1756-IV32岳阳原装

时间：2023-04-27

1756-IV32岳阳原装
技术难点主要包括以下几方面：

1、数据量巨大

任何系统，在不同的数据量面前，需要的技术难度都是不同的。

如果单纯是将数据采到，可能还比较好完成，但采集之后还需要处理，因为必须考虑数据的规范与清洗，因为大量的工业数据是“脏”数据，直接存储无法用于分析，在存储之前，必须进行处理，对海量的数据进行处理，从技术上又提了难度。

2、工业数据的协议不标准

互联网数据采集一般都是我们常见的HTTP等协议，但在工业领域，会出现ModBus、OPC、CAN、ControlNet、DeviceNet、Profibus、Zigbee等等各类型的工业协议，而且各个自动化设备生产及集成商还会自己开发各种私有的工业协议，导致在工业协议的互联互通上，出现了大地难度。

很多开发人员在工业现场实施综合自动化等项目时，遇到的大问题及时面对众多的工业协议，无法有效的进行解析和采集。

3、传输所需带宽巨大

传统工业信息化由于都是在现场进行数据采集，数据传输主要在局域网中进行，因此，带宽不是主要的问题。

但随着云计算技术的普及及公有云的兴起，大数据需要大量的计算资源和存储资源，因此工业数据逐步迁移到公有云已经是大势所趋了。但是，一个工业企业可能会有几十路，成规模的企业会有上百路，这么大量的文件如何通过互联网顺畅到传输到云端，是开发人员需要面临的巨大挑战。

4、对原有系统的采集难度大

在工业企业实施大数据项目时，数据采集往往不是针对传感器或者PLC，而是采集已经完成布署的自动化系统上位机数据。

这些自动化系统在部署时厂商水平参差不齐，大部分系统是没有数据接口的，文档也大量缺失，大量的现场系统没有点表等基础设置数据，使得对于这部分数据采集的难度大。

5、性考虑不足

原先的工业系统都是运行在局域网中，问题不是**考虑的重点。

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