CN107850882B - 自动化和控制分布式数据管理系统 - Google Patents

Abstract

一种用于在工业生产环境中存储数据的系统，包含存储在多个智能可编程逻辑控制器装置上的分布式数据库。每个相应的智能可编程逻辑控制器装置包含易失性计算机可读存储介质，其包括过程映像区域；非易失性计算机可读存储介质；控制应用；输入/输出组件；历史组件；和分布式数据管理组件。控制应用被配置成向生产单元提供运行指令；输入/输出组件被配置成在每个扫描周期期间利用与生产单元相关联的数据更新过程映像区域。历史组件被配置成将包括运行指令和过程映像区域的内容的自动化系统数据存储在非易失性计算机可读存储介质上。分布式数据管理组件被配置成通过多个智能可编程逻辑控制器装置来促进涉及自动化系统数据的分布式运行。

Description

自动化和控制分布式数据管理系统

技术领域

本公开涉及用于智能PLC的分布式数据管理系统。各种系统和方法可以应用于工业自动化应用以及使用智能PLC的各种其他应用。

背景技术

可编程逻辑控制器(PLC)为专用的计算机控制系统，其被配置成执行持续地收集关于输入装置的状态的数据，以控制输出装置的状态的软件。PLC通常包含三个主要组件：处理器(其可以包含易失性存储器)、包括应用程序的易失性存储器以及用于连接到自动化系统中其他装置的一个或多个输入/输出(I/O)端口。

在各种工业装置中利用PLC来控制在日常运行中生成大量数据的生产装置和其他自动化装置。该数据可包括例如传感器数据、致动器和控制程序参数以及与服务活动相关的信息。然而，传统的自动化系统，特别是传统的PLC不能充分利用这些数据。例如，在大多数系统中，由于硬件和软件的限制，只能分析和存储这些数据的一小部分。可能会产生大量不相关的数据，而重要的数据点被遗漏。在较高自动化层上可以对不重要数据应用压缩，同时在穿过自动化层时会丢失重要数据。而且，即使在试图避免数据丢失的情况下，也可能对其他计算基础设施提出重大要求。例如，PLC数据处理可能会造成对网络带宽和存储容量的高要求。另外，当数据穿过自动化系统层时，可能会丢失数据的语境。这会在自动化系统上造成一些不希望的二次效应。例如，如果基于低质量/高保真度数据在较高的自动化层执行数据分析，则可能会丢失重要数据，导致自动化系统无效或次优地操作。

控制层装置的最新进展已经通过在装置内增强存储和处理能力来解决系统的一些低效率问题。然而，这些能力在传统的系统中通常没有得到充分的利用，这些传统的系统迫使控制层装置适合上面论述的多层架构的范例。因此，希望以利用现代PLC的集体计算能力的方式修改传统的多层架构。

发明内容

本发明的实施例通过提供与由控制层装置如智能PLC提供的分布式存储系统有关的方法、系统和设备来解决和克服上述一个或多个缺点和缺陷。本文描述的技术特别适合于但不限于各种工业自动化应用。

根据一些实施例，用于在工业生产环境中存储数据的系统包括存储在多个智能可编程逻辑控制器装置上的分布式数据库。每个相应的智能可编程逻辑控制器装置包含具有过程映像区域的易失性计算机可读存储介质；非易失性计算机可读存储介质；控制应用；输入/输出组件；历史组件(historian component)；和分布式数据管理组件。

在每个智能可编程逻辑控制器中，控制应用被配置成向生产单元提供运行指令。输入/输出组件被配置成在每个扫描周期期间利用与生产单元相关联的数据更新过程映像区域。历史组件被配置成将包括运行指令和过程映像区域的内容的自动化系统数据存储在非易失性计算机可读存储介质上。另外，在一些实施例中，历史组件在将内容存储在非易失性计算机可读存储介质上之前，压缩自动化系统数据。分布式数据管理组件被配置成通过多个智能可编程逻辑控制器装置来促进涉及自动化系统数据的分布式运行。在一个实施例中，分布式数据管理组件还被配置成在将自动化系统数据存储在非易失性计算机可读存储介质上之前，将自动化系统数据划分为数据块。这些数据块可以例如根据预定的时间段来确定大小。

附加的组件可以被包含在每个相应的智能可编程逻辑控制器中。例如，在一个实施例中，每个智能可编程逻辑控制器装置包含语境化组件，其被配置成利用自动化系统语境信息来注释与生产单元相关联的数据，以生成语境化数据。

