法500的设备、向其它分布式大数据设备、和/或向集中式过程控制系统大数据设施108)提供对于任意数量的预测、建模、诊断、和/或检修目的有用的新的信息。通常但非必须，学得知识被本地储存在嵌入式大数据装置116中的嵌入式大数据储存器120中或被添加至嵌入式大数据装置116中的嵌入式大数据储存器120。
在框510处，基于学得知识(框505)，方法500包括修改实时地控制过程工厂中的过程的至少一部分的分布式大数据设备的操作。例如，学得知识可以引起随后由设备执行的新的诊断的创建，或者在设备中执行的新的过程模型的创建。另外地或替代地，方法包括使得学得知识中的至少某些学得知识被发送到另一个分布式大数据设备DBD和/或集中式大数据设施108，例如，用于接收的分布式大数据设备来在其各自的学习分析中利用。在某些实施例中，框510或512中仅一个框包括在方法500中。在其它实施例中，框510和512顺序地执行以使得分布式大数据设备首先基于学得知识(框510)来修改其操作，随后将该学得知识发送到其它大数据设备(框512)，或反之亦然。在方法500的其它实施例中，并行地执行框510和框512。
方法500可选地包括从过程工厂中的其它分布式大数据设备DBD和/或从集中式大数据设施108接收另外的学得知识(框514)。分布式大数据设备可以储存(框504)所接收到的学得知识(例如，储存在其嵌入式储存器120中)，并且可以对另外的学得知识和所储存的数据中的至少一部分数据执行一个或多个随后的学习分析(框506)。基于随后的一个或多个学习分析的输出，可以在分布式大数据设备处创建、生成(框508)、以及可选地储存另外的学得知识。在某些情况下，基于新生成的学得知识，修改分布式数据设备的一个或多个操作(框510)，和/或将新的学得知识中的至少某些学得知识发送到一个或多个其它大数据设备(框512)或应用。
本公开内容中所描述的技术的实施例可以包括任意数量的以下方面(单独地或组合地)：
1、一种用于在过程工厂中支持分布式大数据的过程控制设备，所述过程控制设备包括处理器和一个或多个有形的、非暂时性的计算机可读储存介质，所述计算机可读储存介质上储存有一组计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，使得所述过程控制设备操作为通过以下操作中的至少一个操作来实时地控制由所述过程工厂执行的过程的至少部分：生成用于控制所述过程的所述至少部分的过程数据，或者对所接收到的过程数据进行操作以控制所述过程的所述至少部分。因此，所生成的过程数据和所接收到的过程数据可以是根据对所述过程的实时控制而生成的过程数据。过程控制设备还包括所述过程控制设备的类型的指示，其中，所述类型与与以下设备中的一种设备相对应：现场设备、控制器、或者位于所述现场设备与所述控制器之间并连接到所述现场设备和所述控制器的输入/输出(I/O)设备。再进一步，所述过程控制设备包括嵌入式大数据装置，所述嵌入式大数据装置被配置为：储存所生成的过程数据和所接收到的过程数据；对所储存的过程数据中的至少部分数据执行学习分析；基于所述学习分析的结果来创建学得知识；以及使得所述学得知识被发送到所述过程工厂中的另一个过程控制设备。
2、根据前述方面的过程控制设备，其中，所储存的过程数据包括多种类型的数据，并且其中，一组类型的所储存的过程数据包括与控制由所述过程工厂执行的所述过程相对应的连续数据、事件数据、测量数据、批处理数据、经计算的数据、以及配置数据。
3、根据前述方面中任一个方面的过程控制设备，其中，所述嵌入式大数据装置还被配置为基于所储存的过程数据来确定所述学习分析，并且其中，确定所述学习分析是选择所述学习分析和/或推导所述学习分析。
4、根据前述方面中任一个方面的过程控制设备，其中，所述学习分析包括以下各项中的至少一项：偏最小二乘回归分析、随机森林、模式识别、预测分析、相关性分析、主成分分析、数据挖掘、或数据发现。
5、根据前述方面中任一个方面的过程控制设备，其中，所述嵌入式大数据装置还被配置为从另一个大数据设备接收另一个数据分析算法并执行所述另一个数据分析算法。
6、根据前述方面中任一个方面的过程控制设备，其中，所述另一个大数据设备是所述过程工厂中的另一个分布式数据设备或集中式大数据设备中的一个；以及/或者所述另一个数据分析包括R脚本、Python脚本、或Matlab脚本中的至少一个。
