监控易为数字化筑墙基:解决企业“数实融合”第一步的卡脖子问题

文章来源:网络整理编辑:采集侠2022-04-15 14:32

导读:

[监控易为数字化筑墙基:解决企业“数实融合”第一步的卡脖子问题

在我国,数字化转型和产业升级已经进入了深水区。从2020年5月国家发改委发布“数字化转型伙伴行动”以来,数字化转型逐渐向中小企业覆盖,并逐渐深入各行各业。伴随着转型的快节奏,瓶颈也开始出现,硬件生态的短板充分暴露,设备之间“互盲”让数字化转型深水“触礁”,仅仅在第一步——数据的采集,就极大制约企业向泛IT化、多终端化、智能化拓展,阻碍了数实融合的脚步。这也在刚刚落幕的两会中,引起了产业专家的关注。

监控易为数字化筑墙基:解决企业“数实融合”第一步的卡脖子问题

数据采集竟然让数字化转型“深水触礁”

在刚刚过去的两会中,红杉中国创始及执行合伙人沈南鹏在提案中表示,工业数据的采集和如何形成闭环支持生产流程,仍是限制数据价值释放的重要短板。同时,工业制造的领域知识和智能建模等数据处理能力的提供者存在脱节,专家经验无法有效固化到软件平台。

且不止是工业领域,在一切泛IT领域,数据的利用都是数字化转型的重头戏,这也是各行各业争相“攻坚”的技术高地。“不做数字化转型,就会被数字化转行。”有知名企业高管这样描述过对全行业数字化的“转型焦虑”。在这样焦虑的气氛中,企业开启数字化转型,多少有点“赶鸭子上架”的意思。“数实融合”是企业数字化的阶段性目标。出乎意料的是,仅仅数实融合的第一步——数据采集,就让企业“深水触礁”。随着转型深入,企业的基础设施建设短板充分暴露:几乎在全领域范围内,数据的采集和使用都成为“迈不出去的第一步”。

监控易为数字化筑墙基:解决企业“数实融合”第一步的卡脖子问题

企业数字化转型必将导致基础设施的迭代和扩充,“数实融合”的挑战就在于,将整个生产链条的设备数据统合起来,结合决策者的经验管理全局、优化局部,与企业运作、产出形成完整协同闭环。数据采集的意义在于“让设备自己说话”;而目前数据采集的难点在于——终端数据的多样性,让其很难高效统合,无法供企业进行高效数字化运维。形象点说,设备的“话”,现有的运维体系“听不懂”。且数据采集的难度,和企业智慧终端设备的丰富程度紧密相关,故而IT化越深入的领域,该问题越为紧迫严重。

数据采集为什么轻易卡住IT运维的脖子?

三大因素让工业及IT运维场景的设备统合变得极为困难。首先是设备、软件之间各不相同的协议和标准。协议是终端之间会话的基础,标准则约定了交互信息的范式。其配套的软件,往往只能实现该设备特定任务下的数据采集、可视化,实现某一细分生产场景下的”局部最优“;但协议的差异却使数据无法被全局网络读取,形成“烟囱式信息孤岛”,这对于决策者的介入极度不友好。其次是设备、软件的复杂性长期存在。企业的规模越大、设备越多,其换装成本也越大,新老设备共存或许将是未来十年内的常态,直到信创产业发展到一定阶段、市场推出统一的中间件标准。第三是布局数字化转型缺乏全局意识,多数企业都反复陷入“局部数字化”的陷阱,寄希望于单纯引入硬件设备完成企业数字化武装,其后果则是再一次加剧了系统内设备的复杂性,让整条生产链的信息孤岛现象更加严峻。前期投入成本大,数字化成效不明显,最终在数字化转型中“深水触礁”。

监控易为数字化筑墙基:解决企业“数实融合”第一步的卡脖子问题

数字化转型的历史进程,不夸张地说,也不失为一场大规模“试错”,也对数字化转型解决方案提出了更高的要求:SaaS化、专业化、集成化,以设备为中心全面构建生态体系。SaaS化意味着从工具层面掌控网内设备,专业化让方案拥有自主可控的技术体系以便于横向扩充智慧终端,集成化则大幅减少企业对服务提供方的管理成本。

监控易“洞察一切设备”为数据采集筑好墙基

目前信创催生了大量应用场景,反哺了生产力,但阵痛也是显而易见的:种类繁杂的基础设施,带来了更严重的数据碎片化现象。数字化转型以这样的状态进入中场,各家的诉求可以预见地殊途同归:一体化智慧运维解决方案。

在这场“抢跑”的较量中,美信时代不是后知后觉的那一批。面对数字化在数据采集这一步“深水触礁”局面,美信时代早有准备,监控易为万物互联背景下的数据采集筑好了墙基。监控易脱胎于底层自主研究,进而向上层应用拓展,拿出了“洞察一切设备”的杀手锏。

监控易为数字化筑墙基:解决企业“数实融合”第一步的卡脖子问题

底层数据库是数字化的基座,也是市场上被西方垄断最严重、产业数字化进程中最后需要攻克的瓶颈之一。数据库经历多年的演化,呈现出从专用到泛用、从单一功能到复合功能的趋势。时至今日,超融合数据库已经是公认的最符合“万物互联”场景应用的数据库类型了。监控易基于完全自研的Big River四合一超融合数据库,集表状数据库、KV数据库、内存数据库、时序数据库于一体,这让监控易具有了针对复杂数据的储存、运算和检索能力。高并发、高性能特性,则为产品赋予了可应用于工业级别场景环境的优秀性能。在此基础上打造智慧运维解决方案,也充分考虑到了场景设备的复杂,加入了对协议标准的应对设计。如泛IT一体化智慧运维平台监控易使用RFC规定的标准协议,能够识别拓扑网络内所有支持协议的智能设备并纳入监控,并生成可视化图表,汇总到决策者处。数据异常时精确告警,有效破解“不识设备”的死局。监控易还采用全球领先的云边端一体化架构,分布式部署、一体化运维的特性,正是目前囿于“数据孤岛”企业的所必须的。

监控易为数字化筑墙基:解决企业“数实融合”第一步的卡脖子问题

目前监控易已经广泛运用于政府、军工、金融、电力、石油石化、交通、医疗等30多个领域,为企业用户的数据采集补上最后一个漏洞,实现了一体化监控智慧运维落地,积累了丰富的行业应用经验。企业客户面临的症结往往都是数字化运维的临门一脚:如国网上海电力公司的调度自动系统在线监测平台案例中,用户在设备上云的时候面临设备资产信息不透明、设备精密以至人工排查难以发现故障、机房跨区域等问题,监控易为其实现了自动巡检、设备信息一体可视化监控,并能提供精确的故障报警,实现了对电力二次系统异常故障的精准防控。再如某大型铝业公司,在信息数字化过程中已经实现了操作系统、数据库、服务器、虚拟设备等的国产化升级,却缺乏有效的统一监控解决方案。美信时代通过对工厂数据进行数据清洗、数据梳理,并将采集及聚合的数据提供给用户,使其结合业务需求实现更高层级的数据再利用,以盘活数据、发挥数据的更大效能。成功的应用经验表明,“洞察一切设备”诉求的出现,是产业向智慧化迈进一大步的特征。产业升级往往是渐进性的,当产业数字化转型将目光聚焦到数字设施,进一步将重心锁定到对设备的洞察,表明我国的产业数字化进程已经结束了对硬件设备的无序迭代,开始有序消化市面上现有硬件设施,催化通用中间件、技术标准的探索与落地。

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