上述系统可以以各种方式调整以支持不同的分布式文件存储方法。例如，在一些实施例中，每个相应的智能可编程逻辑控制器装置为分布式文件系统集群中的数据节点，并且多个智能可编程逻辑控制器装置中的至少一个为分布式文件系统集群中的名称节点。在一个实施例中，每个相应的智能可编程逻辑控制器装置包括分片密钥定义，分片密钥定义提供存储在分布式数据管理系统中的数据与智能可编程逻辑控制器装置之间的映射。分片密钥定义可以被存储在例如多个智能可编程逻辑控制器装置中的每一个可访问的集中式服务器上。

根据本发明的其他实施例，用于存储工业生产环境中的数据的方法包括执行控制应用的第一智能可编程逻辑控制器，控制应用被配置成在多个扫描周期内向生产单元提供运行指令。第一智能可编程逻辑在多个扫描周期中的每个扫描周期期间利用与生产单元相关联的数据来更新过程映像区域，并且将与生产单元相关联的数据插入第一智能可编程逻辑控制器上的本地非易失性计算机可读介质中。对于该方法，本地非易失性计算机可读介质为在第一智能可编程逻辑控制器和多个第二智能可编程逻辑控制器上存储的分布式存储系统的一部分。为了便于存储，本地非易失性计算机可读介质可以包含例如具有表格等效视图的NoSQL数据库。

在本发明的不同实施例中，可以利用各种附加的特征调整和/或改进前述方法。例如，在一些实施例中，第一智能可编程逻辑控制器将与生产单元相关联的数据分成数据块(例如，根据预定时间段来确定大小)。在一些实施例中，在多个第二智能可编程逻辑控制器中的一个或多个第二智能可编程逻辑控制器上复制至少一个数据块的存储。另外，可以基于不同的事件来触发将与生产单元相关联的数据插入至本地非易失性计算机可读介质中。例如，在一些实施例中，基于对运行指令和与生产单元相关联的数据的改变来触发该插入。在其他实施例中，基于对一个或多个监测的I/O标记的改变来触发插入。

根据本发明的另一方面，一种用于在多个扫描周期内操作智能可编程逻辑控制器的制品包含非暂时性有形计算机可读介质，其保存用于在利用或不利用上面论述的附加特征情况下，执行上述方法的计算机可执行指令。

根据下面参考附图进行的说明性实施例的详细描述，本发明的附加特征和优点将变得显而易见。

附图说明

结合附图阅读以下详细描述，可以最好地理解本发明的前述和其他方面。为了说明本发明，在附图中示出了目前优选的实施例，然而应当理解，本发明不限于所公开的具体手段。在附图中包括以下附图：

图1提供示出根据一些实施例的、智能PLC形成用于自动化系统数据的分布式数据管理系统的工业自动化系统的架构图；

图2提供根据一些实施例的、可以应用于图1的系统中的存储的分布式文件系统架构；

图3提供根据一些实施例的、包含在智能PLC中的系统组件的图示；以及

图4提供根据一些实施例的、用于在工业生产环境中用数据填充分布式存储系统的过程的概览。

具体实施方式

在本文中描述了系统、方法和设备，其主要涉及在多个智能可编程逻辑控制器(本文称为“智能PLC”)上实现的分布式存储系统。简而言之，每个智能PLC均包含被集成到分布式数据管理系统中的历史组件。每个历史组件均存储其相应智能PLC的过程映像以及分析、语境化和其他导出信息。本文使用的术语分布式数据管理系统是指提供对智能PLC上的数据集进行分布式存储和分布式处理(例如，通过在嵌入式级别上映射/归纳)的任何系统。因此，本文描述的分布式存储系统可以例如使用分布式文件系统(例如，Hadoop DFS)或分布式数据库管理系统(例如，MongoDB)来实现。通过使用该系统，可以通过节点级别的历史堆栈来维护一致的分布式历史视图，并且可能成为进一步分布式数据管理、嵌入式分析和其他基于数据的分布式服务的基础。本文描述的技术可以用于例如在工业自动化系统上提供时间、数据(例如，时间序列数据)、数据组织和数据名称的连贯映像，并且该数据在数据创建时就可用。