7、根据前述方面中任一个方面的过程控制设备，其中，所述过程控制设备还被配置为：基于所述学得知识来修改所述过程控制设备的操作，以实时地控制由所述过程工厂执行的所述过程，以及使得对所述修改的指示连同所述学得知识被发送到所述另一个过程控制设备。
8、根据前述方面中任一个方面的过程控制设备，其中，所述修改是更新的过程模型。
9、根据前述方面中任一个方面的过程控制设备，还包括一个或多个接口，所述一个或多个接口将所述过程控制设备连接到有线通信网络或无线通信网络中的至少一个。
10、根据前述方面中任一个方面的过程控制设备，其中，所述一个或多个接口包括：第一接口，所述第一接口耦合到第一通信网络，所述学得知识经由所述第一通信网络被发送到所述另一个过程控制设备；以及第二接口，所述第二接口耦合到与所述第一通信网络不同的第二通信网络，所述第二接口被所述过程控制设备使用以执行以下操作中的至少一个：发送所生成的过程数据或接收所接收到的过程数据。
11、根据前述方面中任一个方面的过程控制设备，其中，所述学得知识是第一学得知识，所述学习分析是第一学习分析，并且所述另一个过程控制设备是第一其它过程控制设备；并且其中，所述嵌入式大数据装置还被配置为：接收由所述第一其它过程控制设备创建的或者由第二其它过程控制设备创建的第二学得知识；以及执行以下操作中的至少一个：(1)基于所接收到的第二学得知识来修改所述过程控制设备的操作以实时地控制所述过程，或者(2)对所储存的过程数据中的至少某些数据和所接收到的第二学得知识中的至少某些执行第二学习分析。
12、根据前述方面中任一个方面的过程控制设备，其中，所述学得知识包括对于所述过程控制设备、应用、服务、例程、或功能先前未知的另外的数据中的至少一个。
13、一种不使用前述方面中的任何方面或使用前述方面中的多个方面的设备来支持分布式大数据的方法，所述设备通信地耦合到过程工厂的通信网络，并且所述设备操作为在所述过程工厂中实时地控制过程。所述方法包括：在所述设备处收集数据，其中，所收集到的数据包括以下数据中的至少一个：(i)由所述设备生成的数据、(ii)由所述设备创建的数据、或者(iii)在所述设备处接收到的数据。所收集的数据通常是对所述过程的实时控制的结果，并且所述设备的类型包括在一组设备类型中，所述一组设备类型包括现场设备、控制器、以及输入/输出(I/O)设备。所述方法还包括：将所收集到的数据储存在所述设备的嵌入式大数据装置中；以及由所述设备的所述嵌入式大数据装置对所储存的数据中的至少部分数据执行学习分析。此外，所述方法包括生成指示所述学习分析的结果的学得知识；以及基于所述学得知识来修改所述设备的操作以实时地控制所述过程。
14、根据前述方面中任一个方面的方法，其中，在所述设备处收集所述数据包括以下操作中的至少一个：收集由所述设备生成的所有数据、收集由所述设备创建的所有数据，或者收集在所述设备处接收到的所有数据。
15、根据前述方面中任一个方面的方法，其中，在所述设备处收集所述数据包括以下操作中的至少一个：以生成速率收集由所述设备生成的数据，以创建速率收集由所述设备创建的所有数据，或者以接收速率收集在所述设备处接收到的所有数据。
16、根据前述方面中任一个方面的方法，其中，在所述设备处收集所述数据包括：在所述设备处收集包括在一组类型的数据中的至少一种类型的数据，所述一组类型的数据包括连续数据、事件数据、测量数据、批处理数据、经计算的数据、以及配置数据。
17、根据前述方面中任一个方面的方法，其中：所述设备是第一设备，所述学得知识是第一学得知识，并且所述设备的所述操作是第一操作；并且所述方法还包括：在所述第一设备处接收由第二设备生成的第二学得知识；由所述第一设备的所述嵌入式大数据装置对所述第二学得知识和所储存的数据中的至少某些数据执行另外的学习分析；由所述第一设备的所述嵌入式大数据装置生成指示所述另外的学习分析的结果的另外的学得知识；以及基于另外的学得知识来修改所述设备的所述第一操作或第二操作以实时地控制所述过程。
18、根据前述方面中任一个方面的方法，其中，接收由所述第二设备生成的所述第二学得知识包括接收由另一个设备生成的所述第二学得知识，所述另一个设备是以下设备中的一个设备：现场设备、控制器、I/O设备、用户接口设备、网关设备、接入点、路由设备、历史库设备、或网络管理设备。
