引言

隨著航空制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程的高速推進，制造產(chǎn)線數(shù)字化程度不斷提升以及傳感技術(shù)廣泛應(yīng)用，海量類別多樣、復(fù)雜度高、質(zhì)量參差的實時數(shù)據(jù)、非實時數(shù)據(jù)，以及結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)呈幾何式增長，數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)資源、計算資源和存儲資源都面臨巨大的壓力，通信網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器資源的建設(shè)進程已難以滿足當(dāng)前航空制造數(shù)字化業(yè)務(wù)的信息聯(lián)通和算力需求。

云計算嚴(yán)重依賴網(wǎng)絡(luò)，計算資源過于集中，靈活性不足，面對系統(tǒng)實時性和可靠性要求較高的應(yīng)用場景時，服務(wù)能力不足［1］；邊緣計算作為云計算的補充，能夠在數(shù)據(jù)源頭完成一定規(guī)模的數(shù)據(jù)分析處理，具有網(wǎng)絡(luò)時延小、實時性好的特點［2］；因此，云–邊–端作為一種新型的數(shù)據(jù)治理架構(gòu)被提出［3］，它結(jié)合了云計算和邊緣計算的優(yōu)點，運用云-邊資源同步［4］技術(shù)，以最低的成本滿足用戶低延遲服務(wù)的需求。

目前，云-邊-端數(shù)據(jù)治理架構(gòu)已廣泛應(yīng)用于電力系統(tǒng)［5］、車聯(lián)網(wǎng)［6］、物聯(lián)網(wǎng)［7］、智能交通［8］等領(lǐng)域，相關(guān)研究主要聚焦于系統(tǒng)架構(gòu)優(yōu)化［9］、傳輸時延及帶寬降低［10］、數(shù)據(jù)質(zhì)量提升［11］等方面，主要目標(biāo)是減少資源同步時延、降低系統(tǒng)能耗以及提高用戶體驗。

基于此，本文面向航空機載產(chǎn)品制造場景，提出一種基于云-邊-端的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)治理架構(gòu)，從數(shù)據(jù)傳輸、邊緣數(shù)據(jù)治理、云端數(shù)據(jù)治理等維度給出解決方案，提升數(shù)據(jù)傳輸效率和數(shù)據(jù)存儲質(zhì)量，并通過實驗驗證了架構(gòu)的可行性和可用性。

1基于云-邊-端的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)治理架構(gòu)設(shè)計

本文以數(shù)據(jù)為核心，構(gòu)建基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云平臺的遠程分布式云-邊-端一體化多源異構(gòu)數(shù)據(jù)治理架構(gòu)，如圖1所示，數(shù)據(jù)自底向上逐層傳輸處理，涵蓋數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)處理和數(shù)據(jù)應(yīng)用全過程，形成多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集、邊緣數(shù)據(jù)預(yù)處理傳輸、云數(shù)據(jù)中心工業(yè)大數(shù)據(jù)存儲以及云端業(yè)務(wù)應(yīng)用系統(tǒng)等各環(huán)節(jié)技術(shù)與業(yè)務(wù)架構(gòu)解決方案。

（1)工廠端：解決制造現(xiàn)場端多類型設(shè)備、多類業(yè)務(wù)系統(tǒng)以及多種監(jiān)測方案產(chǎn)生的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集問題，采集數(shù)據(jù)包括設(shè)備實時運行數(shù)據(jù)、工藝數(shù)據(jù)以及計劃、質(zhì)量等業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)；

（2)邊緣端：采集工廠端設(shè)備和本地網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)協(xié)議解析完成采集，經(jīng)清洗處理在本地數(shù)據(jù)庫形成備份，實現(xiàn)設(shè)備告警、狀態(tài)監(jiān)控、數(shù)據(jù)處理、歷史數(shù)據(jù)查詢等功能，同時將設(shè)備采集信息傳送給數(shù)據(jù)中心；

（3)云端：采集邊緣端上報數(shù)據(jù)和工廠端本地數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特性選擇實時數(shù)據(jù)庫、關(guān)系數(shù)據(jù)庫或者分布式存儲，經(jīng)數(shù)據(jù)處理，形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)，實現(xiàn)制造過程數(shù)據(jù)云端的統(tǒng)一匯聚，支撐制造業(yè)務(wù)服務(wù)、數(shù)字孿生、大數(shù)據(jù)服務(wù)、人工智能算法服務(wù)等云端應(yīng)用。

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作者信息：

許政，阮西玥，陳祥浩

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