图1提供示出根据一些实施例的、智能PLC形成用于自动化系统数据的分布式数据管理系统的工业自动化系统100的架构图。简而言之，根据不同的实施例，智能PLC提供以各种组合存在的若干技术特征。例如，智能PLC包含允许高分辨率时间戳数据的短/中期归档的时间序列数据的高效存储机制(即“历史(historian)”功能)。在使用高保真度数据的情况下，如果有，也只丢失少量事件。有效的压缩算法(例如，摆动门的变化)可以用于减少存储和通信需求。下面参考图2更详细地论述智能PLC。应当注意，图1表示可以与本文描述的技术一起使用的架构的高级简化概览。可以修改该架构以包含可能存在于现实世界实施方式中的附加装置，例如路由装置、至附加数据网络的连接等。

可以在不同的实施例中使用不同的技术在工业自动化系统100上实现分布式数据管理。在一些实施例中，分布式文件系统(DFS)用于在由智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C生成的装置上存储数据。DFS能够以与分布式数据库系统相比更低的成本在处理能力和存储方面进行快速扩展。因此，对于包含许多可并行处理的运行的应用，DFS可以为分布式数据存储提供更有效的解决方案。在其他实施例中，使用智能PLC来实现稳健的分布式数据库管理系统，其提供可以使用的例如原子性、一致性、隔离性和耐久性的特性以及可以使用的可扩展性和处理能力。它可以提供数据管理层，数据管理层支持以类似于SQL的方式进行查询，作为对许多节点上分区数据访问的抽象化，还提供可以在数据驻留的节点上本地进行数据处理的功能(即数据局部性)。

在图1的示例中，由工业自动化系统100采用的分布式数据管理系统的节点包含智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C。尽管图1仅示出了六个智能PLC，但应当理解，任何数量的智能PLC可以与本文描述的技术一起使用。因此，由图1中提供的架构支持的分布式数据管理系统可以根据系统需求通过添加或移除计算资源来动态地增长和缩小。而且，分布式数据管理系统的存储容量可以通过添加专用或商品硬件资源(例如，服务器机架、附加控制器)来增加。例如，如下面更详细解释的，在一些实施例中，分布式数据库115服务器被添加为分布式数据管理系统的节点，以提供对存储在智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C上的数据的长期存储。

每个智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C包括分布式数据管理组件。在一些实施例中，包含在每个智能PLC处的分布式数据管理组件能够通过同一接口将源自控制器的数据存储至共享存储器中或文件系统上。例如，如下面关于图3更详细论述，每个智能PLC105A、105B、105C、110A、110B和110C包括嵌入式过程历史，其具有本地历史记录的数据的名称、含义和组织的本地视图。使用分布式数据管理组件，可以在系统100上共享由每个相应历史生成的数据。

存储在每个智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C处的数据可以由在控制器内部运行的或在可以访问由图1所示的系统100提供的分布式数据管理系统的任何装置上的客户端应用使用。除了存储之外，每个智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C还可以包含集群管理服务和处理引擎，其允许以下任务，如分布式存储和通信以及分布式处理和协调。

用于定位和管理智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C上的数据的技术可以根据如何实现分布式存储而变化。例如，在DFS如Hadoop DFS用于分布式存储的实施例中，智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C中的一个或多个充当“名称节点”。每个名称节点管理DFS中所有文件的目录树，并监测文件数据存储在系统100中的哪个位置。客户端应用可以与名称节点进行通信以定位文件或对文件执行操作(添加、复制、移动、删除等)。名称节点通过返回存储数据的相关装置的列表来对成功的请求做出响应。应当注意，对于DFS，名称节点为单点故障。因此，在一些实施例中，可以使用多个名称节点来提供冗余。

在使用分布式数据库管理系统来实现分布式存储的实施例中，可以使用分片技术将数据存储在智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C上。如本领域所熟知，分片为分布式数据库用于定位其分区数据的策略。这种机制往往用于支持需要分发和高吞吐量操作的数据集的调度。这通过分片密钥定义来完成，该分片密钥定义为用于在控制器之间分离数据的标准。分片映射可以通过特定的服务器实例或在每个控制器内部存储。在这两种情况下，所有装置均可以访问分片信息。由于分片元数据保存数据/控制器位置映射，所以每个分片密钥保持器装置可以协调与其他对等体的数据传输过程。因此，分布式数据管理系统(如使用智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C实现的系统)可以通过网络提供并行化和低数据流量。

