Kenar toplama ve bağlamsallaştırma (Industrial Edge)
Industrial Edge, üretim tesisine yakın yerleşik cihazları çalıştırır ve OT konektörleri (OPC UA, Modbus, EtherNet/IP, vb.) aracılığıyla satıcıdan bağımsız otomasyon ekipmanlarına bağlanır. Ham telemetri, alarmlar ve olaylar edinir.
Sınırda veriler önceden işlenir: filtreleme, sıkıştırma, zaman damgası normalleştirme, varlık meta verileri ile zenginleştirme (varlık hiyerarşileri, iş emri/toplu iş bağlamı) ve bulut bant genişliğini azaltmak için yerel toplama.
Dahili bir veritabanı (MQTT/Unified Namespace) veya Industrial Information Hub, alt bileşenler ve yerel tüketiciler için uyumlaştırılmış konu akışlarını yayar.
Protokol ve format köprüleme
FFT DataBridge (Edge App), veri akışı ve Databricks'e yakın gerçek zamanlı alım için hazırlar ve zenginleştirir. Ücretsiz yardımcı uygulaması FFT DataService, Industrial Information Hub Essentials'tan (Edge App) bağlamsallaştırılmış verilere erişir ve bunu FFT DataBridge için kullanılabilir hale getirir, daha sonra Zerobus aracılığıyla hizalanmış, bağlamsallaştırılmış veri akışlarını yayınlar ve doğrudan Unity Catalog tarafından yönetilen tablolara sürekli teslim edilmesini sağlar.
Sağlamlığı sağlamak için çözüm, bağlantı kesintilerini ve uzun süreli kesintileri köprülemek için bellek içi arabelleğe alma ve yerel kalıcılık kullanır. Databricks tarafında, veriler Unity Catalog altındaki Delta tablolarına aşamalı olarak alınır ve aşağı yönlü analitik ve yapay zeka iş yükleri için yönetilen, düşük gecikmeli erişim sağlar. Güvenli bağlantı, belirteç tabanlı veya anahtar tabanlı kimlik doğrulama mekanizmaları aracılığıyla sağlanır.
Databricks veri istihbarat platformu
Zerobus üzerinden akış alımı, gelen OT yüklerinin Unity Catalog tarafından yönetilen Bronze Delta tablolarına yazıldığı ve tam izlenebilirlik ve denetlenebilirlik için ham yapı ve meta verileri koruyarak Databricks'e sürekli olarak iletir.
Lakeflow Bildirimsel Boru Hatları, Databricks İş Akışları ve Apache Spark ile oluşturulan dönüşüm işlem hatları, verileri aşamalı olarak Silver (küratörlü) ve Gold (analitik) katmanlarına dönüştürerek zaman hizalamasını, bağlamsal zenginleştirmeyi ve BI tüketimine hazır olma özelliğini ve yapay zeka odaklı kullanım senaryolarını destekler.
Yapay zeka modelleri MLFlow ve Mosaic AI kullanılarak Databricks'te merkezi olarak geliştirilir ve eğitilir ve daha sonra atölye katına yakın düşük gecikmeli yürütme için Siemens Industrial Edge'e geri dağıtılabilir; bu da kapalı döngü optimizasyonu ve fiziksel yapay zeka senaryolarını mümkün kılar.
Unity Catalog, ince taneli erişim denetimi, veri maskeleme ve soy izleme dahil olmak üzere uçtan uca yönetişimi uygularken, Lakehouse Platformu AWS, Microsoft Azure ve Google Cloud Platform genelinde yerel olarak çalışır ve bulutlar arası dağıtımı ve kesintisiz veri hareketliliğini destekler.
