CN107223243A - 用于嵌入式控制器的分布式数据管理系统 - Google Patents

用于嵌入式控制器的分布式数据管理系统 Download PDF

Info

Publication number
CN107223243A
CN107223243A CN201580075996.5A CN201580075996A CN107223243A CN 107223243 A CN107223243 A CN 107223243A CN 201580075996 A CN201580075996 A CN 201580075996A CN 107223243 A CN107223243 A CN 107223243A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
embedded controller
controller
distributed
equipment
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201580075996.5A
Other languages
English (en)
Other versions
CN107223243B (zh
Inventor
波格丹·罗斯卡
贝尔纳多·赫尔蒙特
辛徒·苏雷什
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Siemens AG
Original Assignee
Siemens AG
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Siemens AG filed Critical Siemens AG
Publication of CN107223243A publication Critical patent/CN107223243A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN107223243B publication Critical patent/CN107223243B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/12—Protocols specially adapted for proprietary or special-purpose networking environments, e.g. medical networks, sensor networks, networks in vehicles or remote metering networks
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B19/00—Programme-control systems
    • G05B19/02—Programme-control systems electric
    • G05B19/418—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM]
    • G05B19/4185—Total factory control, i.e. centrally controlling a plurality of machines, e.g. direct or distributed numerical control [DNC], flexible manufacturing systems [FMS], integrated manufacturing systems [IMS] or computer integrated manufacturing [CIM] characterised by the network communication
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/24—Querying
    • G06F16/245—Query processing
    • G06F16/2453—Query optimisation
    • G06F16/24532—Query optimisation of parallel queries
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/25—Integrating or interfacing systems involving database management systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F16/00—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor
    • G06F16/20—Information retrieval; Database structures therefor; File system structures therefor of structured data, e.g. relational data
    • G06F16/27—Replication, distribution or synchronisation of data between databases or within a distributed database system; Distributed database system architectures therefor
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L67/00—Network arrangements or protocols for supporting network services or applications
    • H04L67/01—Protocols
    • H04L67/10—Protocols in which an application is distributed across nodes in the network
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00—Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/30—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes
    • H04W4/38—Services specially adapted for particular environments, situations or purposes for collecting sensor information
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/10—Plc systems
    • G05B2219/11—Plc I-O input output
    • G05B2219/1137—Peer to peer communication
    • G—PHYSICS
    • G05—CONTROLLING; REGULATING
    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B2219/00—Program-control systems
    • G05B2219/30—Nc systems
    • G05B2219/31—From computer integrated manufacturing till monitoring
    • G05B2219/31323—Database for CIM
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
    • Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
    • Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Manufacturing & Machinery (AREA)
  • Automation & Control Theory (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Information Retrieval, Db Structures And Fs Structures Therefor (AREA)
  • General Factory Administration (AREA)
  • Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)

Abstract

用于管理工业生产环境中的数据的系统，包括存储在多个嵌入式控制器设备上的分布式数据库系统。每个相应的嵌入式控制器设备包括：分布式数据库实例和数据库管理应用程序。分布式数据库实例被配置用于存储由相应的嵌入式控制器设备从工业生产环境中收集的数据。数据库管理应用程序被配置用于助于在多个嵌入式控制器设备上进行分布式查询和事务处理。

