CN113392154A - 基于soa构架与分布式部署的数据库的数据系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，涉及系统集成技术领域。包括；物联网设备协议中间件、平台服务端、总线集成和数据库，实现多业务类型的物联网设备协议中间件，用于屏蔽底层硬件设备及网络平台的差异，支持物联网应用开发、运行时能共享和开放互联互通的通用协议；通过SOA分布式集群结构模式，支撑多操作系统部署、支持多业务应用程序生成、支持数据库集群管理、支持物联网中间件通用数据接入协议，使综合管理系统可以从不同规格的平台之间获取工企业生产过程中的相关数据，并提出优化建议和实施方案，从而促进企业实现设备互联、业务协同、只能分析，主力企业效益提升。
Description
技术领域
本发明涉及系统集成技术领域，具体为基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统。
背景技术
随着制造业的不断发展，工厂、车间的数字化、智能化不断深入，但由于不同工企业之间缺乏统一数据库标准规范，导致不同平台间数据无法快速，深度结合，造成各平台间的联网、数据采集和集中管控困难，导致企业综合管理能力不足，工企业效益的提升受到一定限制。
现有的工企业管理平台中，对数据的采集、存储和分析能力不足，构件相应的数学模型后往往需要通过工作人员经验对现行生产分布进行调整，这种参考方式稳定性差，对工企业资源分布的优化程度有限。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，包括；物联网设备协议中间件、平台服务端、总线集成和数据库；
实现多业务类型的物联网设备协议中间件，用于屏蔽底层硬件设备及网络平台的差异，支持物联网应用开发、运行时能共享和开放互联互通的通用协议；
平台服务端，用于快速开发部署数据采集用电子表单模板，工业企业内部非实时数据采集，并能够设计各种填报表单样式、能采用多种html控件录入数据，进行数据校验；
总线集成，用于将各类企业内部现有的生产业务系统、生产监控等系统的软件应用层数据进行采集，并形成统一数据标准格式；
数据库，实现分布式数据库事务处理、多库事务、消息事务、服务链路级事务及各种组合。
进一步优化本技术方案，所述系统基于现有工业互联网基础构架，实现物联设备通用协议的SOA中间件、企业生产管理非即时数据的远程报送、企业应用软件接口服务ESB总线系统、基于多数据源的企业主数据管理平台，数据管理、操作工具、页面模式等须与大数据系统兼容匹配。
进一步优化本技术方案，所述物联网设备协议中间件构建于物联网传输层与应用层之间。
进一步优化本技术方案，所述平台服务端包括智能计算系统、数据存储计算系统和数据采集处理系统。
进一步优化本技术方案，所述智能计算系统，即数据分析挖掘层，包括：基于机器学习算法、深度学习算法的人工智能与数字孪生建模、文本及自然语言处理的功能，并构建相应的知识管理服务库。
进一步优化本技术方案，所述数据存储计算系统，即并行计算层和数据存储层，并行计算层应有基于spark SQL引擎(交互查询)的离线计算及流式计算功能；数据存储层具有基于分布式数据仓库、关系型数据库、时序数据库，并具有分布式文件集成管理的数据统一存储服务构架。
进一步优化本技术方案，所述数据采集处理系统，即数据接入层和数据处理层，数据接入层具备定期批量采集、实时采集、日志/非结构化等操作标准构件；数据处理层应具备数据清洗、数据转化、数据加载、任务调度等功能。
进一步优化本技术方案，所述数据库包括多类型企业内部关系型数据库和对象数据库，支持的数据库包括：Oracle、Mysql、PostgreSQL及SQLServer、 Mongodb、Access等。
进一步优化本技术方案，所述平台服务端的运维管理系统具有完善的系统管理、日志管理、权限管理、节点管理、运行监控的功能。
进一步优化本技术方案，所述平台服务端的安全保障系统具备物理安全、运行安全、数据安全、网络安全、系统安全管理等功能。
与现有技术相比，本发明提供了基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，具备以下有益效果：
1、该基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，通过SOA分布式集群结构模式，支撑多操作系统部署、支持多业务应用程序生成、支持数据库集群管理、支持物联网中间件通用数据接入协议，使综合管理系统可以从不同规格的平台之间获取工企业生产过程中的相关数据，并提出优化建议和实施方案，从而促进企业实现设备互联、业务协同、只能分析，主力企业效益提升。
