工业互联网数据

2016年，工业互联网产业联盟（AII）发布了《工业互联网体系架构（版本1.0）》，推动产业各界在认识层面达成共识，为开展工业互联网实践提供了参考依据。2020年，工业互联网产业联盟在工业和信息化部的指导下，研究制定了《工业互联网体系架构（版本2.0）》，在继承版本1.0核心理念、要素和功能体系的基础上，从业务、功能、实施等3个视图重新定义了工业互联网的参考体系架构。

图 1工业互联网网络实施框架

根据工业互联网产业联盟2020年发布的《工业互联网体系架构2.0（版本2.0）》，数据在其中的位置和作用*清晰。其中，远端大型、超大型数据主要通过工厂外网进行连接，用于冷数据备份、大规模离线数据计算、模型训练以及其他对网络时延要求较低的应用；介于企业层和边缘层之间的中型云数据主要用于搭建工业互联网平台，进行数据解析和接入，解决多源工业数据集成、工业数据存储与处理等；而边缘数据加持智能生产，用于生产端的数据实时采集、实时处理、实时分析或实时转发，支撑传感器、网关、车床、工业机器人等。边缘、中型和大型工业数据形成完整的基础设施体系，通过各种应用的构建在底层支撑生产经营等实际场景，成为工业互联网不可或缺的一部分。

传统工业数据的特点

传统机房服务的是某个单位内部，其中为典型的是大学机房。它的一个重要作用是为计算机的学生练习编程提供上机环境，彼时的机器都是PC，对电脑性能也没有过多的要求，能够运行软件编译环境即可。后来产生了BBS，于是需要电脑可以上网，方便大家上网查询资料以及交流。但总体而言，机房里放的是PC机。

工业数据是另外一个典型场景。工业生产侧的机房通常为几个服务器，各自负责不同的生产软件，仅需要跟被控制的设备进行连接。通常这样的服务器配置较高（比如小型机），软件*作相对简单，可以满足一般的生产设备控制。随着工业互联网的发展，此类服务器开始接入企业内网，供远程控制以及相关的工业大数据平台接入进行数据挖掘和深度学习。此外，还有部分企业将营销售后也接入平台，打通企业内部数据，形成完整的工业互联网使用场景。

但此时，由于规模受限和运维方式等问题，工业数据的架构还是传统的，缺乏统一的设计、部署、调度和运维，而且由于生产场景的复杂性和性，无法进行内部的互联互通。

资源池化和运维智能的数据

近十年，我国通信互联网行业数据开始规模化、集约化发展，头部互联网巨头的服务器数量已经超百万台，“数据挣脱了传统机房模式的桎梏，技术创新潮正在加速到来”，各个层面已经形成了高度的资源池化和运维自动化。中大型数据设计之初就已经考虑到了各种资源的冗余。这种不存在单点故障、整体资源池化的架构使整个数据成为一台大型计算机，也就是Datacenter as a Computer。作为一台“计算机”，它的*作系统尤为关键。

图 2新型数据架构

在基础设施层面，形成了柴发、UPS、制冷等风火水电资源的共享，特别是预制化、模块化等新型建设方式的出现，对传统的建设模式带来形成了巨大的变革。数据的基础设施可以如搭积木一样进行按需建设，整个基础设施层面的池化为数据的高楼打下了坚持的基础。

在网络层面，中国信通院云大所联合华为等提出“超融合数据网络”概念，基于物理网络的全无损以太架构、管控析一体的管理融合、以及全场景的服务化能力融合，打破协议、管理与场景限制，化实现数据的无障碍流动，有效算力能效比，显著网络建网与运营成本，带来积极的商业价值与社会价值。

在服务器层面，可通过软件层面的虚拟化技术实现服务器的虚拟化，整体上分为开源和商业两大类，典型的技术有Xen、KVM、VMware等。通过各种虚拟化技术，将物理服务器抽象成虚拟服务器，相互独立的虚拟服务器不局限物理的界限，使硬件变成可支持动态管理的资源池，简化系统管理，提高利用率。

在运维层面，万国、腾讯、华为等先后提出“腾讯智维”、“数据智能驾驶”等解决方案，通过智能技术应用与软件智能化，实现数据全场景运营，大幅人为误*作事故率，不断优化PUE，实现能效更优的智能化运维。

可见，从基础设施层，到网络、服务器等IT层，再到运维层，数据的建设运行已经向资源池化和自动化的方向发展。但是从图2可以看到，由于各种现实情况的存在，目前仅是实现了不同层级内部的智能化，基础设施、网络和服务器的运维还是割裂的，离真正意义上的Datacenter as a Computer还有差距。

未来

数字化转型是指“利用新一代信息技术，构建数据的采集、传输、存储、处理和反馈的闭环，打通不同层级与不同行业间的数据壁垒，提高行业整体的运行效率，构建全新的数字经济体系”[]。这其中，数据的采集、传输、存储、处理和反馈的物理基础极度依赖数据。中国信息通信研究院云大所所长何宝宏表示，“毫无疑问的，无论做什么转型，首先要建数字化新型基础设施”。在工业互联网和数字化转型的浪潮中，数据、5G等数字基础设施的作用将越加重要。

只有各个层面的硬件打通，通过高度内在融合才能实现Data Center as a Computer，并通过自动化智能运维等类*作系统的加持，才可实现Data Center as a Service。新型工业互联网数据应充分运用绿色低碳技术，在可靠的前提下提供高效算力服务，赋能千行百业应用，实现高技术、高算力、高能效和高，成为工业制造的大脑，更好的承担工业互联网和数字化转型的重任。