19、根据前述方面中任一个方面的方法，还包括使得所述学得知识被发送到另一个设备，其中，所述另一个设备的设备类型包括在所述一组设备类型中。
20、根据前述方面中任一个方面的方法，其中，生成所述学得知识包括生成以下各项中的至少一项：对于所述设备先前未知的另外的数据，新的或经修改的应用，新的或经修改的功能，新的或经修改的例程，或者新的或经修改的服务。
21、根据前述方面中任一个方面的方法，其中，执行所述学习分析包括执行以下操作中的至少一个操作：机器学习分析、预测分析、数据挖掘、或数据发现。
22、一种用于在过程工厂中支持分布式大数据的系统，包括：通信网络，所述通信网络具有多个节点，所述多个节点中的至少一个节点是过程控制设备，所述过程控制设备实时地操作为控制在所述过程工厂中执行的过程，并且所述多个节点中的每个节点都被配置为：收集由于对在所述过程工厂中执行的所述过程的控制而实时生成的数据；将所收集的数据本地地储存在包括在所述多个节点中的所述每个节点中的各自的嵌入式大数据装置处；以及使用包括在所述多个节点中的所述每个节点中的所述各自的嵌入式大数据装置来对本地储存的数据中的至少部分数据执行各自的学习分析。包括在所述多个节点中的第一节点还被配置为使得指示执行所述各自的学习分析的结果的学得知识被发送到包括在所述多个节点中的第二节点，以便在由所述第二节点执行的一个或多个学习分析中使用。所述系统可以被配置为不执行前述方面中的任何方面的方法，或者执行前述方面中的多个方面的方法，并且可以包括根据前述方面中的任何方面的过程控制设备。
23、根据前述方面中任一个方面的系统，其中：所述过程控制设备是控制器，所述控制器被配置为接收一组输入，并基于所述一组输入来确定输出的值。所述控制器还被配置为使得所述输出被发送到现场设备以控制由所述过程工厂执行的所述过程，并且所述现场设备被配置为基于所述控制器的所述输出来执行物理功能以控制由所述过程工厂执行的所述过程。
24、根据前述方面中任一个方面的系统，其中，所述通信网络是第一通信网络，并且其中，所述控制器被配置为执行以下操作中的至少一个：在至第二通信网络的接口处接收所述一组输入中的至少一个输入，或者使得所述输出经由至所述第二通信网络的所述接口被发送到所述现场设备。
25、根据前述方面中任一个方面的系统，其中，所述学得知识包括应用、功能、服务、或例程中的至少一个。
26、根据前述方面中任一个方面的系统，其中，执行所述各自的学习分析的所述结果包括基于本地储存的数据中的所述至少部分数据的属性的预测。
27、根据前述方面中任一个方面的系统，其中，执行所述各自的学习分析的所述结果包括对于所述第一节点先前未知的另外的数据。
28、根据前述方面中任一个方面的系统，其中，所述学得知识是第一学得知识，并且其中，所述第二节点被配置为：从所述第一节点接收所述第一学得知识；由包括在所述第二节点中的各自的嵌入式大数据装置来对所述第一学得知识以及在所述第二节点处本地收集和储存的数据中的至少部分数据执行一个或多个学习分析；根据所执行的一个或多个学习分析生成第二学得知识，以及执行以下操作中的至少一个：在所述第二节点的所述各自的嵌入式大数据装置处储存所述第二学得知识；基于所述第二学得知识来修改所述第二节点的操作以控制所述过程；或者使得所述第二学得知识被发送到所述多个节点中的第三节点。
29、根据前述方面中任一个方面的系统，其中，所述第三节点被配置为：从所述第二节点接收所述第二学得知识；由所述第三节点的各自的嵌入式大数据装置来对所述第二学得知识以及在所述第三节点处本地收集和储存的数据中的至少部分数据执行一个或多个学习分析；根据所执行的一个或多个学习分析生成第三学得知识，以及执行以下操作中的至少一个操作：在所述第三节点的所述各自的嵌入式大数据装置处储存所述第三学得知识；基于所述第三学得知识来修改所述第三节点的操作以控制所述过程；或者使得所述第三学得知识被发送到所述多个节点中的第四节点。