Description

用于嵌入式控制器的分布式数据管理系统
技术领域
本公开涉及一种用于嵌入式控制器的分布式数据管理系统。各种系统和方法可应用于工业自动化应用以及使用嵌入式控制器的各种其它应用。
背景技术
传统的工业计算环境以多层体系结构来组织，其中，数据由控制层处的设备(诸如可编程逻辑控制器)收集。然后，该数据通过一个或多个较高层向上传递，用于在管理层进行分析和存储。该体系结构所需的数据传输是重要的，因为对应于可能数百万个采样点的数据必须在层之间传输。因此，连接这些层的网络的带宽为中间可以分析和存储多少数据提供了瓶颈。此外，数据在层之间的传输降低了数据的可视性和准备度，这反过来限制了提取有关嵌入式控制器的行为的洞察的有效性。而且，传统的系统没有利用控制器上下文来获得关于由嵌入式设备执行的活动以及操作环境的更深入的分析洞察。在没有此类洞察的情况下，系统的决策制定是效率低下的。
控制层设备的最新进展通过在设备内提供增强的存储和处理能力已解决了系统的一些效率低下。然而，在传统的系统中通常未充分利用这些能力，传统的系统强制控制层设备适应以上所讨论的多层体系结构的范例。例如，每个控制层设备具有对过程数据(例如，行为)和控制器逻辑的特许访问。然而，由于底层网络的带宽限制，仅有限量的该信息可传递到较高层。而且，传统的体系结构强制控制层设备的所有决策制定都集中在较高层，这是因为每个控制层设备都不知道由其对等体生成的过程或数据。
在更大的规模下，当今的系统可产生大量数据，这些数据只能通过并行计算策略来处理，分布式分析是并行计算策略的关键组成部分。在当今的系统中，由于分布式数据管理没有作为工业自动化设置的一部分，因此较低级别的分布式分析是不可能的。
发明内容
本发明的实施方式通过提供与由控制层设备(诸如嵌入式控制器)提供的分布式数据库管理系统相关的方法、系统和装置，来解决和克服上述缺点和不足中的一个或多个。本文所描述的技术特别适用于但不限于各种工业自动化应用。
根据一些实施方式，用于管理工业生产环境中的数据的系统包括存储在多个嵌入式控制器设备上的分布式数据库系统。每个相应的嵌入式控制器设备包括分布式数据库实例和数据库管理应用程序，所述分布式数据库实例存储由相应的嵌入式控制器设备从工业生产环境中收集的数据，所述数据库管理应用程序被配置用于助于在多个嵌入式控制器设备上进行分布式查询和事务处理。在一个实施方式中，每个相应的嵌入式控制器设备进一步包括编程逻辑组件和数据监控模块。编程逻辑组件被配置用于收集由工业生产环境中的一个或多个传感器生成的传感器数据，并且基于传感器数据生成过程数据。数据监控模块被配置用于从编程逻辑组件连续读取传感器数据和过程数据，并且将传感器数据和过程数据插入到与相应的嵌入式控制器设备相关联的分布式数据库实例中。在一些实施方式中，系统还可以包括存储服务器，该存储服务器被配置用于提供先前存储在嵌入式控制器设备中的任一个上的数据的长期存储。
通过关于在不同实施方式中使用的嵌入式控制器的模块和组件的另外的特征，可以增强、改进或以其它方式修改上述系统。例如，在一个实施方式中，多个嵌入式控制器设备中的每一个具有相同的数据监控模块。在另一个实施方式中，每个嵌入式控制器设备包括接口组件，该接口组件被配置用于向数据监控模块提供对由相应的嵌入式控制器设备使用的编程逻辑组件的访问。在一个实施方式中，每个嵌入式控制器设备包括通信模块，该通信模块被配置用于助于在嵌入式控制器设备与每个另外的嵌入式控制器设备之间的网络通信。
在一些实施方式中，上述系统可使用分片技术以提供数据存储位置的知识。例如，在一个实施方式中，系统包括分片键定义，该分片键定义提供存储在分布式数据库系统中的数据与多个嵌入式控制器设备之间的映射。该分片键定义可以例如存储在多个嵌入式控制器设备中的每一个上，或存储在可由多个嵌入式控制器设备中的每一个访问的集中式服务器上。
上述用于管理工业生产环境中的数据的系统可被配置用于执行各种数据处理任务。例如，在一些实施方式中，每个嵌入式控制器设备可被配置用于对本地存储的或存储在包括于系统中的嵌入式控制器设备中的任一个上的数据的查询作出响应。在一些实施方式中，系统被配置用于对存储在分布式数据库系统中的数据集执行分布式处理作业。例如，在一个实施方式中，分布式处理作业被拆分成多个分布式处理任务，其中每个分布式处理任务处理数据集的一部分。确定数据集的每个部分的存储位置信息，并且基于存储位置信息将分布式处理任务分配在嵌入式控制器设备之中。
根据另一实施方式，用于管理工业生产环境中的数据的方法包括：由第一嵌入式控制器执行编程逻辑，以基于从工业生产环境中的一个或多个生产设备收集的传感器数据生成过程数据。接下来，第一嵌入式控制器执行数据监控过程，该过程包括在编程逻辑的执行期间读取过程数据和传感器数据，并且将过程数据和传感器数据插入到第一嵌入式控制器中的控制器数据库内，该控制器数据库是存储在第一嵌入式控制器和其它的嵌入式控制器上的分布式数据库的一部分。例如，可基于过程数据或传感器数据的变化或基于一个或多个监控的I/O标志的变化，而触发在编程逻辑的执行期间的过程数据和传感器数据的读取。例如，用于存储数据的控制器数据库可以是具有表等同结构的非SQL数据库。
通过不同实施方式中的另外的特征可以增强、改进或以其它方式修改上述方法。例如，在一个实施方式中，第一嵌入式控制器接收数据库处理请求并且确定对数据库处理请求作出响应所需的存储分布式数据库的部分的第二嵌入式控制器中的一个或多个。接下来，第一嵌入式控制器将处理指令传送到多个第二嵌入式控制器中的一个或多个中的每一个，并且作为响应，接收经处理的传感器数据。然后，由第一嵌入式控制器通过聚合经处理的传感器数据而创建对数据库处理请求的响应，并且对数据库处理请求作出响应。
此外，以上所讨论的用于管理工业生产环境中的数据的方法可包括与分布式错误检测相关的特征。例如，在一个实施方式中，第一嵌入式控制器检测与不工作的第二嵌入式控制器相对应的错误状态。然后，第一嵌入式控制器确定由不工作的第二嵌入式控制器处理而导致不工作的第二嵌入式控制器的一个或多个经处理的数据项，并且生成用于识别该一个或多个经处理的数据项的数据模型。当第一嵌入式控制器接收到新数据项时，如果基于数据模型确定该新数据项与经处理的数据项相同，则第一嵌入式控制器可丢弃该新数据项。在一些实施方式中，第一嵌入式控制器将数据模型发送到其它嵌入式控制器。因此，在需要时，这些其它的嵌入式控制器可同样基于该数据模型而丢弃新接收的数据。
根据另一实施方式，用于管理工业生产环境中的数据的系统包括可操作地由数据网络耦接的多个嵌入式控制器设备。每个相应的嵌入式控制器设备被配置用于执行控制过程以控制工业生产环境中的一个或多个生产设备的操作，将与控制过程相关的数据项存储在分布式数据库系统的数据库实例中，以及使用分布式数据库系统来处理与工业生产环境中的任何生产设备相关的请求。
参考附图，从以下例示性实施方式的详细描述中，本发明的另外的特征和优点将变得显而易见。
附图说明
当结合附图阅读时，从下面详细描述可以最好地理解本发明的上述和其它方面。为了例示本发明的目的，在附图中示出了目前优选的实施方式，然而，应当理解，本发明不限于所公开的具体手段。附图中包括以下图：
图1提供了示出根据本发明的一些实施方式的其中嵌入式控制器形成用于存储系统数据的分布式数据库的工业自动化系统的体系结构图；
图2提供了根据本发明的一些实施方式的可用于分布式数据管理系统的嵌入式控制器的示例图示；
图3示出了根据本发明的一些实施方式的用于将过程数据上传到控制器的数据库的过程；
图4示出了根据本发明的一些实施方式的用于在分布式数据管理系统内检索和处理数据的三步式过程；以及