智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C可以使用标准网络协议(例如，TCP、RPC等)经由网络连接彼此通信。例如，可以使用这种通信来实现分布式数据读取和分布式处理任务。在这两种情况下，该过程均可以从任何控制器启动，而后者将触发至存储所需数据的其他控制器的新连接。需注意，广播消息不需要通过各种网络发送，因为只有具有所请求数据的控制器被协调器(例如，启动数据读取或分布式处理任务/映射归纳作业的控制器)作为目标，从而消除不必要的网络流量。此外，如果处理为分布式处理任务，则除了处理结果之外，不会有数据通过网络传递。这通过发送计算代码并在保存感兴趣数据的控制器上执行该计算代码来实现。

除了彼此通信之外，智能PLC105A、105B、105C、110A、110B和110C还可以与任何其他TCP、开放数据库连通性(ODBC)和/或OPC统一架构(UA)客户端(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、历史(Historian)/PIM服务器140以及与制造执行系统(MES)相关联的服务器145和/或实验室信息管理系统(LIMS))通信。架构的每个组件可以使用本地内联网(例如，通过以太网实现)和一个或多个互联网150、155、160来连接。

分布式数据库115为高容量存储服务器，其存储了在智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C上不再可用的数据。这些数据仍然可用于分布式数据管理系统，并且如同该系统中的另一个分布式节点一样运行。分布式数据库115可以例如使用NoSQL来实现，NoSQL为可扩展且快速的数据存储器，其可提供实时分布的长期数据访问。它可包含与其他关系数据库配置类似的ODBC连接器。

工业自动化系统100中的任何客户站均可以将来自算法库的算法注入到智能PLC105A、105B、105C、110A、110B和110C的一个或多个中。智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C可以以分布式方式(在多个控制器上)执行算法，然后聚集并将结果发送至客户端站。在图1的示例中，数据分析/可视化站120还保存可以在智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C上上传和执行的应用/算法库。另外，在一些实施例中，位于整个生产设施中的人机界面(HMI)125可用于直接或经由数据分析/可视化站120访问分布式数据管理系统。在一些实施例中，数据分析/可视化站120可以包含图形用户界面(GUI)，其被配置成例如接收存储在分布式数据管理系统应用中的数据的请求和/或显示与存储在分布式数据库系统上的数据相关的可视内容。类似的功能也可以在HMI 125或系统的其他组件处获得。

由智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C提供的分布式数据管理系统可与现有的自动化基础设施组件互操作。例如，监督控制和数据采集(SCADA)服务器130可以连接并从智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C以及使用OPC UA和/或ODBC客户端的、系统的其他组件(例如，分布式数据库115)中拉取分布式数据。类似地，历史(Historian)/PIM服务器140以及与MES/LIMS 145相关联的服务器可以在分布式数据管理系统上访问数据，而仅需对其现有操作进行很少的修改或不需要进行修改。如时间和资源允许，可以修改这些更高层的组件，以更高效地利用包含在智能PLC 105A、105B、105C、110A、110B和110C中的每个PLC处的分布式数据管理组件进行操作。

图2提供根据一些实施例的、可以应用于系统100中的储存的DFS架构200。在该示例中，Hadoop分布式文件系统(HDFS)用于储存。如本领域中所理解的，HDFS将大型客户端数据集(通常为太字节大小)划分为更小的数据块(通常为64兆字节)，每个数据块存储在不止一个的数据节点中以获得高可用性。HDFS包括存储文件和目录的相互连接的节点集群。在图2的示例中，示出了一个集群205。然而，应当理解，DFS架构200可以被扩展为任何数量的集群。集群205包含三个智能PLC 210、225和235。这三个智能PLC 210、225和235中的每个均包含数据节点。这些数据节点220、230和240在每个智能PLC处与本地历史一起操作，以使用特定于HDFS的块协议来存储自动化系统数据。另外，数据节点220、230和240可以进行通信以重新平衡数据、移动和复制数据并保持高度复制。

继续参考图2，在该示例中，智能PLC 210充当用于集群205的服务器。它包含名称节点215，名称节点通过操作(如打开、关闭、重命名文件等)来管理文件系统名称空间。另外，名称节点将数据块映射到集群205中的节点并且管制对文件的访问。名称节点215还可向集群205中与数据的创建、删除和复制有关的其他节点提供指令。

