郑州龙兴物联科技有限公司：Intel Xeon Platinum 8269相关产品服务介绍
郑州龙兴物联科技有限公司CPU类型为Intel Xeon 8269。较大基础带宽能力是32 Gbit/s。较大网络收发包能力达2400万PPS。具备安全能力，支持防病毒、数据中心边界安全。拥有运维能力，提供全生命周期运维，可提升平台稳定性
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龙兴物联是技术研发型公司。专注于工业物联网与大数据台。主营业务有云台定制开发。还有网关定制开发。包括含*网关。也有采集终端定制开发。有深厚研发背景。会持续为客户提供通信服务。提供数据服务。提供台服务。提供有竞争力产品与解决方案。坚持围绕客户需求持续创新。加大基础研究投入。厚积薄发。助力客户数字化
公司拥有一支研发团队。团队由大数据工程师、软件架构工程师、嵌入式工程师、硬件工程师组成。该团队面向工业领域、智能制造、自动化、电力、石化、新能源、特种行业领域。提供高标准系统级工业物联网解决方案及数据分析服务。
边缘和云端协同成为平台重要发展方向
1.基于边缘的多协议转换强化平台数据接入能力
大部分平台都给出了协议转换以及云端协同技术方案。借此实现不同来源海量数据在云端的集成与汇聚。这些数据来自设备、传感器、PLC、控制系统、管理软件等。基于网关的多协议转换得到广泛应用。GE把数据采集转换模块部署在现场传感器、控制器和网关。借助OPC UA技术实现工业以太网、工业总线等不同协议的转换IoT Cloud针对设备远程管理业务。借助“软件网关”达成对行业通信协议的支持。西门子于设备端部署数据采集模块Nano。以此实现通用协议兼容以及私有协议转换。基于操作系统和芯片的原生集成正成为重要的创新方向。Intel推出Wind River Edge嵌入式管理系统，达成设备与Intel IoT的直接互联。Ayla IoT与博通、高通、意法半导体等芯片成员协作，把平台接口嵌入芯片，从芯片层面直接支持边缘与云端的互联
2.边缘数据处理和缓存技术有效提升平台承载能力
工业生产时进行高频数据采集，常常会给网络传输、平台存储以及计算处理等方面造成性能和成本上的极大压力。在边缘层开展数据的预处理与缓存，已成为主要平台企业的普遍做法。其一，在边缘层开展数据预处理，去除冗余数据，减轻平台负载压力。比如，SAP Edge和Dell边缘网关集成，达成边缘数据的实时预处理华为推出的EC-IoT解决方案，基于敏捷网关，可大幅缩短业务上线时间。该方案还能降低运营成本，降幅超50%。另外，它利用边缘缓存保留工业现场全量数据，通过缓存设备直接导入数据中心，以此降低网络使用成本亚马逊推出的AWS、微软Azure数据盒、以及谷歌的相关产品，支持现场数据临时存储，容量达100TB级别。通过实体运输上传数据到数据中心，简化数据传输过程，减少设置与集成工作。在风电场实际应用中，Edge主要解决无网络偏远地区数据存储上云问题。在制造企业实际应用里，Edge主要用来替代上位机保存现场数据。Edge也主要用于替代私有云保存现场数据。
3.边缘分析技术显著增强平台实时分析能力
网络边缘侧更为靠近物或数据源头一是边缘层直接运行实时分析算法。比如微软更新了Azure IoT Edge服务。新增了机器学习、认知服务、流数据分析等功能。能支持在嵌入式边缘设备上运行复杂分析和人工智能算法。微软与金属切削刀具企业合作。基于Azure IoT Edge在边缘实现了流数据分析和机器学习算法。让故障处理时延从云端处理的2秒缩短到边缘处理的0.1秒。二是边缘与平台协同 达成模型持续迭代与优化 比如 PTC在平台里集成可实时发觉边缘设备异常的模块 并与云端分析交互分享 达成模型迭代生长
云平台介绍
龙兴物联云平台依据工业互联网平台建设标准设计、开发，能为用户提供一站式解决方案。该平台借助边缘网关的数据支撑，可为用户提供工业PaaS层服务。同时还能提供各行业SaaS层等多级服务。
