Новости ИТ-технологий

Платформа АСУ ТП открытая архитектура

Платформа АСУ ТП. Типы и выбор.

Платформа АСУ ТП

Современная платформа АСУ ТП делится на два типа: Распределенные системы управления (DCS) и Программируемые логические контроллеры (PLC). Однако процесс принятия решения в отношении новой или модернизации имеющейся АСУ ТП требует большего чем просто выбор между ними. Современные системы управления могут также включать в себя и другие технологии. Например система противоаварийной защиты (SIS) и система диспетчерского контроля и сбора данных (SCADA), кроме этого промышленный интернет вещей (IIoT) и другие возможности интеграции с корпоративными бизнес-системами.
Принятие во внимание этих технологий и необходимых функций, а также учет дополнительных факторов, о которых подробно говорится ниже, приводит к совершенствованию процесса принятия решений. Что приведет к успешному внедрению современных систем управления на протяжении всего их многолетнего жизненного цикла.

Читать далее

Новинки IoT от MS для промышленности

26 апреля 2018 Microsoft объявила о нескольких обновлениях и достижениях в рамках Digital Factory Hall на Hannover Messe 2018, крупнейшей в мире ежегодной производственной выставке в Ганновере, Германия. Что касается производства, некоторые новинки IoT включают в себя:

  • Automatic Discovery Service for Connected Factory: были добавлены несколько компонентов в базовую архитектуру промышленного IoT для упрощения подключения и обеспечения безопасности промышленных активов. Доступные, с открытым исходным кодом, в Azure IoT Suite Connected Factory компоненты работают в Azure IoT Edge и как микрослужбы в Azure. Они поддерживают интерфейс OPC UA Global Discovery Server для совместимости с существующими клиентами и серверами.
  • Azure IoT Hub и Device Provisioning Service в Azure Stack: Microsoft также представила Azure IoT Hub и IoT Hub Device Provisioning Service в Azure Stack, расширение Azure для локальных сред. Это позволит операторам развертывать устройства IoT и управлять ими, а также собирать и обрабатывать данные в режиме реального времени на своих объектах.
  • Azure Sphere: на прошлой неделе на конференции RSA по безопасности, Microsoft анонсировала превью Azure Sphere, первой целостной платформы для обеспечения безопасности промышленного уровня для подключения микроконтроллерных (MCU) устройств. 9 млрд из которых, как ожидается, будет установлено в этом году в различных устройствах, начиная от бытовой техники до промышленного оборудования на заводах.
  • Azure Time Series Insights: в ответ на запросы производителей Корпорация Microsoft планирует новое обновление для службы Times Series Insights (TSI), которая добавляет возможности масштабируемого хранения и архивации данных.

Новинки IoT от Microsoft

Читать далее

Облачное хранилище данных

Облачное хранилище данных: проектирование и реализация

Создать современное облачное хранилище данных сложно. В этой статье рассматриваются методы, которые можно использовать для разработки и реализации хранилищ данных, которые вписываются в стандарты современных облачных платформ.

Облачное хранилище данных

Читать далее

PolarDB

PolarDB — сервис Баз Данных для предприятий

PolarDB — это сервис по предоставлению реляционных баз данных следующего поколения от Alibaba.

Даже с учетом возможностей существующих реляционных баз данных нам еще предстоит полностью решить проблему интеграции традиционных реляционных баз данных с общедоступными облачными средами. В общедоступной облачной среде с увеличением числа пользователей и служб мы постоянно сталкиваемся с проблемами резервного копирования, производительности, миграции, емкости жесткого диска и задержки при записи бинарного лога (binlog).

PolarDB Alibaba Cloud

Читать далее

Большие данные

Глубокое обучение. Обработка больших данных

Что такое глубокое обучение?

На самом деле глубокое обучение — это отрасль машинного обучения. Машинное обучение включает в себя несколько различных типов алгоритмов, которые получают тысячи данных и пытаются учиться у них, чтобы предсказать новые события в будущем. Но глубокое обучение применяет нейронную сеть в качестве расширенных (или вариативных) форм. Глубокое обучение способно обрабатывать миллионы точек данных.

Глубокое обучение

Самая фундаментальная основа глубокого обучения — это его способность выбирать подходящие признаки из множества. Действительно, глубокое обучение суммирует данные и вычисляет результат на основе сжатых данных. Это то, что действительно необходимо в искусственном интеллекте, особенно когда у нас есть огромная база данных с нагруженными вычислениями.

Глубокое обучение имеет последовательные слои, которые наполнены нейронной сетью. Эти слои имеют нелинейную функцию с обязанностью выбора объектов. Каждый слой имеет выходные данные, которые будут использоваться в качестве входных данных для следующих слоев. Приложения для глубокого обучения — это компьютерное зрение (например, распознавание лиц или объектов), распознавание речи, обработка естественного языка (NLP) и обнаружение киберугроз.

Читать далее

Большие данные

Инструменты Больших данных. Hadoop и другие

Большие данные: Виды обработки

Скачать сконфигурированный Hadoop — 116MB

Большие данные

Читать далее

Большие данные

Большие данные. Введение

Большие данные можно найти практически во всем, что окружает нас. В этой статье описывается практический пример того, как обрабатывать большие данные (> 1 петабайта = 10^15 байт) с помощью hadoop с определением нескольких кластеров spark и проводить тяжелые вычисления с помощью библиотек tensorflow в python.Большие данные

Читать далее

Распознавание голоса на производстве

Может ли распознавание голоса быть полезно для промышленности?

С момента выпуска Amazon продала более 20 миллионов устройств Echo с Alexa — активируемым голосом помощником. Это изменило способ выполнения многих ежедневных задач, от покупок до получения обновлений погоды. Может ли Alexa сделать то же самое для производства? Представим, как технология распознавание голоса может улучшить производственные процессы.

Распознавание голоса на производстве

Читать далее

Anybus .NET Bridges для PROFIBUS, PROFINET, EtherCAT и EtherNet/IP

Новая линейка Anybus .NET Bridges объединяет полевые сети предприятия и ИТ-системы

Преодоление разрыва между операционными технологиями (OT) и ИТ-приложениями на основе .NET.

HMS Industrial Networks представляет новую линейку Anybus .NET Bridges для PROFIBUS, PROFINET, EtherCAT и EtherNet/IP. Устраняя разрыв между операционной технологией (OT) и ИТ, семейство сетевых мостов .NET Bridges позволяет представлять данные из промышленного оборудования в ИТ-приложения на основе .NET.
Anybus .NET Bridges для PROFIBUS, PROFINET, EtherCAT и EtherNet/IP
Читать далее

Облачные вычисления в АСУТП

Рост облачных вычислений в АСУ ТП. Часть 2

Консолидация и анализ облачных данных

Сейчас мы наблюдаем огромный скачок в реализации облачных вычислительных систем, в различных приложениях и во всех секторах. Внедрение облачных вычислений в промышленной автоматизации помогает управлять данными и производительностью.

Облачные вычисления в АСУТП

Облачные технологии открыли для отрасли возможности для понимания, казалось бы, случайных / непредвиденных событий, которые было трудно предсказать в прошлом, из-за отсутствия данных и правильных прогнозных моделей данных. В настоящее время эти модели развернуты в производственных подразделениях и собирают большие объемы данных. Что позволяет эффективно обмениваться данными и предоставлять специалистам отрасли проверенные механизмы обработки данных и инструменты анализа.

Читать далее