Hadoop并行处理框架可用于将并行计算作业映射到数据节点220、230、240，然后将返回的中间结果归纳为最终结果。DFS架构200包含用于提交和监控MapReduce作业的守护进程服务(未在图2中示出)。如本领域所理解的，MapReduce为用于利用在如图2所示的分布式系统上的并行分布式算法处理和生成数据集的编程模型。在一些实施例中，该守护进程在智能PLC 210、225和235中的一者上执行。在其他实施例中，守护进程可以在通过计算机网络连接到智能PLC 210、225和235的单独计算装置上执行。无论其实施方式如何，守护进程服务均可用于例如对通过智能PLC 210、225和235中的每者的历史组件储存的自动化数据执行分布式分析和其他操作。

图3提供根据一些实施例的智能PLC 300的概念图。过程映像组件325为控制器的CPU易失性系统存储器中的存储区域，其基于与生产装置相关联的数据(例如，所连接的I/O的输入和输出)在每个处理/扫描周期中被更新。在每个处理步骤中，控制应用330读取过程映像组件325、执行已调度的应用逻辑并将结果写回过程映像组件325。

继续参考图3，由历史(Historian)组件320读取每个周期的过程映像并将其永久储存在非易失性物理储存介质上。在一些实施例中，该历史组件320被配置成调度数据压缩算法以减少数据量并且向应用提供对过去过程映像的访问。可以在固定的时间窗口内储存数据或在线算法用于实现动态缓存启发。作为历史组件320的一部分，智能数据生成算法可以持续地分析过程映像和上下文以调节所连接的I/O的数据生成参数(例如，采样率)。例如，对于快速改变的传感器信号，可以选择高采样率，而对于缓慢改变的传感器信号，较低的采样率就足够了。

数据分析组件305包括处理当前或过去的过程映像(从历史中查询)的一组数据分析算法。数据分析组件305中可包含各种数据分析算法。例如，在一些实施例中，这些算法包含聚类、分类、基于逻辑的推理和统计分析算法中的一者或多者。而且，算法可经由在运行时可在装置上调度的模型来指定。数据分析组件305还可以包含各种分析模型和专用算法以解释这些模型。由数据分析组件305生成的结果可以被储存在历史组件320中、被写回到过程映像组件325和/或经由数据连接器组件310提供给外部组件。因此，智能PLC可被视为用于向自动化系统中的其他装置提供分布式分析的装置。

语境化组件315使用语境信息注释传入数据以便于其后的解释。如本文所使用的语境信息可以包含描述数据含义的任何信息。例如，自动化系统中的数据的语境可以包含关于生成数据的装置(例如，传感器)、关于自动化系统的结构(例如，设备的拓扑)、关于系统的工作模式(例如停机事件)、关于生成数据时的自动化软件及其状态和/或关于在生成数据时产生的产品/批次的信息。语境化组件被配置成向任何其他组件提供数据以用于更具体的处理需求。由语境化组件315生成的语境信息可以不限于资产结构，而是还可以包含控制知识、特定产品信息、过程信息、事件信息以及如天气信息等外部事件的可能的其他方面。一些语境信息可以从引擎工具(例如西门子全集成自动化工具)中导入。另外，在一些实施例中，语境化组件315提供语义语境化。语境可以由标准建模语言(例如，Web本体语言、资源描述框架)来表示，其中在形式上定义语言结构的含义。利用这些语义建模标准对数据进行语境化，使业务分析应用能够自动理解和解释从自动化系统提供的数据，而无需手动配置。

分布式数据管理组件312允许智能PLC 300作为分布式数据管理系统(参见例如图1)或分布式文件系统(参见例如图2)的一部分进行操作。通过使用分布式数据管理组件312，智能PLC可以与在工业自动化系统中运行的其他装置共享由历史组件320(或图3所示的其他组件)生成的数据。通过这种方式，智能PLC 300的历史、语境、系统的分析视图可以使用并行分布式处理算法与控制器和其他装置共享。例如，历史组件320具有由智能PLC300在本地历史记录的数据的名称、含义和组织的本地视图。通过使用分布式数据管理组件312，自动化系统的这个视图可以被共享。

对于使用DFS用于存储的实施例，分布式数据管理组件312将为提供合适的DFS功能的嵌入式过程。例如，在使用先前提到的Hadoop DFS的实施例中，分布式数据管理组件312可为允许智能PLC 300作为集群中的数据节点进行操作的软件(参见图2)。因此，分布式数据管理组件312可用于将历史数据块格式化并组织成可在整个集群中传递、复制和处理的数据块。在一些实施例中，还可使用分布式数据管理组件312来从名称节点获得新创建的数据块将被复制的其他数据节点的地址，而无需进行用于存储或计算的转换。在其他实施例中，分布式数据管理组件312可被配置成使得智能PLC 300充当集群的名称节点并且地址在本地存储。一旦获得地址，分布式数据管理组件312可用于自治地管理历史数据块至集群中其他节点的数据传递。通过使用分布式数据管理组件312，智能PLC 300和自动化环境中的其他类似装置可以实现历史堆栈，作为并行分布式处理算法，其中节点上的每个嵌入式过程历史具有上述功能。