30、根据前述方面中任一个方面的系统，其中，所述多个节点包括来自一组设备的至少两个设备，所述一组设备包括：控制器，所述控制器被配置为接收一组输入；基于所述一组输入来确定输出的值；以及使得所述输出被发送到第一现场设备以控制由所述过程工厂执行的所述过程；现场设备，所述现场设备被配置为基于所述控制器的所述输出来执行物理功能以控制所述过程；输入/输出(I/O)设备，所述输入/输出(I/O)设备具有至所述控制器的接口以及至至少一个现场设备的接口；用户接口设备；网关设备；接入点；路由设备；历史库设备；以及网络管理设备。
当用软件实现时，本文中所描述的应用、服务、和引擎中的任何应用、服务、和引擎都可以储存在任何有形的、非暂时性计算机可读存储器(诸如，磁盘、激光盘、固态存储器设备、分子存储器储存设备、或其它储存介质)中、储存在计算机或处理器的RAM或ROM中等。尽管本文中所公开的示例性系统被公开为包括(除了其它部件之外)在硬件上执行的软件和/或固件，但是应当指出，这种系统仅仅是例示性的而不应当被认为是限制性的。例如，可以预期到，这些硬件、软件、和固件部件中的任何或全部可以专门用硬件、专门用软件、或者用硬件和软件的任意组合体现。一次，尽管在本文中所描述的示例性系统被描述用在一个或多个计算机设备的处理器上执行的软件来实现，但是本领域普通技术人员将容易意识到，所提供的示例并不是实现这些系统的唯一方式。
因此，尽管已经参照具体示例描述了本发明(这些示例旨在仅仅是例示性的而不是限制本发明)，但对本领域普通技术人员将显而易见的是，可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下对所公开的实施例作出改变、添加或删除。

Claims (30)

1.一种用于在过程工厂中支持分布式大数据的过程控制设备，所述过程控制设备包括：
处理器；
一个或多个有形的、非暂时性的计算机可读储存介质，所述计算机可读储存介质上储存有一组计算机可执行指令，当所述计算机可执行指令被所述处理器执行时，使得所述过程控制设备操作为通过以下操作中的至少一个操作来实时地控制由所述过程工厂执行的过程的至少部分：
生成用于控制所述过程的所述至少部分的过程数据，或者
对所接收到的过程数据进行操作以控制所述过程的所述至少部分，
所生成的过程数据和所接收到的过程数据是根据对所述过程的实时控制而生成的过程数据；
所述过程控制设备的类型的指示，所述类型与以下设备中的一种设备相对应：现场设备、控制器、或者位于所述现场设备与所述控制器之间并连接到所述现场设备和所述控制器的输入/输出(I/O)设备；以及
嵌入式大数据装置，所述嵌入式大数据装置被配置为：
储存所生成的过程数据和所接收到的过程数据；
对所储存的过程数据中的至少部分数据执行学习分析；
基于所述学习分析的结果来创建学得知识；以及
使得所述学得知识被发送到所述过程工厂中的另一个过程控制设备。
2.根据权利要求1所述的过程控制设备，其中，所储存的过程数据包括多种类型的数据，并且，一组类型的所储存的过程数据包括与控制由所述过程工厂执行的所述过程相对应的连续数据、事件数据、测量数据、批处理数据、经计算的数据、以及配置数据。
3.根据权利要求1所述的过程控制设备，其中，所述嵌入式大数据装置还被配置为基于所储存的过程数据来确定所述学习分析，其中，确定所述学习分析是选择所述学习分析和/或推导所述学习分析。
4.根据权利要求1所述的过程控制设备，其中，所述学习分析包括以下各项中的至少一项：偏最小二乘回归分析、随机森林、模式识别、预测分析、相关性分析、主成分分析、数据挖掘、或数据发现。
5.根据权利要求1所述的过程控制设备，其中，所述嵌入式大数据装置还被配置为从另一个大数据设备接收另一个数据分析算法并执行所述另一个数据分析算法。
6.根据权利要求5所述的过程控制设备，其中，
所述另一个大数据设备是所述过程工厂中的另一个分布式数据设备或集中式大数据设备中的一个；以及/或者
所述另一个数据分析包括R脚本、Python脚本、或脚本中的至少一个。
7.根据权利要求1所述的过程控制设备，其中，所述过程控制设备还被配置为：
基于所述学得知识来修改所述过程控制设备的操作，以实时地控制由所述过程工厂执行的所述过程，以及
使得对所述修改的指示连同所述学得知识被发送到所述另一个过程控制设备。
8.根据权利要求7所述的过程控制设备，其中，所述修改是更新的过程模型。
9.根据权利要求1所述的过程控制设备，还包括一个或多个接口，所述一个或多个接口将所述过程控制设备连接到有线通信网络或无线通信网络中的至少一个。