图5提供了示出本文所描述的分布式数据管理系统如何可以动态地对系统故障作出反应的一系列图示。
具体实施方式
本文描述了系统、方法和装置，其总体上涉及用于嵌入式控制器的分布式数据管理系统。通过使用分布式数据管理技术，可最小化或完全消除将数据实时输送到中央位置的需求。因此，在生成数据的情况下可以使处理逻辑可用。而且，分布式数据分析技术允许嵌入式控制器通过在整个系统中生成和分发知识来相互学习。本文所描述的技术利用用于嵌入式控制器(诸如可编程逻辑控制器(PLC)、微电网控制器等)的分布式数据管理的概念，可用于例如在工业计算体系结构内的较低级别实现分布式分析平台。
图1提供了示出根据本发明的一些实施方式的工业自动化系统100的体系结构图，其中嵌入式控制器形成用于存储系统数据的分布式数据库。图1所示的体系结构可用于实现具有减小的占用空间(即，低的硬件和软件需求)但在可扩展性和处理能力方面具有巨大潜力的稳健的分布式数据管理系统。它可提供支持以类似SQL的方式查询的数据管理层，作为许多节点上的分区数据访问的抽象，并且还起到可利用在数据驻留的节点上本地地进行数据处理(即，数据本地化)的作用。应当注意，图1表示可与本文所描述的技术一起使用的体系结构的高级简化概述。可修改该体系结构以包括可存在于真实世界实现方式中的另外的设备，诸如，例如路由设备、到另外的数据网络的连接等。
在图1的示例中，工业自动化系统100所采用的分布式数据库管理系统的节点包括嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B和110C。尽管图1仅示出了六个嵌入式控制器，但应当理解，任何数量的嵌入式控制器可与本文所描述的技术一起使用。因此，由图1中提供的体系结构支持的分布式数据库可以通过根据系统需要添加或移除计算资源来动态地增长和收缩。而且，通过添加专用或商用硬件资源(例如，服务器机架、另外的控制器)，可以增加分布式数据库管理系统的存储容量。例如，如以下更详细说明的，在一些实施方式中，分布式数据库115服务器被添加为分布式数据库管理系统的节点，以提供存储在嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B和110C上的数据的长期存储。
可以使用各种类型的嵌入式控制器来实现分布式数据库管理系统。例如，在一些实施方式中，嵌入式控制器是工业设计领域中通常已知的可编程逻辑控制器(PLC)。在其它实施方式中，可使用单板计算机(诸如Raspberry Pi)作为嵌入式控制器。而且，各种类型的控制器可以在分布式数据库系统上混合和匹配。
每个嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B和110C包括分布式数据库节点(在图1中表示为紧挨每个控制器的小圆柱)。在一些实施方式中，包括在每个控制器处的分布式数据库实例能够通过相同接口将源自控制器的数据存储到共享存储器中或文件系统上。存储在每个嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B和110C处的数据，能够由在控制器内部运行的或在能够访问由图1所示的体系结构100提供的分布式数据管理系统的任何设备上运行的客户端应用程序消耗。除了存储之外，每个嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B和110C还可以包括集群管理服务和处理引擎，处理引擎允许诸如分布式存储和通信以及分布式处理和协调的任务。以下相对于图2提供了关于一些实施方式中的嵌入式控制器的实现方式的另外的细节。
位于每个嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B处的每个分布式数据库实例可以使用本领域中通常已知的各种数据库系统来实现。例如，在一些实施方式中，存储在每个控制器处的数据被存储在具有表等同结构的非SQL数据库中。如本领域所理解的，术语“非SQL”用于定义在其设计中是非关系式的一类数据存储。存在通常可根据其底层数据模型进行分组的各种类型的非SQL数据库。这些组群可包括使用基于列的数据模型(例如，Cassandra)、基于文档的数据模型(例如MongoDB)、基于键值的数据模型(例如，Redis)和/或基于图形的数据模型(例如，Allego)的数据库。可使用任何类型的非SQL数据库来实现本文所描述的各种实施方式。例如，在一个实施方式中，可使用MongoDB软件来提供由本文所描述的系统使用的数据库的底层功能。
在一些实施方式中，使用分片技术将数据存储在嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B上。如本领域所理解的，分片是分布式数据库用于定位其分区数据的策略。这种机制通常用于支持需要分发和高吞吐量操作的数据集的部署。这是通过分片键定义完成的，分片键定义是用于在控制器之间分离数据的标准。分片映射可由特定服务器实例存储或存储在每个控制器内部。在这两种情况下，所有设备都可访问分片信息。由于分片元数据保存数据/控制器位置映射，因此每个分片键保存器设备可以与其它对等体协调数据传输过程。这样一种分布式数据库管理系统(诸如使用嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B实现的分布式数据库管理系统)可以提供跨整个网络的并行化和低数据流量。
嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B和110C可使用标准联网协议(例如，TCP)经由网络连接相互通信。此种通信可用于例如实现分布式数据拾取和分布式处理任务。在这两种情况下，可由任意控制器发起该过程，并且控制器将触发到存储所需数据的其它控制器的新的连接。应注意，广播消息不需要跨各种网络发送，因为只有具有所请求的数据的控制器才是协调器(例如，启动数据拾取或分布式处理任务/映射化简(Map Reduce)作业的控制器)的目标，从而消除了不必要的网络流量。此外，如果处理是分布式处理任务，则除了处理的结果之外，将不通过网络传递任何数据。这通过发送计算代码并在保存所关注的数据的控制器上执行该计算代码而实现。
除了相互通信之外，嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B和110C还可以与任何其它TCP、开放数据库连接(ODBC)和/或OPC统一体系结构(UA)客户端(诸如分布式数据库115、数据分析/可视化站120、一个或多个人机界面(HMI)125、SCADA服务器130、Historian/PIM服务器140以及与制造执行系统(MES)和/或实验室信息管理系统(LIMS)相关联的服务器145)通信。该体系结构中的每个组件可使用(例如，经由以太网实现的)本地内联网和一个或多个互联网150、155、160来连接。
分布式数据库节点115是存储在嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B和110C上不再可用的数据的高容量存储服务器。该数据仍然可用于分布式数据库系统，并且就像系统中的另一个分布式节点一样工作。例如，分布式数据库115可以使用非SQL、可扩展且快速的数据存储来实现，该非SQL、可扩展且快速的数据存储可提供实时分布式长期数据访问。分布式数据库115可以就像任何其它关系数据库一样包括ODBC连接器。