在分布式数据管理系统被用于在系统上分配存储的实施例中，分布式数据管理组件312可以使用本领域公知的各种数据库系统来实现。例如，在一些实施例中，存储在每个控制器中的数据被存储在具有表等效结构的NoSQL数据库中。如本领域所理解的，术语“NoSQL”用于定义在其设计中为非相关的数据存储类别。有各种类型的NoSQL数据库，通常可以根据其底层数据模型进行分组。这些分组可以包含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/或基于曲线图的数据模型(例如，Allego)的数据库。可使用任何类型的NoSQL数据库来实现本文描述的各种实施例。在一些实施例中，历史数据以特定数据的数据库格式和针对分布式数据结构优化的组织的块的形式存储在分布式数据管理系统上。每个块的大小可例如基于数据的期望时间粒度或待监控变量的最大数量来指定。

由智能PLC 300的组件捕获或生成的任何数据可经由数据连接器组件310提供给外部组件。因此，例如，智能PLC可以与名称节点进行通信，以获得可以复制新创建的历史数据块的其他数据节点的地址，而无需用于存储或计算的转换。此外，使用该结构的底层技术，该装置可以自主管理其数据传输。在一些实施例中，数据连接器组件310经由推送方法递送数据(即主动向外部组件发送数据)。在其他实施例中，在数据被外部组件查询的情况下可以使用拉取方法)。另外，在一些实施例中可以组合推送和拉取方法，使得智能PLC被配置成处理两种形式的数据传输。

智能PLC特征的附加示例可以结合在2014年8月25日提交的题为“智能可编程逻辑控制器”的美国专利申请第14/467,125号；在2014年10月30日提交的题为“在可编程逻辑控制器中使用软传感器”的PCT专利申请PCT/US14/63105号；在2014年10月29日提交的题为“基于控制知识的自动压缩算法选择和参数调整的系统和方法”的PCT专利申请PCT/US14/62796号中提供的不同实施例来使用。每个前述申请的全部内容通过引用并入本文。

图4提供根据一些实施例的用于在工业生产环境中用数据填充分布式存储系统的过程400的概述。例如，该过程可以通过在工业生产环境中的每个智能PLC上执行的历史组件来执行。如图3所示，每个智能PLC执行包含用于生产单元的运行指令的控制应用。在步骤405，这些指令由每个相应的智能PLC存储。接下来，在步骤410，每个智能PLC利用与其对应的生产单元相关联的数据更新其相应的过程映像。然后，在步骤415，将与生产单元相关联的数据划分成一个或多个数据块，数据块的大小被确定为例如捕获预定时间段(例如，5毫秒)。这些块的组织和格式可以基于底层分布式存储系统的要求。

在步骤420，每个智能PLC将其相应的一个或多个数据块插入作为分布式存储系统的一部分的本地非易失性计算机可读介质(例如，固态存储器)中。这种插入可基于例如对运行指令和与生产单元相关联的数据的改变和/或对一个或多个所监测的I/O标记的改变。一旦数据块被插入分布式存储系统中，它们可以被复制，使得块的多个副本被存储在不同的智能PLC上。

此时，智能PLC可以对存储在分布式存储系统中的数据执行操作。例如，在一个实施例中，一个智能PLC(或所连接的服务器)可以接收处理请求并且确定其他智能PLC中的一者或多者正在存储为了响应请求所需的分布式数据库的部分。接下来，智能PLC可以随后将处理指令或数据响应发送到这些其他智能PLC中的每者。从这些智能PLC的响应中接收到的信息可能会被聚合，以提供对原始请求的响应。

通过使用分布式数据管理技术，将数据实时传输到中心位置的需求可以被最小化或完全消除。因此，在生成数据的地方可以使处理逻辑可用。此外，分布式数据分析技术允许智能PLC通过在整个系统中生成和分配知识来相互学习。使用用于智能PLC的分布式数据管理的概念，本文描述的技术可以用于例如在工业计算架构内的较低级别实现分布式分析平台。