10.根据权利要求9所述的过程控制设备，其中，所述一个或多个接口包括：
第一接口，所述第一接口耦合到第一通信网络，所述学得知识经由所述第一通信网络被发送到所述另一个过程控制设备，以及
第二接口，所述第二接口耦合到与所述第一通信网络不同的第二通信网络，所述第二接口被所述过程控制设备使用以执行以下操作中的至少一个：发送所生成的过程数据或接收所接收到的过程数据。
11.根据权利要求1所述的过程控制设备，其中：
所述学得知识是第一学得知识，所述学习分析是第一学习分析，并且所述另一个过程控制设备是第一其它过程控制设备；并且
所述嵌入式大数据装置还被配置为：
接收由所述第一其它过程控制设备创建的或者由第二其它过程控制设备创建的第二学得知识；以及
执行以下操作中的至少一个：(1)基于所接收到的第二学得知识来修改所述过程控制设备的操作以实时地控制所述过程，或者(2)对所储存的过程数据中的至少某些数据和所接收到的第二学得知识执行第二学习分析。
12.根据权利要求1所述的过程控制设备，其中，所述学得知识包括对于所述过程控制设备、应用、服务、例程、或功能先前未知的另外的数据中的至少一个。
13.一种使用通信地耦合到过程工厂的通信网络并操作为在所述过程工厂中实时地控制过程的设备来支持分布式大数据的方法，所述方法包括：
在所述设备处收集数据，
所述数据包括以下数据中的至少一个：(i)由所述设备生成的数据、(ii)由所述设备创建的数据，或者(iii)在所述设备处接收到的数据，
所述数据源自于对所述过程的实时控制，并且
所述设备的类型包括在一组设备类型中，所述一组设备类型包括现场设备、控制器、以及输入/输出(I/O)设备；
将所收集的数据储存在所述设备的嵌入式大数据装置中；
由所述设备的所述嵌入式大数据装置对所储存的数据中的至少部分数据执行学习分析；
生成指示所述学习分析的结果的学得知识；以及
基于所述学得知识来修改所述设备的操作以实时地控制所述过程。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，在所述设备处收集所述数据包括以下操作中的至少一个：收集由所述设备生成的所有数据、收集由所述设备创建的所有数据，或者收集在所述设备处接收到的所有数据。
15.根据权利要求13所述的方法，其中，在所述设备处收集所述数据包括以下操作中的至少一个：以生成速率收集由所述设备生成的数据，以创建速率收集由所述设备创建的所有数据，或者以接收速率收集在所述设备处接收到的所有数据。
16.根据权利要求13所述的方法，其中，在所述设备处收集所述数据包括：在所述设备处收集包括在一组类型的数据中的至少一种类型的数据，所述一组类型的数据包括连续数据、事件数据、测量数据、批处理数据、经计算的数据、以及配置数据。
17.根据权利要求13所述的方法，其中：
所述设备是第一设备，所述学得知识是第一学得知识，并且所述设备的所述操作是第一操作；并且
所述方法还包括：
在所述第一设备处接收由第二设备生成的第二学得知识；
由所述第一设备的所述嵌入式大数据装置对所述第二学得知识和所储存的数据中的至少某些数据执行另外的学习分析；
由所述第一设备的所述嵌入式大数据装置生成指示所述另外的学习分析的结果的另外的学得知识；以及
基于另外的学得知识来修改所述设备的所述第一操作或第二操作以实时地控制所述过程。
18.根据权利要求17所述的方法，其中，接收由所述第二设备生成的所述第二学得知识包括接收由另一个设备生成的所述第二学得知识，所述另一个设备是以下设备中的一个设备：现场设备、控制器、I/O设备、用户接口设备、网关设备、接入点、路由设备、历史库设备、或网络管理设备。
19.根据权利要求13所述的方法，还包括使得所述学得知识被发送到另一个设备，其中，所述另一个设备的设备类型包括在所述一组设备类型中。
20.根据权利要求13所述的方法，其中，生成所述学得知识包括生成以下各项中的至少一项：对于所述设备先前未知的另外的数据、新的或经修改的应用、新的或经修改的功能、新的或经修改的例程、或者新的或经修改的服务。
21.根据权利要求13所述的方法，其中，执行所述学习分析包括执行以下操作中的至少一个操作：机器学习分析、预测分析、数据挖掘、或数据发现。
