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FAQ

1 Q:在数据存储中,如何决定选用何种数据库?

A:如果没有特殊需求,我们选用当前最主流的MySQL数据库,可以做到文本词汇几百万条目的毫秒级搜索。如果您在数据库选型上有特殊需求,例如兼容之前系统等,我们的工程师会根据实际情况和您磋商。

2 Q:在数据可视化上,会使用哪些方案?

A:优先选择基于HTML5的网页方式。因为跨平台、兼容性好、UI效果佳。如果一定需要桌面应用或手机应用显示,我们在技术上不存在任何难处,但在具体落实上,需要和您详细了解沟通。请点击首页的“Request”按钮,提交您的合作需求。

3 Q:华穗科技的物联网平台中的规则制定、阈值判断、触发报警等是否可以自定制?

A:华穗科技的云平台支持采用Node-RED编程,对已注册的物联网设备做到可以自定义编辑阈值判断、报警动作等。Node-RED是一种专门针对物联网领域,利用图形化编程方法,对物联网设备进行云端编程的技术。具体详见官网:https://nodered.org/

4 Q:在物联网传输过程中,为什么要使用MQTT协议,而不是HTTP协议?

A:MQTT协议是为物联网专门定制的协议,除去具有主题订阅的特点之外,其最大好处是简洁、节省功耗。根据测试结果,MQTT协议比HTTP协议要省电50倍左右。如果您希望您的物联网节点可以低功耗使用5-10年之久,则您最好采用支持MQTT协议的设备。华穗科技的ioNode全面支持MQTT协议。

5 Q:一个大数据分析项目,一般包括哪些关键性技术?

A:一个大数据分析项目,至少包括数据获取、数据存储、数据计算、数据可视化四个部分。其中“数据计算”部分是重中之重,可以说其他三个部分都是围绕这个部分来建设。华穗科技在四个部分都有所积累,若您感兴趣,我们可以先从最小的项目试起。请点击首页的“Request”按钮,提交您的合作需求。

6 Q:IP等级具体指什么?野外外场设备一般需要IP多少的等级?

A:IP是Ingress Protection的缩写,IP等级是针对电气设备外壳对异物侵入的防护等级,来源是国际电工委员会的标准IEC 60529,这个标准在2004年也被采用为美国国家标准。I代表防止固体异物进入的等级,数字表明设备抗微尘的范围,或者是人们在密封环境中免受危害的程度,最高级别是6;P代表防止进水的等级,数字表明设备防水的程度,最高级别是8。野外外场设备因为会遇到沙尘、雨水等各种恶劣条件,所以对设备一般会要求达到至少IP54的要求,ioBox L产品的防护级别达到了IP65的认证级别,可以完全防止尘土入侵,可以防止大浪的水侵入,防止大浪或喷水孔急速喷出的水侵入。

7 Q:ioBox L作为在线监测设备,和传统监测设备有哪些区别?

A:ioBox L内置RT操作系统和FPGA功能,可完成多达上百通道的动态信号测量以及数据边缘计算,能够实时快速的给出监测及计算结果。ioBox L内部采用模块化设计,可以根据在线监测要求,灵活配备不同的监测模块,快速满足监测要求。另外ioBox L采用高防护抗振设计,获得了防尘放水认证GB4208和抗振认证GJB150.16A,可有效保证设备的现场适应能力。

8 Q:ioNode设备和传统的RTU、DTU设备有什么区别?

A:传统的RTU和DTU是将数据采集后做数据透传,不存在任何的数据清洗和处理工作。而ioNode设备采用的是32位处理芯片,内置freeRTOS操作系统,支持数据本地处理和逻辑处理能力,可对采集到的数据进行滤波、平均值计算、特征值提取、数据逻辑定义等各种操作,相对于传统的RTU、DTU设备,ioNode可以在现场就对数据做相应的处理,不仅提高了数据的实时处理能力,也节省了网络数据开销。