2、该基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，通过智能计算系统从同和的工企业生产相关数据中构件数学模型，并从过往数学模型中总结各平台数据变化相关趋势，对现有数据进行比对分析，完成生产数据的提前预测和意见导向，优化工企业生产资源分布。
附图说明
图1为本发明的系统框图；
图2为本发明的物联网设备协议中间件架构图；
具体实施方式
下面将结合本发明的实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：
请参考图1-2所示，基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，包括物联网设备协议中间件、平台服务端、总线集成和数据库；
实现多业务类型的物联网设备协议中间件，用于屏蔽底层硬件设备及网络平台的差异，支持物联网应用开发、运行时能共享和开放互联互通的通用协议；
平台服务端，用于快速开发部署数据采集用电子表单模板，工业企业内部非实时数据采集，并能够设计各种填报表单样式、能采用多种html控件录入数据，进行数据校验；
总线集成，用于将各类企业内部现有的生产业务系统、生产监控等系统的软件应用层数据进行采集，并形成统一数据标准格式；
数据库，实现分布式数据库事务处理、多库事务、消息事务、服务链路级事务及各种组合。
作为本实施例的具体优化方案，所述系统基于现有工业互联网基础构架，实现物联设备通用协议的SOA中间件、企业生产管理非即时数据的远程报送、企业应用软件接口服务ESB总线系统、基于多数据源的企业主数据管理平台，数据管理、操作工具、页面模式等须与大数据系统兼容匹配，使系统可以将不同管理平台连接为一个整体。
作为本实施例的具体优化方案，所述物联网设备协议中间件构建于物联网传输层与应用层之间，对物联网传输数据和应用数据进行连接，以方便软件各部件之间的沟通。
作为本实施例的具体优化方案，所述平台服务端包括智能计算系统、数据存储计算系统和数据采集处理系统，以对工企业各平台间的数据进行存储和采集，进而构件数学模型，进行分析和导向。
作为本实施例的具体优化方案，所述智能计算系统，即数据分析挖掘层，包括：基于机器学习算法、深度学习算法的人工智能与数字孪生建模、文本及自然语言处理的功能，并构建相应的知识管理服务库，对已采集的数据进行模型构件，得出相应的数学模型，对现行的工企业生产提供数据辅助。
作为本实施例的具体优化方案，所述数据存储计算系统，即并行计算层和数据存储层，并行计算层应有基于spark SQL引擎(交互查询)的离线计算及流式计算功能；数据存储层具有基于分布式数据仓库、关系型数据库、时序数据库，并具有分布式文件集成管理的数据统一存储服务构架，对采集到的工企业数据进行分类存储，方便工作中对数据进行查询。
作为本实施例的具体优化方案，所述数据采集处理系统，即数据接入层和数据处理层，数据接入层具备定期批量采集、实时采集、日志/非结构化等操作标准构件；数据处理层应具备数据清洗、数据转化、数据加载、任务调度等功能，对工企业生产数据进行定期定量采集，保证数据的有效性。
作为本实施例的具体优化方案，所述数据库包括多类型企业内部关系型数据库和对象数据库，支持的数据库包括：Oracle、Mysql、PostgreSQL及 SQLServer、Mongodb、Access等，是系统可以与不同平台中的不同数据库连通，提高数据采集和使用效率。
作为本实施例的具体优化方案，所述平台服务端的运维管理系统具有完善的系统管理、日志管理、权限管理、节点管理、运行监控的功能。
作为本实施例的具体优化方案，所述平台服务端的安全保障系统具备物理安全、运行安全、数据安全、网络安全、系统安全管理等功能。
本发明的有益效果是：通过SOA分布式集群结构模式，支撑多操作系统部署、支持多业务应用程序生成、支持数据库集群管理、支持物联网中间件通用数据接入协议，使综合管理系统可以从不同规格的平台之间获取工企业生产过程中的相关数据，并提出优化建议和实施方案，从而促进企业实现设备互联、业务协同、只能分析，主力企业效益提升；通过智能计算系统从同和的工企业生产相关数据中构件数学模型，并从过往数学模型中总结各平台数据变化相关趋势，对现有数据进行比对分析，完成生产数据的提前预测和意见导向，优化工企业生产资源分布。