本文描述的由智能PLC使用的处理器可以包含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他处理器。更一般而言，本文使用的处理器为用于执行存储在计算机可读介质上的机器可读指令、用于执行任务并且可以包括硬件和固件中的任一者或其组合的装置。处理器还可以包括存储可执行用于执行任务的机器可读指令的存储器。处理器通过操纵、分析、修改、转换或传输供可执行程序或信息装置使用的信息和/或通过将该信息路由到输出装置来对信息起作用。处理器可以使用或包括例如计算机、控制器或微处理器的能力，并且可以使用可执行指令进行调节以执行不是由通用计算机执行的专用功能。处理器可以与能够在其间进行交互和/或通信的任何其他处理器耦合(电和/或包括可执行组件)。用户接口处理器或发生器为包括用于生成显示图像或其部分的电子电路或软件或两者的组合的已知元件。用户界面包括使用户能够与处理器或其他装置交互的一个或多个显示图像。

包含但不限于智能PLC和相关计算基础设施的各种装置可以包括至少一个计算机可读介质或存储器，其用于保存根据本发明实施例编程的指令并且用于包含本文描述的数据结构、表格、记录或其他数据。本文使用的术语“计算机可读介质”是指参与向一个或多个处理器提供指令以供执行的任何介质。计算机可读介质可以采取许多形式，包括但不限于非暂态、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同轴电缆、铜线和光纤，包括组成系统总线的导线。传输介质也可以采取声波或光波的形式，例如在无线电波和红外数据通信期间产生的声波或光波。

本文使用的可执行应用包括代码或机器可读指令，其用于调节处理器以例如响应于用户命令或输入而实现预定功能如操作系统、上下文数据获取系统或其他信息处理系统的那些预定功能。可执行程序为用于执行一个或多个特定过程的代码段或机器可读指令、子例程或其他不同的代码段或可执行应用的一部分。这些过程可以包括接收输入数据和/或参数、对接收到的输入数据执行操作和/或响应于接收到的输入参数执行功能并提供所得输出数据和/或参数。

本文使用的图形用户界面(GUI)包括由显示处理器生成的一个或多个显示图像，并且使得用户能够与处理器或其他装置以及相关的数据采集和处理功能交互。GUI还包括可执行程序或可执行应用。可执行程序或可执行应用调节显示处理器以生成表示GUI显示图像的信号。这些信号被提供给显示装置，所述显示装置显示图像以供用户查看。在可执行程序或可执行应用的控制下，处理器响应于从输入装置接收到的信号来操纵GUI显示图像。以这种方式，用户可以使用输入装置与显示图像交互，使用户能够与处理器或其他装置交互。

本文的功能和处理步骤可以响应于用户命令自动地、完全或部分地执行。响应于一个或多个可执行指令或装置操作而自动执行行动(包括步骤)，而无需用户直接发起所述行动。

附图的系统和过程并不是唯一的。其他系统、过程和菜单可根据本发明的原理导出以实现相同的目标。尽管已经参考特定实施例描述了本发明，但是应当理解，本文示出和描述的实施例及其变体仅用于说明的目的。本领域技术人员可以实现对当前设计的修改，而不偏离本发明的范围。如本文所描述的，可以使用硬件组件、软件组件和/或它们的组合来实现各种系统、子系统、代理、管理器和进程。本文中的权利要求元素不应根据35U.S.C.112的第六段的规定来解释，除非使用短语“用于…的装置”明确列出的要素。

Claims (13)

1.一种用于在工业生产环境中存储数据的系统，所述系统包括：

存储在多个智能可编程逻辑控制器装置上的分布式数据管理系统，其中，每个相应的智能可编程逻辑控制器装置包括：

包括过程映像区域的易失性计算机可读存储介质；

非易失性计算机可读存储介质；

控制应用程序，所述控制应用程序被配置成向生产单元提供运行指令；

输入/输出组件，所述输入/输出组件被配置成在每个扫描周期期间利用与所述生产单元相关联的数据更新所述过程映像区域；

历史组件，所述历史组件被配置成将包括所述运行指令和所述过程映像区域的内容的自动化系统数据存储在所述非易失性计算机可读存储介质上；以及分布式数据管理组件，所述分布式数据管理组件被配置成通过所述多个智能可编程逻辑控制器装置来促进涉及所述自动化系统数据的分布式运行，