工业自动化系统100中的任何客户站都可以将算法从算法存储器注入到嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B和110C中的一个或多个内。嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B、110C可以以分布式方式(在多个控制器上)执行算法，并且然后将结果聚合并发送到客户站。在图1的示例中，数据分析/可视化站120还保存可以被上传并在嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B和110C上执行的应用程序/算法存储器。此外，在一些实施方式中，位于整个生产设施中的人机界面(HMI)125可用于直接地或经由数据分析/可视化站120来访问分布式数据库管理系统。在一些实施方式中，数据分析/可视化站120可包括图形用户界面(GUI)，其被配置用于例如接收对存储在分布式数据库管理系统应用程序中的数据的请求和/或显示与跨分布式数据库系统存储的数据相关的可视化。类似的功能也可在HMI 125或系统的其它组件处使用。
由嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B、110C提供的分布式数据库管理系统可与现有的自动化基础结构组件互操作。例如，监测控制和数据收集(SCADA)服务器130可使用OPC UA和/或ODBC客户端连接和拉取来自嵌入式控制器105A、105B、105C、110A、110B、110C以及系统的其它组件(例如，分布式数据库115)的分布式数据。类似地，Historian/PIM服务器140以及与MES/LIMS 145相关联的服务器可以访问跨分布式数据库管理系统的数据，而对其现有操作几乎没有或没有修改。由于时间和资源允许，可以修改这些较高层组件，以便利用分布式数据库组件更有效地操作。
可以通过简单的配置，来实现使新的或现有的控制器能够加入到分布式数据库管理系统。可以利用已安装和部署的分布式数据管理系统来交付控制器，或者安装可以稍后通过使用脚本来完成。而且，所提出的解决方案是水平可扩展的，这是因为它可应用于范围从一个到一万个控制器的多个控制器。将节点添加到分布式和分片式数据库模式等同于将更多数据添加到公共分区表中。只要新的控制器及其数据库节点被添加到现有系统，则新添加的数据变为可用于网络上的其它控制器。
图2提供了根据本发明的一些实施方式的可用于分布式数据管理系统的嵌入式控制器200的示例图示。简言之，嵌入式控制器200包括通过接口210与应用程序220通信的控制板205。嵌入式控制器200的各种组件在操作系统225(诸如，例如Windows嵌入式标准或Linux)上执行。
控制板205包括专用于其操作环境的编程逻辑205A。例如，在嵌入式控制器200是PLC的实施方式中，编程逻辑205A可以包括用于管理生产设备的操作的指令。嵌入式控制器200的应用程序组件220包括数据监控模块220B和数据处理模块220C，以及用于存储由嵌入式控制器200或连接到其的任何设备所生成的数据的数据库220A。此外，嵌入式控制器200包括允许控制器200与外部设备通信的联网接口(图2中未示出)。
包括在嵌入式控制器200中的数据库220A存储与连接到控制器200的任何设备相关的各种数据，以及与分布式数据库系统相关的数据。在一些实施方式中，使用包括诸如控制器ID、标签ID和时间戳值的字段的标准格式，将数据存储在每个控制器中。这有利于简单化、速度和体积优化，从而适应控制器可用于该目的能力。用于分布式数据存储中每个节点的存储可以包括内部前缀和索引，该内部前缀和索引可以加快作为查询结果的扫描处理。作为一致性机制，在一些实施方式中，数据库可以强制执行唯一键，并且还可以在寄存器与现有控制器、标签和时间戳值匹配的情况下覆盖先前值。数据上传可由每个控制器通过对应的接口插入读取数据而在内部完成。读取和写入的过程将发生在像信息改变、监控的I/O标志等事件之前。所存储的数据的分辨率可取决于也可被配置的控制器的时钟周期和/或阈值。
数据监控模块220B执行用于监控控制器数据的一个或多个应用程序。例如，数据监控应用程序可以以底层控制器操作系统支持的任何编程语言来编写。在适当的适配器的帮助下，这使得可以轻松适配至任何控制器(嵌入式代码/汇编语言)。此外，这允许每个数据监控应用程序通过简单地将其适配器更改为特定于目标设备的适配器，来与任何类型的控制器通信，这对于支持现有和/或多厂商控制器自动化基础结构是至关重要的。在一些实施方式中，数据监控模块220B监控控制器200的上下文信息，以便获得关于控制器200自身以及包括在控制器200的操作环境中的其它设备的更深入的分析洞察。例如，这可以经由公开关于控制器的逻辑及响应的元信息的例程，通过检测过程行为的变化来实现，该元信息可用作进一步控制逻辑增强的输入。控制器配置错误通常在损坏已经完成时发现。这可以通过启用基于算法的异常行为检测来避免，该异常行为检测可访问控制器逻辑，以及其它控制器上可用的剩余过程数据。
数据处理模块220C提供与分布式数据管理系统内的数据的处理有关的各种功能。在一些实施方式中，该模块220C在控制器200内的分离的处理器(图2中未示出)上执行。数据处理模块220C可以利用控制器200的(内存中)的高速缓存的数据，高速缓存比磁盘访问快数倍。在一些实施方式中，数据处理模块220C处理对由包括在分布式数据管理系统中的任何控制器发布的数据的查询。在这方面，模块220C可以允许例如特别SQL查询执行、预定义查询以及基于通过220C提供服务的控制器标签的公式计算。此外，数据处理模块220C可执行映射化简任务。如本领域所理解的，映射化简是通过在一组节点之间分配任务来处理和生成大型数据集的编程模型。然后返回并保存聚合的结果以进一步调查。另外，在客户端侧还可发生其它处理，例如，从一系列节点提取的最终结果的聚合。因此，数据处理器模块220C允许在分布式数据管理系统内的并行处理的形式。映射化简的确切实现方式将根据在控制器200上实现的分布式数据库实例的配置而变化。例如，MongoDB中的映射/化简作业基于JavaScript，并在可能包含分片数据的分布式数据库内运行。在一些实施方式中，作业和查询结果可以以可理解的即用格式(诸如表格、csv或图像)导出。
在一些实施方式中，通过使查询和处理作业更接近数据来自动减少数据延迟。这种接近显着降低了网络流量，因为只有结果通过网络传输，而不是原始数据。可以在数据库中完成连接，使得不必移动数据。
在一些实施方式中，在由一个或多个客户端启动的同时数据访问期间，可以发生数据访问并发。分布式数据库可以通过多读取器、单写入器和写入器贪婪策略来完全支持并发。因此，在分布式数据库上可以存在无限数量的同时读取器，并且写入操作阻止读取直到其完成为止，从而确保一致性。
图3示出了根据本发明的一些实施方式的用于将本地数据上传到控制器的数据库的过程300。由编程逻辑305产生的过程数据和控制器数据由数据监控应用程序310连续读取。在图3中，该连续读取由圆圈中标有“1”的箭头表示。在第二步骤(由标有“2”的箭头表示)处，由数据监控应用程序310读取的数据被插入到控制器数据库315中。最后，存储在控制器数据库315中的数据可用于分布式数据访问，如由标有“3”的箭头所示。
