2024數(shù)字孿生智能運維開發(fā)平臺

數(shù)字孿生智能運維開發(fā)平臺本文件規(guī)定了本企業(yè)數(shù)字孿生智能運維開發(fā)平臺的總體框架、功能要求以及安全性要求。本文件適用于本企業(yè)數(shù)字孿生智能運維開發(fā)平臺。下列術(shù)語和定義適用于本文件。貴州華泰智遠大數(shù)據(jù)服務有限公司自主研發(fā)的數(shù)字孿生智能運維開發(fā)平臺是新一代信息通信技術(shù)與工業(yè)經(jīng)濟的深度融合，具備質(zhì)量控制、設備故障診斷、設備健康管理相關(guān)領域業(yè)務流的快速開發(fā)、研究分析、仿真驗證和運行部署等通用能力。同時預研與沉淀PHM領域的相關(guān)AI模型與基元庫。下列縮略語適用于本文件：AI:人工智能(ArtificialIntelligence)IoT:物聯(lián)網(wǎng)(InternetofThings)API:應用程序編程接口(ApplicationProgramming Interface)SaaS:軟件運營服務(SoftwareasaService)MQTT:消息隊列遙測傳輸(MessageQueuingTelemetryTransport)RPC:遠程過程調(diào)用(RemoteProcedureCal1)RTSP:實時流傳輸協(xié)議(ReaDTimeStreamingProtocol)支持httpapi法基元PVBoostThree-LevelCapacitorUtility譜儀基元等支持均值填充、支持3sigma自動化部署：自動管理和部署基于容器的應用，減少人工干預的需要。自動擴展：隨著系統(tǒng)負載增加或減少，可以自動增加或縮小容器規(guī)模以應對更大的負載或者節(jié)省資源。健康檢查和自我修復：自動化系統(tǒng)健康檢查。如果出現(xiàn)服務故障，可自動重新啟動容器或在其他節(jié)點上啟動新的容器來替換故障的容器。服務發(fā)現(xiàn)和負載均衡：容器自動分配IP地址和DNSName,并在容器之間進行負載均衡，以保證服務的高可用性。數(shù)據(jù)卷和加密管理：靈活掛載和管理存儲系統(tǒng)，用于保存應用程序的狀態(tài)和數(shù)據(jù)。管理敏感信息，如密碼和API密鑰，使得信息在容器之間共享，而不會暴露在配置文件或代碼中。跨云和混合云：可運行在各種環(huán)境中，包括公有云、私有云和混合云，甚至可以在多個云提供商之間遷移，具備更大的靈活性。API網(wǎng)關(guān)：負責提供API接口，接入IoT設備或其他系統(tǒng)和服務。API網(wǎng)關(guān)支持多種通信協(xié)議，如RestFulAPI、MQTT、GRPC或其他私有協(xié)議，具備API認證、API限流等能力。數(shù)據(jù)存儲：負責存儲來自設備的數(shù)據(jù)。根據(jù)數(shù)據(jù)的類型和用途，使用不同類型的數(shù)據(jù)庫，如關(guān)系數(shù)據(jù)庫、非關(guān)系數(shù)據(jù)庫、時序數(shù)據(jù)庫、對象存儲等。平臺使用MongoDB存儲非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，使用InfluxDB存儲時序數(shù)據(jù)，對象存儲存儲文件類數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理：負責數(shù)據(jù)的預處理與后處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、特征提取等。此外，還可以對數(shù)據(jù)進行分析和挖掘，如使用機器學習模型進行預測分析。設備管理：負責管理IoT設備，包括設備的注冊、注銷、配置、狀態(tài)監(jiān)控等。設備管理模塊能夠支持多種設備協(xié)議，通過自動數(shù)據(jù)模型的方式兼容各種類型的設備。安全管理：負責設備的安全，包括數(shù)據(jù)加密、設備認證、權(quán)限管理等。通過安全管理模塊防止各種安全威脅，例如數(shù)據(jù)泄露、設備篡改、服務中斷等。數(shù)據(jù)采集和智能標注：通過接入物聯(lián)設備、自有數(shù)據(jù)集，再通過平臺的數(shù)據(jù)集版本管理與智能標注工具產(chǎn)生AI訓練所需的優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)集。模型訓練和驗證：平臺集成大量圖像算法與自然語言訓練算法，算法中心以服務間API調(diào)用的方式從數(shù)據(jù)中心獲取數(shù)據(jù)集并自動分配訓練集、測試集、驗證集并進行參數(shù)調(diào)優(yōu)開始。模型訓練，訓練過程全程通過可視化方式查看訓練中損失函數(shù)變化和模型準確率等各種參數(shù)，模型訓練完成后，自動驗證模型效果與性能。模型保存和自動化部署：訓練完成之后的模型與模型元數(shù)據(jù)(關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集、算法、參數(shù)、指標等)保存在平臺可下載使用或自動化部署，通過平臺的自動化部署和發(fā)布功能，能夠加載模型到指定服務器，自動生成推理服務的API接口對外提供推理服務。也可通過物聯(lián)中心下發(fā)到指定終端設備進行端側(cè)推理。監(jiān)控和優(yōu)化：模型部署后，通過收集和分析推理日志、資源