其中，在所述多个智能可编程逻辑控制器装置中的每个智能可编程逻辑控制器装置中包含的所述分布式数据管理组件还被配置成：

在将所述自动化系统数据存储在所述非易失性计算机可读存储介质上之前，将所述自动化系统数据划分成多个数据块，并且将相应的一个或多个所述数据块插入所述非易失性计算机可读存储介质。

2.根据权利要求1所述的系统，其中，所述多个数据块中的每个数据块根据预定的时间段来确定大小。

3.根据权利要求1所述的系统，其中，所述多个智能可编程逻辑控制器装置中的每个智能可编程逻辑控制器装置中包含的所述历史组件还被配置成：

在将所述内容存储在所述非易失性计算机可读存储介质上之前，压缩所述自动化系统数据。

4.根据权利要求1所述的系统，其中，每个相应的智能可编程逻辑控制器装置为分布式文件系统集群中的数据节点，并且所述多个智能可编程逻辑控制器装置中的至少一个智能可编程逻辑控制器装置为所述分布式文件系统集群中的名称节点。

5.根据权利要求1所述的系统，其中，每个相应的智能可编程逻辑控制器存储：

分片密钥定义，所述分片密钥定义提供在存储于所述分布式数据管理系统中的数据与所述多个智能可编程逻辑控制器装置之间的映射。

6.根据权利要求5所述的系统，还包括：

集中式服务器，所述集中式服务器能够访问所述多个智能可编程逻辑控制器装置中的每个智能可编程逻辑控制器装置，并被配置成存储所述分片密钥定义。

7.一种用于在工业生产环境中存储数据的方法，所述方法包括：

由第一智能可编程逻辑控制器执行控制应用程序，所述控制应用程序被配置成在多个扫描周期内向生产单元提供运行指令；

由所述第一智能可编程逻辑控制器在所述多个扫描周期中的每个扫描周期期间利用与所述生产单元相关联的数据更新过程映像区域；

由所述第一智能可编程逻辑控制器将与所述生产单元相关联的数据插入所述第一智能可编程逻辑控制器上的本地非易失性计算机可读介质中，其中，所述本地非易失性计算机可读介质为在所述第一智能可编程逻辑控制器和多个第二智能可编程逻辑控制器上存储的分布式存储系统的一部分,

在将与所述生产单元相关联的数据插入所述第一智能可编程逻辑控制器中的本地非易失性计算机可读介质中之前，将与所述生产单元相关联的数据划分成多个数据块，并且将相应的一个或多个所述数据块插入所述本地非易失性计算机可读介质。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述多个数据块中的每个数据块根据预定的时间段来确定大小。

9.根据权利要求7所述的方法，还包括：

在所述多个第二智能可编程逻辑控制器中的一个或多个上复制所述多个数据块中的至少一个数据块的存储。

10.根据权利要求7所述的方法，其中，所述本地非易失性计算机可读介质包括具有表等效视图的NoSQL数据库。

11.一种用于在多个扫描周期内运行智能可编程逻辑控制器的制品，所述制品包括保存有用于执行以下方法的计算机可执行指令的非暂态有形计算机可读介质，所述方法包括：

在所述智能可编程逻辑控制器的易失性计算机可读存储介质中，可操作地创建过程映像区域；

在每个扫描周期期间用包括与生产单元相关联的数据的内容更新所述过程映像区域；并且

在所述智能可编程逻辑控制器中，可操作地在每个扫描周期期间在非易失性计算机可读存储介质中存储所述过程映像区域的内容，其中，所述非易失性计算机可读存储介质为跨所述智能可编程逻辑控制器和多个附加的智能可编程逻辑控制器的分布式文件系统的一部分，其中，所述过程映像区域的内容被划分成多个块，并且相应的一个或多个块存储为分布在所述智能可编程逻辑控制器和所述多个附加的智能可编程逻辑控制器上。

12.根据权利要求11所述的制品，在所述智能可编程逻辑控制器和所述多个附加的智能可编程逻辑控制器上复制所述多个块中的一个或多个块的存储。

13.根据权利要求12所述的制品，其中，所述方法还包括：

接收对应于过程映像数据的分析信息的请求；

创建多个并行处理作业；

将所述多个并行处理作业分配给所述智能可编程逻辑控制器和所述多个附加的智能可编程逻辑控制器；

响应于分配所述多个并行处理作业，从所述智能可编程逻辑控制器和所述多个附加的智能可编程逻辑控制器接收结果；并且

汇总所述结果以提供对所述分析信息的请求的响应。