工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求构建的工业云平台。它构建了基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系。该平台能支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置。它包括边缘、平台（工业PaaS）、应用三大核心层级工业互联网平台是工业云平台延伸发展而来。其本质是在传统云平台基础上，叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术。构建更精准、实时、高效的数据采集体系。建设使能平台，该平台具备存储、集成、访问、分析、管理功能。实现工业技术、经验、知识模型化、软件化、复用化。以工业APP形式为制造企业提供各类创新应用。最终形成资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。
通用平台使能技术快速发展。工业数据建模与分析技术快速发展。数据集成与边缘处理技术快速发展。应用开发和微服务技术快速发展。这些对工业互联网平台的构建和发展产生深远影响。在平台层，PaaS技术加速改变信息系统的构建方式。PaaS技术加速改变信息系统的组织方式。新型集成技术加速改变信息系统的构建方式。新型集成技术加速改变信息系统的组织方式。容器技术加速改变信息系统的构建方式。容器技术加速改变信息系统的组织方式。在边缘层，边缘计算技术拓展了平台收集数据的范围。边缘计算技术拓展了平台管理数据的范围。边缘计算技术拓展了平台收集数据的能力。边缘计算技术拓展了平台管理数据的能力。在应用层 微服务等新型开发框架 推动工业软件开发方式持续变革 工业机理与数据科学深度融合 正引发工业应用的创新浪潮
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工业互联网平台体系架构
工业互联网平台是面向制造业数字化、网络化、智能化需求构建的平台。它构建了基于海量数据采集、汇聚、分析的服务体系。它是支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。该平台包括边缘、平台（工业PaaS）、应用三大核心层级。可以这么看，工业互联网平台是工业云平台延伸出来并发展而成的。它的本质是在传统云平台之上，叠加物联网、大数据、人工智能等新兴技术。通过这些技术构建出更精准、实时、高效的数据采集体系。还要建设一个使能平台，这个平台具备存储、集成、访问、分析、管理等功能。实现工业技术、经验、知识的模型化、软件化、复用化。以工业APP的形式为制造企业提供各类创新应用。最终形成一个资源富集、多方参与、合作共赢、协同演进的制造业生态。
层是边缘。要构建工业互联网平台的数据基础，需进行大范围、深层次的数据采集，以及异构数据的协议转换和边缘处理。其一，要通过各类通信手段接入不同设备、系统和产品，采集海量数据。其二，依托协议转换技术实现多源异构数据的归一化和边缘集成。其三，利用边缘计算设备实现底层数据的汇聚处理，并实现数据向云端平台的集成。二层是平台。它基于通用PaaS。叠加大数据处理功能。还有工业数据分析功能。以及工业微服务等创新功能。构建出可扩展的开放式云操作系统。其一，提供工业数据管理能力。将数据科学与工业机理相结合。助力制造企业构建工业数据分析能力。达成数据价值挖掘。其二，把技术、知识、经验等资源转化为可移植、可复用的工业微服务组件库。以供开发者调用。其三，构建应用开发环境。借助微服务组件和工业应用开发工具。帮助用户快速构建定制化的工业 APP。
三层是应用。其形成满足不同行业、不同场景的工业SaaS和工业APP。这构成了工业互联网平台的最终价值。一方面，提供了设计、生产、管理、服务等一系列创新性应用。另一方面，构建了良好的工业APP创新环境。借此环境，开发者能基于平台数据及微服务功能实现应用创新
除此之外，工业互联网平台包含IaaS基础设施。还涵盖整个工业系统的安全管理体系。这些构成了工业互联网平台的基础支撑和重要部分。泛在连接、云化服务、知识积累、应用创新是辨识工业互联网平台的四大特征。其中泛在连接是一个特征。它具备对设备、软件、人员等各类生产要素数据的全面采集能力。二是云化服务。可达成基于云计算架构的海量数据存储。还能进行海量数据管理。也可实现海量数据计算。三是知识积累。能提供基于工业知识机理的数据分析能力。并可实现知识的固化。还能实现知识的积累。也能达成知识的复用。四是应用创新。能够调用平台功能及资源。能提供开放的工业APP开发环境。可实现工业APP创新应用