22.一种用于在过程工厂中支持分布式大数据的系统，包括：
通信网络，所述通信网络具有多个节点，所述多个节点中的至少一个节点是过程控制设备，所述过程控制设备实时地操作为控制在所述过程工厂中执行的过程，并且所述多个节点中的每个节点都被配置为：
收集源自于对在所述过程工厂中执行的所述过程的控制而实时生成的数据；
将所收集的数据本地地储存在包括在所述多个节点中的所述每个节点中的各自的嵌入式大数据装置处；以及
由包括在所述多个节点中的所述每个节点中的所述各自的嵌入式大数据装置来对本地储存的数据中的至少部分数据执行各自的学习分析，并且
其中，包括在所述多个节点中的第一节点还被配置为使得指示执行所述各自的学习分析的结果的学得知识被发送到包括在所述多个节点中的第二节点，以便在所述第二节点的所述各自的学习分析中或者在所述第二节点的另一个各自的学习分析中使用。
23.根据权利要求22所述的系统，其中：
所述过程控制设备是控制器，所述控制器被配置为接收一组输入、基于所述一组输入来确定输出的值、以及使得所述输出被发送到现场设备以控制由所述过程工厂执行的所述过程；并且
所述现场设备被配置为基于所述控制器的所述输出来执行物理功能以控制由所述过程工厂执行的所述过程。
24.根据权利要求23所述的系统，其中，所述通信网络是第一通信网络，并且其中，所述控制器被配置为执行以下操作中的至少一个：
在至第二通信网络的接口处接收所述一组输入中的至少一个输入，或者
使得所述输出经由至所述第二通信网络的所述接口被发送到所述现场设备。
25.根据权利要求22所述的系统，其中，所述学得知识包括应用、功能、服务、或例程中的至少一个。
26.根据权利要求22所述的系统，其中，执行所述各自的学习分析的所述结果包括基于本地储存的数据中的所述至少部分数据的属性的预测。
27.根据权利要求22所述的系统，其中，执行所述各自的学习分析的所述结果包括对于所述第一节点先前未知的另外的数据。
28.根据权利要求22所述的系统，其中，所述学得知识是第一学得知识，并且其中，所述第二节点被配置为：
从所述第一节点接收所述第一学得知识；
由包括在所述第二节点中的各自的嵌入式大数据装置来对所述第一学得知识以及在所述第二节点处本地收集和储存的数据中的至少部分数据执行所述第二节点的所述各自的学习分析和所述第二节点的另一个各自的学习分析；以及
执行以下操作中的至少一个：
在所述第二节点的所述各自的嵌入式大数据装置处储存指示执行所述第二节点的所述各自的学习分析或者所述第二节点的所述另一个各自的学习分析的结果的第二学得知识；
基于所述第二学得知识来修改所述第二节点的操作以控制所述过程；或者
使得所述第二学得知识被发送到所述多个节点中的第三节点。
29.根据权利要求28所述的系统，其中，所述第三节点被配置为：
从所述第二节点接收所述第二学得知识；
由所述第三节点的各自的嵌入式大数据装置对所述第二学得知识以及在所述第三节点处本地收集和储存的数据中的至少部分数据执行所述第三节点的所述各自的学习分析或所述第三节点的另一个各自的学习分析；以及
执行以下操作中的至少一个操作：
在所述第三节点的所述各自的嵌入式大数据装置处储存指示执行所述第三节点的所述各自的学习分析或者所述第三节点的所述另一个各自的学习分析的结果的第三学得知识；
基于所述第三学得知识来修改所述第三节点的操作以控制所述过程；或者
使得所述第三学得知识被发送到所述多个节点中的第四节点。
30.根据权利要求22所述的系统，其中，所述多个节点包括来自一组设备的至少两个设备，所述一组设备包括：
控制器，所述控制器被配置为接收一组输入；基于所述一组输入来确定输出的值；以及使得所述输出被发送到第一现场设备以控制由所述过程工厂执行的所述过程，所述第一现场设备被配置为基于所述控制器的所述输出来执行物理功能以控制所述过程；
所述第一现场设备或第二现场设备；
输入/输出(I/O)设备，所述输入/输出(I/O)设备具有至所述控制器的接口以及至所述第一现场设备或所述第二现场设备中的至少一个现场设备的接口；
用户接口设备；
网关设备；
接入点；
路由设备；
历史库设备；以及
网络管理设备。
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