9 Q:作为小型化的巡检和外场监测设备,ioBox H有什么特色?

A:在过去传统的外场测试场景中,面对不同的外场测试任务和不同的测试信号要求,用户往往需要购置不同的外场测试设备,因为设备自身软硬件功能的固化,一个设备往往只能面向一个测试场景,这不仅仅会花费用户大量的资金成本,还要求用户需要学习不同厂商不同仪器的各种操作方法,费时费力。ioBox H是一款可用户自定义功能的工业级测试测量平板设备。该设备不仅采用目前最先进的通用化操作系统,方便用户后期开发软件系统,而且通过可以更换功能模块的方式,让用户根据使用场景,自由搭配功能模块,实现功能自定义,真正做到一次投入,长期使用,充分利用,大幅度提高设备的投入产出比,降低成本,提高效率。

10 Q:如何利用ioBox L、ioBox H、ioNode等硬件设备,快速搭建一个分布式的数据监测系统?

A:华穗科技的ioBox L、ioBox H、ioNode等各种硬件平台都内置了无线和有线通讯模块,可兼容485、wifi、CAN、Profinet、Ehtercat、MQTT、COAP等多种工业现场总线和物联通信协议,用户可根据应用现场的实际情况,合理选择通讯模组,从而可以方便快捷的将不同功能的硬件设备组网。在云端,华穗科技为客户配备了成熟可靠的节点管理平台和数据管理平台,用户可方便的对各硬件节点进行配置管理并轻松获取节点数据并展示。

11 Q:如何有效降低数据采集系统中的测量噪声?

A:测量噪声,就是加入测量信号的任何冗余信号,它一直是工程师在实现数据采集应用时遇到的头疼问题。1、选择合适的传感器:常见的电压传感器,如果测试环境过于复杂时,则可以考虑选用电流环路、自带调理的传感器甚至数字传感器。2、合理的放置与屏蔽:总体而言,有两个基准原则,噪声源离数据采集设备、线缆以及传感器越远越好,数据采集设备则须离传感器越近越好。3、滤波技术:根据实际情况选择硬件滤波与软件滤波。

12 Q:机器学习中,主成分分析和特征选择有什么异同?

A:相同点:主成分分析和特征选择都是数据预处理的一环,用以减小数据量,提高机器学习算法的效果。 不同点:主成分分析利用矩阵的分解,提取特征矩阵或奇异值,以挑选的奇异值、左矩阵、右矩阵代表原矩阵。而特征选择以给定条件选择获得相应模型和算法最好性能的特征集,在原数据集基础上挑选子集以减小数据量。

13 Q:什么是GPU运算?为什么GPU具有这么高的计算能力?

A:目前主流的运算模式有CPU式的高速低延迟串行计算,和GPU式的高延迟高吞吐大规模并行计算。CPU具有高速的内部寄存器和Cache,具有快速的响应能力,但对大量数据处理时具有一定的瓶颈。GPU天生为数据的批量处理而生,它擅长的是在大量数据上同时做同样或几乎一致的计算,多个线程同步执行一致的运算,可以用单路指令流对多个执行单元进行控制,大幅度减少了控制器的个数和系统的复杂度。因此能在目前有限晶体管规模上提供更高的计算性能。

14 Q:什么是深度学习?

A:深度学习是一种特殊的机器学习,它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

15 Q:Tensorflow有什么特点?

A:Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow即为张量从图的一端流动到另一端。TensorFlow表达了高层次的机器学习计算,大幅简化了第一代系统,并且具备更好的灵活性和可延展性。TensorFlow一大亮点是支持异构设备分布式计算,它能够在各个平台上自动运行模型,从电话、单个CPU / GPU到成百上千GPU卡组成的分布式系统。而且在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都有丰富的应用。

16 Q:什么是Python?为什么用Python做科学计算?

A:Python是一种面向对象的、动态的程序设计语言,具有非常简洁而清晰的语法,既可以用于快速开发程序脚本,也可以用于开发大规模的软件,特别适合于完成各种高层任务。随着NumPy、SciPy、matplotlib、ETS等众多程序库的开发,Python越来越适合于做科学计算。与科学计算领域最流行的商业软件MATLAB相比,Python是一门真正的通用程序设计语言,比MATLAB所采用的脚本语言的应用范围更广泛,有更多程序库的支持,适用于Windows和Linux等多种平台,完全免费并且开放源码。

17 Q:什么是NI CompactRIO分布式硬件设备?

A:NI CompactRIO监测设备是坚固耐用的模块化硬件,具有数据处理能力,用于连接到安装在电机、泵、风扇和任何其他现场资产上的传感器。NI CompactRIO提供工业互操作性,将坚固性、连接性和信号调理功能集成到模块化的模拟和数字I/O中,可直接连接到任何传感器或信号,帮助公司经济高效地实时监测各种资产并实时报警。

18 Q:NI CompactRIO的优势?

A:NI CompactRIO平台具有如下特点,可以很好的用在设备和资产监测:1、高效开发——完整的系统设计软件工具链能够完成嵌入式系统各个部分的编程,包括处理器、FPGA和I/O接口;2、精确的采集与控制——高分辨率模拟测量和超精密控制;3、灵活定制——可连接至任何传感器、激励器或网络,并可利用内置的控制和信号处理算法;4、坚固可靠——硬件经过严格的制造和测试,极其稳定可靠。

19 Q:什么是NI InsightCM™?

A:NI InsightCM是一款专为领域专家和维护专业人员而设计的在线资产监测软件,可帮助他们完全访问波形数据、多种传感器技术输入以及与现有企业软件包连接,并提供多种用于报警和数据管理的配置选项。NI InsightCM可以立即连接到各种NI监测设备,也可通过软件开发工具包进行自定义,以便与第三方硬件配合使用。

20 Q:NI InsightCM与第三方软件包的交互性如何?

A:NI InsightCM互操作性和开放式软件架构可实现与常用的历史数据库和现有企业软件的集成。 通过NI InsightCM Enterprise Gateway,NI InsightCM可集成第三方历史数据库、SCADA、CMMS和其他企业软件包。 NI InsightCM Enterprise软件套件计算出的主要特性数据与其他测量和业务数据相结合,可实现更多的趋势和警报功能以及整合预算、停机时间调度、备件和维修人员等方面的决策。并且NI InsightCM Enterprise Gateway选项可将标签数据从NI InsightCM Server导出到第三方软件包,比如历史数据库、SCADA、计算机维护管理系统(CMMS)和其他企业软件包。

21 Q:为什么需要大数据平台?什么场景下需要它?

A:工业领域的IT系统及设备,长期以来积累了很多结构化(设备测试数据)、半/非结构化的数据(工单、日志等),以及通过其他第三方系统(MES、ERP等)获取到的相关数据,在急剧增长的企业数据中,蕴藏着巨大的价值。企业现有的依赖传统结构化数据库的系统,昂贵且可扩展能力差。而在大数据时代,企业需要建设以集群数据仓库为核心的数据平台,以便处理更多维、更大量的数据。

22 Q:搭建部署以集群计算机为核心的大数据平台会不会影响大多数企业现有的数据平台(Oracle、EMC等)?

A:以集群服务器为核心的数据平台延续自企业原有的数据平台,华穗科技大数据平台主要是基于成熟的开源分布式技术将若干物理服务器关联,最大化利用计算机资源,企业现有的数据软件依旧可以运行在新搭建的平台之上,所以,华穗科技大数据平台的建设与运行,并不影响现有的数据平台。

23 Q:华穗科技大数据平台是如何发展而来?

A:华穗科技结合多年工业现场的数据采集处理项目经验,对大数据、云计算等开源软件技术进行了深入的研究工作,目前已经逐步形成了具有一定集群规模的大数据平台。

24 Q:华穗科技大数据平台与开源社区有什么关系?

A:华穗科技大数据平台基于开源社区Apache Hadoop。沿用社区成熟框架,保持开放性,并在可靠性、安全性、管理性、易用性等方面,结合实际需要进行了改善,不使用闭源架构和组件。

25 Q:华穗科技云平台软件架构是怎样的?

A:IaaS层基于OpenStack实现虚拟机集群管理;PaaS层基于CloudFoundry实现有限硬件资源的动态增加(即弹性扩/减容);同时在PaaS层嵌入了基于Hadoop的大数据处理框架。所以,华穗科技云平台不仅提供大数据处理服务,还能够根据客户具体的应用提供相应的SaaS服务。