工业互联网平台核心技术详解
1.数据集成与边缘处理技术
设备接入：通信协议包括工业以太网、工业总线等。通用协议有以太网、光纤等。无线协议包含3G/4G、NB-IOT等。通过这些协议把工业现场设备接入到平台边缘层。
协议转换：一方面运用协议解析、中间件等技术。兼容各类工业通信协议。比如OPC、CAN等。还要兼容软件通信接口。以此实现数据格式转换与统一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式。从边缘侧传输采集到的数据到云端。达成数据的远程接入
边缘数据处理依靠高性能计算芯片、实时操作系统、边缘分析算法等技术支持。在网络边缘侧靠近设备或数据源头的地方开展数据预处理、存储以及智能分析应用。这样能提升操作响应灵敏度、消除网络堵塞。还能与云端分析形成协同。
2.IaaS技术
借助虚拟化技术。实现计算机资源池化管理。包括网络、计算、存储等资源。通过分布式存储、并行计算、负载调度等技术达成。依据需求弹性分配资源。保障资源使用安全与隔离。为用户供给完善的云基础设施服务
3.平台使能技术
资源调度：实时监控云端应用业务量的动态变化。结合相应调度算法。为应用程序分配底层资源。让云端应用自动适应业务量变化。
多租户管理：借助虚拟化技术。实现不同租户应用的隔离。借助数据库隔离技术。实现不同租户服务的隔离。以此保护租户隐私与安全。借助容器技术。实现不同租户应用和服务的隔离。保护其隐私与安全
4.数据管理技术
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数据处理框架：借助分布式处理架构，比如Spark、Storm等，满足海量数据批处理需求。满足海量数据流处理计算需求。
数据预处理：采用数据冗余剔除办法。运用异常检测手段。使用归一化方式。以此对原始数据做清洗。从而为后续存储。以及管理与分析。提供高质量数据来源
数据存储与管理：借助分布式文件系统、NoSQL数据库、关系数据库、时序数据库等各异的数据管理引擎来达成海量工业数据的分区选择。实现海量工业数据的存储。完成海量工业数据的编目。达成海量工业数据的索引等。
5.应用开发和微服务技术
支持多种语言编译环境，如Java、Ruby和PHP等。还提供各类开发工具，像JBoss、git等。以此构建高效便捷的集成开发环境。
微服务架构提供管理机制。该管理机制涵盖服务注册。还包括服务发现。也有服务通信。以及服务调用。它提供运行环境。支撑松耦合应用开发。这种开发基于微型服务单元集成。它还支撑松耦合应用部署。
图形化编程：借助类似的图形化编程工具。它能简化开发流程。还支持用户采用拖拽方式来创建应用。也支持用户采用拖拽方式来测试应用。也支持用户采用拖拽方式来扩展应用等
6.工业数据建模和分析技术
数据分析算法：借助数学统计算法。运用机器学习算法。利用人工智能算法。实现面向历史数据的分析。实现面向实时数据的分析。实现面向时序数据的聚类分析。实现面向时序数据的关联分析。实现面向时序数据的预测分析
机理建模：运用机械、电子、物理、化学等领域专业知识。结合工业生产实践经验。基于已知工业机理构建各类模型。达成分析应用目的。
7.安全技术
数据接入安全：运用工业防火墙技术。运用工业网闸技术。运用加密隧道传输技术。以此防止数据泄漏。防止数据被侦听。防止数据被篡改。确保数据在源头安全。确保数据在传输过程中安全。
平台安全：借助平台入侵实时检测技术。依靠网络安全防御系统。凭借恶意代码防护手段。运用网站威胁防护措施。利用网页防篡改技术。以此实现工业互联网平台的代码安全。达成应用安全。保障数据安全。维护网站安全
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龙兴物联以客户为中心。提供7×24小时热线支持。提供技术咨询服务。服务方式有热线电话、远程协助等。解答用户日常使用问题。解答用户运维中的问题。提供方便快捷的技术支撑服务。
对于物联网云平台产品尤其是工业应用场景而言系统稳定性至关重要我们会依靠现有技术沉淀从研发设计层面着手加强系统稳定及冗余性设计增强云平台抗风险能力保障系统运行稳定性
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