本系统中涉及到的相关模块均为硬件系统模块或者为现有技术中计算机软件程序或协议与硬件相结合的功能模块，该功能模块所涉及到的计算机软件程序或协议的本身均为本领域技术人员公知的技术，其不是本系统的改进之处；本系统的改进为各模块之间的相互作用关系或连接关系，即为对系统的整体的构造进行改进，以解决本系统所要解决的相应技术问题。
值得注意的是，上述搜索装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理，本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，其特征在于，包括；物联网设备协议中间件、平台服务端、总线集成和数据库；
实现多业务类型的物联网设备协议中间件，用于屏蔽底层硬件设备及网络平台的差异，支持物联网应用开发、运行时能共享和开放互联互通的通用协议；
平台服务端，用于快速开发部署数据采集用电子表单模板，工业企业内部非实时数据采集，并能够设计各种填报表单样式、能采用多种html控件录入数据，进行数据校验；
总线集成，用于将各类企业内部现有的生产业务系统、生产监控等系统的软件应用层数据进行采集，并形成统一数据标准格式；
数据库，实现分布式数据库事务处理、多库事务、消息事务、服务链路级事务及各种组合。
2.根据权利要求1所述的基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，其特征在于，所述系统基于现有工业互联网基础构架，实现物联设备通用协议的SOA中间件、企业生产管理非即时数据的远程报送、企业应用软件接口服务ESB总线系统、基于多数据源的企业主数据管理平台，数据管理、操作工具、页面模式等须与大数据系统兼容匹配。
3.根据权利要求1所述的基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，其特征在于，所述物联网设备协议中间件构建于物联网传输层与应用层之间。
4.根据权利要求1所述的基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，其特征在于，所述平台服务端包括智能计算系统、数据存储计算系统和数据采集处理系统。
5.根据权利要求4所述的基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，其特征在于，所述智能计算系统，即数据分析挖掘层，包括：基于机器学习算法、深度学习算法的人工智能与数字孪生建模、文本及自然语言处理的功能，并构建相应的知识管理服务库。
6.根据权利要求4所述的基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，其特征在于，所述数据存储计算系统，即并行计算层和数据存储层，并行计算层应有基于spark SQL引擎(交互查询)的离线计算及流式计算功能；数据存储层具有基于分布式数据仓库、关系型数据库、时序数据库，并具有分布式文件集成管理的数据统一存储服务构架。
7.根据权利要求4所述的基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，其特征在于，所述数据采集处理系统，即数据接入层和数据处理层，数据接入层具备定期批量采集、实时采集、日志/非结构化等操作标准构件；数据处理层应具备数据清洗、数据转化、数据加载、任务调度等功能。
8.根据权利要求1所述的基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，其特征在于，所述数据库包括多类型企业内部关系型数据库和对象数据库，支持的数据库包括：Oracle、Mysql、PostgreSQL及SQLServer、Mongodb、Access等。
9.根据权利要求1所述的基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，其特征在于，所述平台服务端的运维管理系统具有完善的系统管理、日志管理、权限管理、节点管理、运行监控的功能。
10.根据权利要求1所述的基于SOA构架与分布式部署的数据库的数据系统，其特征在于，所述平台服务端的安全保障系统具备物理安全、运行安全、数据安全、网络安全、系统安全管理等功能。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20210914 |
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