关于数据库:莲子数据与阿里云开源-PolarDB-合作助力制造业数字化转型

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6 月 11 日 -13 日,2023 凋谢原子寰球开源峰会在北京举办。峰会上,阿里云颁布 1+4 开源策略,数据库作为重要组成部分,阿里云瑶池数据库与各开源社区领导者和数据库领域专家一起,围绕开源数据库技术中的“云原生、Serverless、HTAP、多模、AI+DB”等关键技术潮流和翻新场景展开讨论,独特探讨开源数据库在新一波技术浪潮中的发展趋势。

开源数据库技术正在日益受到重视,并成为数据技术源头翻新的支流力量,这源于社区和企业的共同努力。PolarDB 作为阿里云瑶池外围自研云数据库,于 2021 年正式开源。截止目前,PolarDB 开源社区建设了 11 个 SIG 组,吸引了 2 万名多贡献者和社区用户,同时吸引了韵达、莲子数据、网易数帆、龙蜥、武汉大学、乘数科技等 50 多个生态搭档。往年,阿里云还正式公布了“数据库 PB 开源人才打算”,旨在将 PolarDB 打造为具备寰球影响力的开源数据库。

PolarDB 作为开源的云原生分布式数据库,撑持了阿里巴巴双十一业务,同时作为云产品为宽广企业提供了高质量的服务。为了更好的为宽泛用户提供服务,在开源后须要生态的独特建设与反对,PolarDB 开源社区正一直致力与高校、培训商、服务商、产品集成、工具、新闻媒体、机构等产学研单位一起投入到开源数据库生态的建设当中,相互支持,为产业提供翻新的土壤。

因云而聚,携手共赢,莲子数据与泛滥科技公司一起成为 PolarDB 开源社区的生态成员,作为 PolarDB 开源数据库的生态单干企业,莲子数据库一体机联合 PolarDB 的生态能够赋能宽广工业企业,近期在工业数字化利用的一个理论案例就活泼体现了软硬深度联合的价值。

某企业用户是一家领有自主知识产权的国际化工业技术创新公司,其生产的次要产品包含为世界五百强企业产品提供的高级传感器。其生产制作基地在中国,研发工程师和数据科学家大部分在海内,用户的外围工业技术具备十分强的竞争力,在寰球行业链条中属于前沿翻新方向。因为生产制作全过程采纳了类半导体的生产工艺和技术,具备全自动高效生产的特点,其生产制作过程既有须要精细管制各工艺过程的流程化工属性,又有精细光刻及化学解决的基于机理反馈的物理、化学过程,因而须要对制作过程中产生的大量工艺控制数据、过程检测数据进行实时的计算、剖析和解决,既要理解以后生产的产品其过程管制程度、品质情况,同时要进行实时缺点剖析,疾速定位不良品产生的起因。

由此该企业的 IT 负责人提出其在产线本地部署的工业数据平台须要具备如下能力个性:
1. 边缘计算集群须要具备对多个异构数据源数据进行实时归集,对多维度的数据进行实时处理计算的能力。
2. 边缘部署,云边协同。边缘侧和云端采纳统一的数据处理架构,便于其简单的生产制作工程寰球布局。
3. 产品导入后其产线将疾速扩张,因而边缘侧零碎服务须要满足灵便弹性扩容,按需随时减少服务节点,而无须停产线重新部署零碎。
4. 边缘计算集群需具备弱小的实时数据处理剖析的能力,反对人工智能模型计算。
5. 应用层反对低代码开发环境。零碎移交用户后,毋庸装备业余的 IT 人员,用户的研发、工艺、品质和数据工程师能够在新产品和新工艺的开发过程中,通过配置形式,实现软件系统的利用,放慢其研发迭代的速度和效率。

该企业用户在宽泛比照市场各种支流服务器计划和各类数据平台的优缺点之后,软硬一体化的莲子边缘计算一体机最终入围用户的实施方案,一体机上部署了基于 PolarDB 最新社区版本内核生态定制的分布式数据仓库,算力和存储扩容随用户需要的减少只需简略减少服务计算节点。软件系统兼容性良好,能够按需部署在寰球支流云计算平台,与工厂边缘侧的零碎完全一致,实现无缝云边协同。一体机预装的莲子智能数据管道零碎,能够通过零碎初始化配置,实时获取生产过程、品质检测、产品设计、物料、设施及治理数据,并做实时转换 ELT 解决,根本平替了传统互联网行业数据中台中最外围的技术性能。数据计算为并行计算模式,对已知机理的数据进行分层分类解决,疾速响应工艺和品质工程师对过程和品质的剖析。对那些未知的须要持续摸索的数据,能够传输用户到建设的存储数据湖中,用于研发过程的数据挖掘和 AI 剖析。

目前该我的项目已顺利落地一期,企业用户应用这个数据平台反对其日常生产的过程,在超过半年的生产环境运行过程中没有呈现零碎不稳固的问题,同时整体零碎简直低于 INTEL 同类零碎功率一个数量级,肉眼可见的超低功耗也体现了绿色环保的节能个性,设施无需规范 IDC 空调制冷环境即可在常温下长年稳固牢靠运行,合乎工业行业双碳节能减排的政策要求。利用开发平台采纳低代码配置形式后,用户正在用这样一个翻新平台工具反对新产品和新工艺的开发,疾速响应市场的变动和需要。随着该数据平台生产数据量的迅速增长,第二期将利用大模型计算计划与数据平台对接,以工业 AI 的伎俩,来进步用户的产品设计和制程管控的能力。

正文完
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