图4示出了根据本发明的一些实施方式的用于在分布式数据管理系统内检索和处理数据的三步式过程400。过程400开始于在任意控制器上执行命令的查询或映射/化简作业405。在图4的示例中，该第一步骤示出为“1”，并且任意控制器是控制器410A。例如，执行命令的查询或映射/化简作业405可以由客户端机器或系统中的任何其它控制器启动。在第二步骤(图4中示出为“2”)处，控制器410A执行数据位置的查找(使用本地数据或通过与存储分片信息的服务器通信)。基于该查找的结果，在第三步骤(在图4中示出为“3”)处，控制器410A与控制器415A和420A进行通信，以分别收集它们的数据子集415B和420B。此外，在该示例中，控制器410A在其自身的数据子集405B内找到所请求的数据的一部分，并相应地检索该数据。注意，控制器405A不必请求来自控制器410A的任何数据，这是因为存储在控制器410A处的数据子集410B不需要对原始请求作出响应。一旦控制器410A从其自身的数据存储器和其它控制器415A和420A中拾取数据，则控制器410A处理所收集的数据以执行初始在过程400的第一步骤处接收到的命令。
图5提供了示出本文所描述的分布式数据管理系统如何可以动态地对系统故障作出反应的一系列图示500。在第一图示505中，控制器525接收数据545用于处理。数据545可接收自外部源接收，或者它可由控制器535的编程逻辑生成。第二图示510示出了由控制器525对数据545的处理已导致控制器525离线。例如，数据545的处理可能已导致控制器525因分段故障或存储器溢出而崩溃。控制器530检测控制器525的故障，并收集关于故障的情境化信息。基于该情境化信息，控制器530学习用于将来处理类似数据的模型。该模型可包括指示控制器如何对具有特定特性的数据项作出响应的一组规则。例如，规则可指示控制器部分地处理或丢弃此类数据项。此外，该规则可指示控制器在人机界面上呈现警报，以通知操作者数据的潜在问题。在第三图示515中，由控制器530生成的模型被分配给控制器535和控制器540。接下来，在第四图示520中，向控制器540呈现具有与导致控制器525离线的数据545类似的特性的数据550。例如，该数据550可以与原始数据545相同，或者它可接收自已知被破坏或损害的源。在第五图示523中，控制器540的数据监控应用程序使用接收自控制器530的模型来丢弃数据550，从而避免类似于控制器525所经历的故障。随着时间的推移，可以(例如，由操作者手动或通过另外的学习)更新由每个控制器530、535、540使用的模型，使得类似于数据550的数据不再被丢弃用于处理。
例如，考虑(使用本文所描述的技术设计的)分布式数据库管理系统用作汽车制造系统的一部分的情况。在现有数据基础结构中可存在无法检测到的问题。例如，在安装过程期间，操作者可确定车门正在经历未对准缺陷。当操作者检查机械臂时，他或她听到咔嗒声并且意识到实质上是物理的机械臂出现问题。然而，在这种情况下，出故障的组件(例如，轴承)没有仪表表示。也就是说，它不产生由对应的嵌入式控制器捕获的数据。可向机械臂添加振动传感器或音频传感器以捕获数据。然而，在传统的系统中，然后该数据必须与远程存储于SCADA处的其它数据进行聚合，以充分诊断问题。使用本文所描述的技术，可动态地调节分布式数据库管理系统以捕获新的数据。例如，振动传感器或音频传感器可连接到在其自身上运行分布式数据管理节点的膝上型计算机。可以运行脚本，以将该节点添加到其它节点的集群中。然后，由振动传感器或音频传感器收集的数据在集群内立即可用，这意味着你可以采用可用于集群自身的分析功能。
本文所描述的技术能够填补当前存在于较低控制级别的智能数据间隙，这将强制原始数据到过程信息管理系统(PIMS)级别。另外，本文所描述的技术能够从过程数据中提取洞察，该洞察由于其数据的可视性和可用性的限制而不太可能在上层提取。察知控制器的行为连同历史数据有助于客户为其工业过程制定纠正动作，像调整比例、积分及微分(PID)控制增益或优化机器的操作调度、意外事故分析及其影响等。将来，这将有助于我们的客户拥有自动化服务，在自动化服务中，当前状态与基线进行比较，并且纠正动作被传达给服务工程师或传达给自动调整基于控制/决策的动作等的动态/监督控制器。
如由嵌入式控制器使用的本文所描述的处理器可包括一个或多个中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)或本领域已知的任何其它处理器。更通常地，如本文所使用的处理器是用于执行存储在计算机可读介质上的机器可读指令以用于执行任务的设备，并且可以包括硬件和固件中的任一项或其组合。处理器还可以包括存储机器可读指令的存储器，该指令可执行用于执行任务。处理器通过操纵、分析、修改、转化或传送供可执行程序或信息设备使用的信息和/或通过将信息路由到输出设备，来对信息产生作用。例如，处理器可使用或包括计算机、控制器或微处理器的能力，并且使用可执行指令进行调节，以便执行并非由通用计算机执行的专用功能。处理器可与使能够在其间进行交互和/或通信的任何其它处理器耦接(电耦接和/或如包括可执行组件)。用户界面处理器或生成器是包括用于生成显示图像或其部分的电子电路或软件或二者的组合的已知元件。用户界面包括一个或多个使用户能够与处理器或其它设备进行交互的显示图像。
本文所描述的包括但不限于嵌入式控制器和相关计算基础结构的各种设备可以包括至少一个计算机可读介质或存储器，计算机可读介质或存储器用于保存根据本发明的实施方式编程的指令，并且用于包含本文所描述的数据结构、表、记录或其它数据。如本文所用的术语“计算机可读介质”是指参与向一个或多个处理器提供用于执行的指令的任何介质。计算机可读介质可采取许多形式，包括但不限于非暂时性的非易失性介质、易失性介质和传输介质。非易失性介质的非限制性示例包括光盘、固态驱动器、磁盘和磁光盘。易失性介质的非限制性示例包括动态存储器。传输介质的非限制性示例包括包含构成系统总线的布线的同轴电缆、铜线和光纤。传输介质也可采取声波或光波的形式，诸如在无线电波和红外数据通信期间生成的声波或光波。
如本文所使用的可执行应用程序包括代码或机器可读指令，代码或机器可读指令用于例如响应于用户命令或输入来调节处理器以实现预定功能(诸如操作系统、上下文数据获取系统或其它信息处理系统中的功能)。可执行程序是用于执行一个或多个特定处理的代码或机器可读指令的片段、子例程或代码的其它不同节段或可执行应用程序的一部分。这些处理可包括接收输入数据和/或参数、对所接收的输入数据执行操作和/或响应于所接收的输入参数执行功能，以及提供所得的输出数据和/或参数。
如本文所使用的图形用户界面(GUI)包括由显示处理器生成并使用户能够实现与处理器或其它设备的交互以及相关联的数据获取和处理功能的一个或多个显示图像。GUI还包括可执行程序或可执行应用程序。可执行程序或可执行应用程序调节显示处理器以生成表示GUI显示图像的信号。这些信号被供应到显示设备，显示设备显示由用户观看的图像。在可执行程序或可执行应用程序的控制下，处理器响应于接收自输入设备的信号来操纵GUI显示图像。以这种方式，用户可使用输入设备与显示图像交互，从而使用户能够与处理器或其它设备进行交互。
本文的功能和过程步骤可以自动执行、完全或部分地响应于用户命令而执行。自动执行的活动(包括步骤)是在没有用户直接发起该活动的情况下响应于一个或多个可执行指令或设备操作而执行的。附图的系统和过程并非排他性的。可根据本发明的原理导出其它系统、过程和菜单以实现相同的目的。虽然已参考特定实施方式描述了本发明，但是应当理解，本文所示和所描述的实施方式和变型仅用于说明的目的。在不脱离本发明的范围的情况下，本领域技术人员可以实现对当前设计的修改。如本文所述，可使用硬件组件、软件组件和/或其组合来实现各种系统、子系统、代理、管理器和过程。除非使用短语“意味着来明确地叙述要素，否则在35U.S.C.112第六段的条款下，将不解释本文中的任何权利要求要素。

