一、工業互聯網平臺架構核心要素
工業互聯網平臺的本質是工業云平臺，它基于應用需求，搭建對工業數據采集、存儲、分析和應用的模塊體系，實現工業互聯網輔助的生產功能。其核心由基礎設施層（IaaS）、平臺層（PaaS）、應用層（SaaS）三層組成，再加上端層、邊緣層，共同組成工業互聯網平臺的基本架構。
1、端層
端層也稱設備層，指生產現場的各種物聯網型工業設備，如數控機床、工業傳感器、工業機器人等，它們貫穿產品全生命周期，分別起到生產、檢測、監控等不同作用，以監測生產現場，靈活處理生產過程中的不同情況。端層以物聯網技術為基礎，產生并匯聚大量的工業數據，包含歷史數據和即時數據，也使得端層成為工業互聯網平臺的底層基礎。但是，由于端層的工業數據來源于不同設備、不同系統，因此需要進一步處理，才能向上層傳遞并利用。
2、邊緣層
邊緣層對端層產生的工業數據進行采集，并對不同來源的工業數據進行協議解析和邊緣處理。它兼容OPC/OPC UA、Mod-Bus等各類工業通信協議，把采集數據進行格式轉換和統一，再通過光纖、以太網等鏈路，將相關數據以有線或無線方式（如5G、NB-IoT等）遠程傳輸到工業互聯網平臺。
邊緣計算技術是邊緣層的重要組成部分。它基于高性能計算芯片、實時高速處理方法、高精度計算系統等先進技術或工具支撐，在工業設備、智能終端等數據源頭一側，進行數據的先處理和預處理，提升系統反應速度和數據傳輸速度，解決數據傳輸和通信的時延問題。邊緣計算的優點是具有較低的延遲以實現較短的響應時間，以及解決能源消耗、帶寬負擔和安全問題的潛力。
3、IaaS層
基礎設施層（IaaS）主要提供云基礎設施，如計算資源、網絡資源、存儲資源等，支撐工業互聯網平臺的整體運行。其核心是虛擬化技術，利用分布式存儲、并發式計算、高負載調度等新技術，實現資源服務設施的動態管理，提升資源服務有效利用率，也確保資源服務的安全。IaaS層作為設備和平臺應用的連接層，為PaaS層的功能運行和SaaS層的應用服務提供完整的底層基礎設施服務。
4、PaaS層
平臺層（PaaS）是整個工業互聯網平臺的核心，它由云計算技術構建，不僅能接收存儲數據，還能提供強大的計算環境，對工業數據進行云處理或云控制。它的根本是在IaaS平臺上構建了一個擴展性強的支持系統，也為工業應用或軟件的開發提供了良好的基礎平臺。
PaaS層能以平臺優勢，利用數據庫、算法分析等技術，實現數據進一步處理與計算、數據存儲、應用或微服務開發等功能，以疊加、擴展的方式提供工業應用開發、部署的基礎環境，形成完整度高、定制性好、移植復用程度高的工業操作系統。PaaS層還能根據業務進行資源調度，也能保障數據接入、平臺運營、接口訪問的安全機制，保障業務正常開展。
5、SaaS層
應用層（SaaS）是工業互聯網平臺的關鍵，它是對外服務的關口，與用戶直接對接，體現了工業數據最終的應用價值。SaaS層基于PaaS層平臺上豐富的工業微服務功能模塊，以高效、便捷、多端適配等方式實現傳統信息系統的云改造，為平臺用戶提供各類工業APP等數字化解決方案，發展大數據分析等綜合應用，實現資源集中化、服務精準化、知識復用化。
二、工業互聯網平臺核心技術
工業互聯網平臺需要解決多類工業設備接入、多源工業數據集成、海量數據管理與處理、工業數據建模分析、工業應用創新與集成、工業知識積累迭代實現等一系列問題，涉及七大類關鍵技術，分別為數據集成和邊緣處理技術、IaaS技術、平臺使能技術、數據管理技術、工業數據建模與分析技術、應用開發和微服務技術、安全技術。
1、數據集成與邊緣處理技術
