Zbiranje in kontekstualizacija robov (Industrial Edge)
Industrial Edge upravlja naprave v bližini prodajalne in se prek priključkov OT (OPC UA, Modbus, Ethernet/IP itd.) povezuje z agnostično opremo za avtomatizacijo prodajalca. Pridobi surovo telemetrijo, alarme in dogodke.
Na robu so podatki predhodno obdelani: filtriranje, stiskanje, normalizacija časovnega žiga, obogatitev z metapodatki sredstev (hierarhije sredstev, delovni nalog/paketni kontekst) in lokalno združevanje za zmanjšanje pasovne širine v oblaku.
Notranja zbirka podatkov (MQTT/Unified Namespace) ali Industrial Information Hub širi usklajene tematske tokove za nadaljnje komponente in lokalne potrošnike.
Premostitev protokola in formatov
FFT DataBridge (Edge App) pripravlja in obogati podatke za pretakanje in zaužitje skoraj v realnem času v Databricks. Njegova brezplačna spremljevalna aplikacija FFT DataService dostopa do kontekstualiziranih podatkov iz Industrial Information Hub Essentials (Edge App) in jih daje na voljo FFT DataBridge, ki nato prek Zerobusa objavlja poravnane, kontekstualizirane podatkovne tokove, kar omogoča neprekinjeno dostavo neposredno v tabele, ki jih upravlja Unity Catalog.
Za zagotovitev robustnosti rešitev uporablja medpomnilnik v pomnilniku in lokalno obstojnost za premostitev prekinitev povezljivosti in daljše izpade. Na strani Databricks se podatki postopno vnašajo v tabele Delta v Unity Catalog, kar omogoča urejen dostop z nizko zakasnitvijo za nadaljnjo analitiko in delovne obremenitve umetne inteligence. Varna povezljivost se ohranja z mehanizmi za preverjanje pristnosti, ki temeljijo na žetonih ali na ključi.
Databricks platforma za obveščanje podatkov
Pretakanje prek Zerobusa neprekinjeno posreduje podatke v Databricks, kjer so dohodne nosilnosti OT zapisane v bronaste tabele Delta, ki jih ureja Unity Catalog, pri čemer se ohranijo surovo strukturo in metapodatki za popolno sledljivost in preglednost.
Transformacijski cevovodi, zgrajeni z deklarativnimi cevovodi Lakeflow, Databricks Workflows in Apache Spark, postopoma izboljšujejo podatke v srebrne (kurirane) in zlate (analitične) plasti, kar podpira časovno poravnavo, kontekstualno obogatitev in pripravljenost za porabo BI ter primere uporabe, ki jih vodi AI.
Modeli umetne inteligence so razvijeni in usposobljeni centralno v Databricksu z uporabo MLFlow in Mosaic AI, nato pa jih je mogoče namestiti nazaj v Siemens Industrial Edge za izvajanje z nizko zakasnitvijo blizu prodajnega prostora, kar omogoča optimizacijo zaprte zanke in fizične scenarije umetne inteligence.
Unity Catalog uvaja upravljanje od konca do konca, vključno z natančnim nadzorom dostopa, maskiranjem podatkov in sledenjem rodov, medtem ko platforma Lakehouse deluje izvorno prek AWS, Microsoft Azure in Google Cloud Platform, kar podpira uvajanje med oblaki in nemoteno mobilnost podatkov.