Claims (20)

1.一种用于管理工业生产环境中的数据的系统，所述系统包括：
分布式数据库系统，存储在多个嵌入式控制器设备上，其中，每个相应的嵌入式控制器设备包括：
分布式数据库实例，被配置用于存储由所述相应的嵌入式控制器设备从所述工业生产环境中收集的数据，以及
数据库管理应用程序，被配置用于助于在所述多个嵌入式控制器设备上进行分布式查询和事务处理。
2.根据权利要求1所述的系统，其中，每个相应的嵌入式控制器设备进一步包括：
编程逻辑组件，被配置用于：
收集由所述工业生产环境中的一个或多个传感器生成的传感器数据，并且
基于所述传感器数据生成过程数据；以及
数据监控模块，被配置用于：
从所述编程逻辑组件连续读取所述传感器数据和所述过程数据，并且
将所述传感器数据和所述过程数据插入到与所述相应的嵌入式控制器设备相关联的所述分布式数据库实例中。
3.根据权利要求2所述的系统，其中，所述多个嵌入式控制器设备中的每一个具有相同的数据监控模块。
4.根据权利要求3所述的系统，其中，每个相应的嵌入式控制器设备进一步包括：
接口组件，被配置用于向所述数据监控模块提供对由所述相应的嵌入式控制器设备使用的所述编程逻辑组件的访问。
5.根据权利要求1所述的系统，进一步包括：
分片键定义，提供存储在所述分布式数据库系统中的数据与所述多个嵌入式控制器设备之间的映射。
6.根据权利要求5所述的系统，其中，所述分片键定义存储在所述多个嵌入式控制器设备中的每一个上。
7.根据权利要求5所述的系统，进一步包括：
集中式服务器，能够由所述多个嵌入式控制器设备中的每一个访问，并且所述集中式服务器被配置用于存储所述分片键定义。
8.根据权利要求1所述的系统，其中，每个相应的嵌入式控制器设备包括：
通信模块，被配置用于助于在包括在所述多个嵌入式控制器设备中的所述相应的嵌入式控制器设备与每个另外的嵌入式控制器设备之间的网络通信。
9.根据权利要求1所述的系统，其中，所述分布式数据库系统被配置用于通过以下步骤对存储在所述分布式数据库系统中的数据集执行分布式处理作业：
将所述分布式处理作业拆分成多个分布式处理任务，每个分布式处理任务处理所述数据集的一部分；
确定所述数据集的每个部分的存储位置信息；
基于所述存储位置信息，将所述多个分布式处理任务在所述多个嵌入式控制器设备之间分配。
10.根据权利要求1所述的系统，其中，每个相应的嵌入式控制器设备被配置用于对存储在所述多个嵌入式控制器设备中的任一个上的数据的查询作出响应。
11.根据权利要求1所述的系统，进一步包括：
存储服务器，被配置用于提供先前存储在所述多个嵌入式控制器设备中的一个或多个上的数据的长期存储。
12.一种用于管理工业生产环境中的数据的方法，所述方法包括：
由第一嵌入式控制器执行编程逻辑，以基于从所述工业生产环境中的一个或多个生产设备收集的传感器数据生成过程数据；
由所述第一嵌入式控制器执行数据监控过程，包括：
在所述编程逻辑的执行期间，由所述第一嵌入式控制器读取所述过程数据和所述传感器数据，以及
将所述过程数据和所述传感器数据插入到所述第一嵌入式控制器中的控制器数据库内，其中，所述控制器数据库是存储在所述第一嵌入式控制器和多个第二嵌入式控制器上的分布式数据库的一部分。
13.根据权利要求12所述的方法，进一步包括：
由所述第一嵌入式控制器接收数据库处理请求；
由所述第一嵌入式控制器，确定对所述数据库处理请求作出响应所需的存储所述分布式数据库的部分的所述第二嵌入式控制器中的一个或多个；
由所述第一嵌入式控制器将处理指令传送到多个所述第二嵌入式控制器中的一个或多个中的每一个；
由所述第一嵌入式控制器，接收来自多个所述第二嵌入式控制器中的一个或多个的响应于所述处理指令的经处理的传感器数据；
由所述第一嵌入式控制器通过聚合所述经处理的传感器数据，而创建对所述数据库处理请求的响应；以及
由所述第一嵌入式控制器对所述数据库处理请求作出响应。
14.根据权利要求12所述的方法，其中，所述控制器数据库包括具有表等同结构的非SQL数据库。
15.根据权利要求12所述的方法，其中，基于所述过程数据或所述传感器数据的变化而触发在所述编程逻辑的执行期间的所述过程数据和所述传感器数据的读取。
16.根据权利要求12所述的方法，其中，基于一个或多个监控的I/O标志的变化而触发在所述编程逻辑的执行期间的所述过程数据和所述传感器数据的读取。
17.根据权利要求12所述的方法，进一步包括：
由所述第一嵌入式控制器检测与包括在多个所述第二嵌入式控制器中的不工作的第二嵌入式控制器相对应的错误状态；
由所述第一嵌入式控制器确定由所述不工作的第二嵌入式控制器处理而导致所述不工作的第二嵌入式控制器的一个或多个经处理的数据项；以及
由所述第一嵌入式控制器生成用于识别所述一个或多个经处理的数据项的数据模型。
18.根据权利要求17所述的方法，进一步包括：
由所述第一嵌入式控制器接收新数据项；
由所述第一嵌入式控制器基于所述数据模型，识别出所述新数据项与所述一个或多个经处理的数据项相同；
由所述第一嵌入式控制器在不处理所述新数据项的情况下，丢弃所述新数据项。
19.根据权利要求17所述的方法，进一步包括：
由所述第一嵌入式控制器将所述数据模型发送到工作的第二嵌入式控制器；
由所述工作的第二嵌入式控制器接收新数据项；
由所述工作的第二嵌入式控制器基于所述数据模型，识别出所述新数据项与所述一个或多个经处理的数据项相同；
由所述工作的第二嵌入式控制器在不处理所述新数据项的情况下，丢弃所述新数据项。
20.一种用于管理工业生产环境中的数据的系统，所述系统包括：
多个嵌入式控制器设备，由数据网络可操作地耦接，其中，每个相应的嵌入式控制器设备被配置用于：
执行控制过程，以控制所述工业生产环境中的一个或多个生产设备的操作，
将与所述控制过程相关的数据项存储在分布式数据库系统的数据库实例中，以及
使用所述分布式数据库系统，处理与所述工业生产环境中的任何生产设备相关的请求。
CN201580075996.5A 2015-02-23 2015-02-23 用于嵌入式控制器的分布式数据管理系统 Active CN107223243B (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/US2015/017019 WO2016137427A1 (en) 2015-02-23 2015-02-23 Distributed data management systems for embedded controllers

