互联网技术架构图
cysgjj时间2024-07-04 12:15:52分类互联网技术浏览37
工业互联网上下游体系是怎样的？
原创 /刘成军，造奇智能新媒体创始人兼主编，工业互联网研习社发起人
虽然经过一段时间的酝酿和探索，对于工业互联网来讲，要想整体把握它，却不是一件简单的事情。它所席卷的范围，甚至比智能制造还要广阔。可以说，工业互联网已经不能用“上下游价值链来描述和概括了。需要用“新型价值网络”、生态等视野才能完整看待它。[工业互联网架构体系]
在国内，从上图可以看出，工业互联网是以工互平台为核心，囊括了IaaS、PaaS和SaaS及设备接入层，包括大中型制造企业、自动化厂商、ICT企业、工业软件企业、互联网巨头等先行先试，深度参与其中，包括硬件厂商、集成商、咨询机构、资本方都跃跃欲试，期望从工业互联网（平台）这条宽广且漫长的赛道分一杯羹。
笔者曾在之前的研习社知识沙龙分享到，每家参与者竞相入场或以平台面目或以服务商角色，都有很多各自道理，实际上就是遵循着商业逻辑在决策和行动，尽管不是每一家都能从长长的赛道中跑出来。
（工业互联网研习社知识沙龙召开：与你一起，看懂未来大势）
平台的机会总是垄断而稀少的，不仅仅在于其潜在的网络规模效应的属性决定，而且其作为某一生态的构想者、搭建者及运营者，对于战略、思维、认知、领导力、***、资本、人才及持续演进能力，本身就是一个个绵延无常的挑战。
如果仔细分析工互平台的四层架构，就能发现商业机会的多寡。边缘层由传统自动化厂商和边缘层设备商占据，目前来看仍有些门槛； IaaS层越来越由几大云计算厂商把持；工业PaaS层毫无争议是当下及未来一个阶段主要争夺的领域，而繁荣茂盛的SaaS才是更广阔的疆域，也是中小团队发力的创业机会。
中国智能制造、工业互联网、工业4.0的重点在于生产力的转变与提升，国家政策和项目试点资金支持的关键创新在于普惠广大的中小型制造企业，而不再是核心企业和重点企业；
更要明确与重视产业互联网及供应链创新的建设，这是代表生产关系的转变与提升，因为很多人忽视了生产关系这个看不见的***机制，且供应链创新的政策和项目试点资金也同样在于普惠广大的中小型制造企业，物流企业，流通企业，而不再是核心企业和重点企业。
呼吁创业家、专家学者、***机构、媒体报道，切记切记。
这个还确实是自动化行业的一个议题。不过工业互联网其实不是新概念了，不过一直以来技术没有实现，也达不到要求。
下面是一个智能制造的流程图。工业互联网是智能制造的重要实现平台。
我用通俗的表达方式说明工业互联网的概念。（不是行业定义，就是为了大家能理解，有不妥的可以讨论，别攻击）
工业生产中有两样东西需要高速的流通。（除了钱之外）
数据信息，包括生产数据，工厂制造参数类实时数据。生产类数据包括产品的来料，工序，加工情况等。
参数类的数据包括各个加工设备的数据，以及第一道流程加工完后，下一道流程加工的情况，同时最好能够实现远程数据监控以及实时数据监控及修改。比如说发现那个产品有问题，及时挑出来再加工。
工业互联网的概念，可能大家在做工业产品的时候会有更为切身的感受。
1、现在工业产品有大量的通讯协议，大家都不是互通的。我举几个例子，例如canopen，profibus，modbus，EtherCAT等等。这是工业产品的底层通讯问题，这个还不是最关键的，现在已经有可以转换协议的产品出现了。
知乎[_a***_]的技术架构是什么样的？
知乎截止2019年1月，用户数2亿、话题38万、问题2800万、回答数1.3亿。今天我们通过知乎在线部分的技术架构分享，来聊聊互联网平台技术架构都考虑了哪些层面～
1、微服务架构，知乎从 11 年就开始了微服务的探索，尝试过 protocol buffers、Avro、Thrift，最终在 16 年确认使用 Thrift，同时使用 Consul 和 HAProxy 作为注册中心和负载均衡。是在 14 年确认的这套微服务架构，并且稳定使用到了现在。所以大家不要问为什么不使用 gRPC 了。
2、云平台，知乎有自己的内部研发的 ZAE ，绝大部分的在线业务容器在 15 年就已经全部跑在了 Docker 里，现在我们 HBase 和 Kafka 也是跑在容器里的。我们最开始使用的是Mesos 做的***调度，现在已经切换到了 Kubernetes 。
3、部署平台，知乎的部署平台是与 ZAE 在一起的， 基于 Jenkins 搭建的自动集成，在 MR（Gitlab） 阶段自动使用 SonarQube 进行静态代码检查。部署分为测试环境，办公室环境，金丝雀1（灰度单个容器），金丝雀2（灰度 20% 流量），生产环境（100% 流量上线）。如果金丝雀阶段出现错误，会自动进行回滚操作。
4、监控，我们主要基于 Grafana、OpenTracing、Graphite 等搭建了监控系统。同时自研了 Halo 可以方便的是业务方观测到服务之间的依赖关系、响应时间（P95, P99, P999）、错误数。同时也进行了新技术的尝试，目前在业务容器监控使用了Prometheus 。
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