設備接入：基于工業以太網、工業總線等工業通信協議，以太網、光纖等通用協議，3G/4G、NB-IOT等無線協議將工業現場設備接入到平臺邊緣層。
協議轉換：一方面運用協議解析、中間件等技術兼容ModBus、OPC、CAN、Profibus等各類工業通信協議和軟件通信接口，實現數據格式轉換和統一。另一方面利用HTTP、MQTT等方式從邊緣側將采集到的數據傳輸到云端，實現數據的遠程接入。邊緣數據處理：基于高性能計算芯片、實時操作系統、邊緣分析算法等技術支撐，在靠近設備或數據源頭的網絡邊緣側進行數據預處理、存儲以及智能分析應用，提升操作響應靈敏度、消除網絡堵塞，并與云端分析形成協同。
2、IaaS技術
基于虛擬化、分布式存儲、并行計算、負載調度等技術，實現網絡、計算、存儲等計算機資源的池化管理，根據需求進行彈性分配，并確保資源使用的安全與隔離，為用戶提供完善的云基礎設施服務。
3、平臺使能技術
資源調度：通過實時監控云端應用的業務量動態變化，結合相應的調度算法為應用程序分配相應的底層資源，從而使云端應用可以自動適應業務量的變化。
多租戶管理：通過虛擬化、數據庫隔離、容器等技術實現不同租戶應用和服務的隔離，保護其隱私與安全。
4、數據管理技術
數據處理框架：借助Hadoop、Spark、Storm等分布式處理架構，滿足海量數據的批處理和流處理計算需求。
數據預處理：運用數據冗余剔除、異常檢測、歸一化等方法對原始數據進行清洗，為后續存儲、管理與分析提供高質量數據來源。
數據存儲與管理：通過分布式文件系統、NoSQL數據庫、關系數據庫、時序數據庫等不同的數據管理引擎實現海量工業數據的分區選擇、存儲、編目與索引等。
5、應用開發和微服務技術
多語言與工具支持：支持Java，Ruby和PHP等多種語言編譯環境，并提供Eclipse integration，JBoss Developer Studio、git 和Jenkins等各類開發工具，構建高效便捷的集成開發環境。
微服務架構：提供涵蓋服務注冊、發現、通信、調用的管理機制和運行環境，支撐基于微型服務單元集成的“松耦合”應用 開發和部署。
圖形化編程：通過類似Labview的圖形化編程工具，簡化開發流程，支持用戶采用拖拽方式進行應用創建、測試、擴展等。
6、工業數據建模與分析技術
數據分析算法：運用數學統計、機器學習及最新的人工智能算法實現面向歷史數據、實時數據、時序數據的聚類、關聯和預測分析。
機理建模：利用機械、電子、物理、化學等領域專業知識，結合工業生產實踐經驗，基于已知工業機理構建各類模型，實現分析應用。
7、安全技術
數據接入安全：通過工業防火墻技術、工業網閘技術、加密隧道傳輸技術，防止數據泄漏、被偵聽或篡改，保障數據在源頭和傳輸過程中安全。
平臺安全：通過平臺入侵實時檢測、網絡安全防御系統、惡意代碼防護、網站威脅防護、網頁防篡改等技術實現工業互聯網平臺的代碼安全、應用安全、數據安全、網站安全。
訪問安全：通過建立統一的訪問機制，限制用戶的訪問權限和所能使用的計算資源和網絡資源實現對云平臺重要資源的訪問控制和管理，防止非法訪問。
在上述七大類技術中，通用平臺使能技術、工業數據建模與分析技術、數據集成與邊緣處理技術、應用開發和微服務技術正快速發展，對工業互聯網平臺的構建和發展產生深遠影響。在平臺層，PaaS技術、新型集成技術和容器技術正加速改變信息系統的構建和組織方式。在邊緣層，邊緣計算技術極大的拓展了平臺收集和管理數據的范圍和能力。在應用層，微服務等新型開發框架驅動工業軟件開發方式不斷變革，而工業機理與數據科學深度融合則正在引發工業應用的創新浪潮。