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN107223243A true CN107223243A (zh) 2017-09-29
CN107223243B CN107223243B (zh) 2020-11-20

Family

ID=52633663

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201580075996.5A Active CN107223243B (zh) 2015-02-23 2015-02-23 用于嵌入式控制器的分布式数据管理系统

Country Status (4)

Country Link
US (1) US10484476B2 (zh)
EP (1) EP3262818B1 (zh)
CN (1) CN107223243B (zh)
WO (1) WO2016137427A1 (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109302724A (zh) * 2017-12-20 2019-02-01 上海创远仪器技术股份有限公司 一种分布式多节点无线电实时数据处理系统及方法
CN109302724B (zh) * 2017-12-20 2024-06-07 上海创远仪器技术股份有限公司 一种分布式多节点无线电实时数据处理系统及方法

Families Citing this family (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB2537670A (en) * 2015-04-23 2016-10-26 Fujitsu Ltd A query mediator, a method of querying a polyglot data tier and a computer program executable to carry out a method of querying a polyglot data tier
US10496067B2 (en) 2015-08-07 2019-12-03 Siemens Aktiengesellschaft Automation and control distributed data management systems
US10650045B2 (en) 2016-02-05 2020-05-12 Sas Institute Inc. Staged training of neural networks for improved time series prediction performance
US10650046B2 (en) * 2016-02-05 2020-05-12 Sas Institute Inc. Many task computing with distributed file system
US10642896B2 (en) 2016-02-05 2020-05-05 Sas Institute Inc. Handling of data sets during execution of task routines of multiple languages
US10795935B2 (en) 2016-02-05 2020-10-06 Sas Institute Inc. Automated generation of job flow definitions
EP3352116A1 (en) * 2017-01-24 2018-07-25 Siemens Aktiengesellschaft Method for generating software architectures for managing data
USD898059S1 (en) 2017-02-06 2020-10-06 Sas Institute Inc. Display screen or portion thereof with graphical user interface
USD898060S1 (en) 2017-06-05 2020-10-06 Sas Institute Inc. Display screen or portion thereof with graphical user interface
CN109495533B (zh) 2017-09-13 2022-04-15 京东方科技集团股份有限公司 一种智能物联网管理系统及方法
GB2617480B (en) * 2019-09-23 2024-05-08 Fisher Rosemount Systems Inc Secure off-premises access of process control data by a mobile device

Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0592045A1 (en) * 1992-10-05 1994-04-13 International Business Machines Corporation A computerized system and process for managing a distributed database system
US6505247B1 (en) * 1998-08-21 2003-01-07 National Instruments Corporation Industrial automation system and method for efficiently transferring time-sensitive and quality-sensitive data
US20080215609A1 (en) * 2007-03-02 2008-09-04 Joseph Cleveland Method and system for data aggregation in a sensor network
CN101529345A (zh) * 2005-05-13 2009-09-09 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 工业自动化环境中的分布式数据库
CN102456052A (zh) * 2010-11-02 2012-05-16 江苏大学 一种嵌入式设备与数据库数据同步方法
CN102609463A (zh) * 2012-01-13 2012-07-25 广东电网公司电力科学研究院 一种基于准实时平台的数据集群管理系统
CN102654878A (zh) * 2011-03-04 2012-09-05 迈普通信技术股份有限公司 嵌入式系统中分布式数据库的数据操作方法及板卡
CN103747060A (zh) * 2013-12-26 2014-04-23 惠州华阳通用电子有限公司 一种基于流媒体服务集群的分布式监控系统及方法
US20140188918A1 (en) * 2012-04-03 2014-07-03 Sas Institute Inc. Techniques to perform in-database computational programming
CN104301862A (zh) * 2014-10-22 2015-01-21 广州飞瑞敖电子科技有限公司 物联网信息平台

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US6138049A (en) * 1997-08-22 2000-10-24 Honeywell International Inc. System and methods for generating and distributing alarm and event notifications
US7676281B2 (en) * 2005-05-13 2010-03-09 Rockwell Automation Technologies, Inc. Distributed database in an industrial automation environment
US8025227B2 (en) * 2005-09-30 2011-09-27 Rockwell Automation Technologies, Inc. Access to distributed databases via pointer stored in RFID tag
US8924426B2 (en) * 2011-04-29 2014-12-30 Google Inc. Joining tables in a mapreduce procedure
CN103577407B (zh) * 2012-07-19 2016-10-12 国际商业机器公司 用于分布式数据库的查询方法及查询装置
US9229983B2 (en) * 2012-11-30 2016-01-05 Amazon Technologies, Inc. System-wide query optimization
US9906589B2 (en) * 2014-11-14 2018-02-27 Facebook, Inc. Shared management service
US10496067B2 (en) * 2015-08-07 2019-12-03 Siemens Aktiengesellschaft Automation and control distributed data management systems
US11039225B2 (en) * 2016-12-15 2021-06-15 Microsoft Technology Licensing, Llc Declarative IoT data control

Patent Citations (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP0592045A1 (en) * 1992-10-05 1994-04-13 International Business Machines Corporation A computerized system and process for managing a distributed database system
US6505247B1 (en) * 1998-08-21 2003-01-07 National Instruments Corporation Industrial automation system and method for efficiently transferring time-sensitive and quality-sensitive data
CN101529345A (zh) * 2005-05-13 2009-09-09 洛克威尔自动控制技术股份有限公司 工业自动化环境中的分布式数据库
US20080215609A1 (en) * 2007-03-02 2008-09-04 Joseph Cleveland Method and system for data aggregation in a sensor network
CN102456052A (zh) * 2010-11-02 2012-05-16 江苏大学 一种嵌入式设备与数据库数据同步方法
CN102654878A (zh) * 2011-03-04 2012-09-05 迈普通信技术股份有限公司 嵌入式系统中分布式数据库的数据操作方法及板卡
CN102609463A (zh) * 2012-01-13 2012-07-25 广东电网公司电力科学研究院 一种基于准实时平台的数据集群管理系统
US20140188918A1 (en) * 2012-04-03 2014-07-03 Sas Institute Inc. Techniques to perform in-database computational programming
CN103747060A (zh) * 2013-12-26 2014-04-23 惠州华阳通用电子有限公司 一种基于流媒体服务集群的分布式监控系统及方法
CN104301862A (zh) * 2014-10-22 2015-01-21 广州飞瑞敖电子科技有限公司 物联网信息平台

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
华竹轩等: "支持海量数据的分布式数据库架构设计与验证", 《河南科学》 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109302724A (zh) * 2017-12-20 2019-02-01 上海创远仪器技术股份有限公司 一种分布式多节点无线电实时数据处理系统及方法
CN109302724B (zh) * 2017-12-20 2024-06-07 上海创远仪器技术股份有限公司 一种分布式多节点无线电实时数据处理系统及方法

Also Published As

Publication number Publication date
EP3262818A1 (en) 2018-01-03
CN107223243B (zh) 2020-11-20
WO2016137427A1 (en) 2016-09-01
EP3262818B1 (en) 2023-04-19
US10484476B2 (en) 2019-11-19
US20180041582A1 (en) 2018-02-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107223243A (zh) 用于嵌入式控制器的分布式数据管理系统
CN107850882B (zh) 自动化和控制分布式数据管理系统
JP7460237B2 (ja) 分散型工業パフォーマンス監視及び分析
JP6784595B2 (ja) プロセス制御システムにおける分散ビッグデータ、プロセス制御デバイス、分散ビッグデータの支援方法、プロセス制御デバイス
JP7088464B2 (ja) プロセス制御システム分析のためのデータパイプライン
US10955806B2 (en) System and method for monitoring and analyzing industrial operations
CN108369404A (zh) 集成plc历史记录的分布式嵌入式数据和知识管理系统
CN106843166A (zh) 经由通信网络监控现场设备
US10673684B2 (en) System and method for autonomus data center operation and healing
Helu et al. Scalable data pipeline architecture to support the industrial internet of things
JP2023500126A (ja) ビデオ点検方法、保守端末、サーバ、システム及び記録媒体
Nicolae et al. Node-red and opc ua based lightweight and low-cost historian with application in the water industry
CN106094775A (zh) 一种剪切生产线远程监控系统
US10921792B2 (en) Edge cloud-based resin material drying system and method
CN113395180B (zh) 一种工业实时大数据采集发布方法及工业实时大数据平台
WO2014199472A1 (ja) 制御監視システムおよび制御監視方法
Yang et al. Requirements specification and architecture design for Internet-based control systems
CN115118578B (zh) 一种基于web的scada系统
CN110678848A (zh) 跨装置的通用数据访问
CN109522349A (zh) 跨类型数据计算及共享方法、系统、设备
EP3780551A1 (en) Method and system for managing assets in a cloud computing environment
EP4369120A1 (en) Industrial automation data quality and analysis
EP4369121A1 (en) Industrial data extraction
US20240160805A1 (en) Industrial asset model rollback
US20240160193A1 (en) Industrial automation data staging and transformation

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant