【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及大数据处理，特别是有关于一种工业大数据处理系统与方法。
技术介绍
1、运营技术(ot)和工业4.0设置中生成的数据，来自不同的异构硬件设备、控制系统和传感器等，这些数据往往是复杂动态系统的展示，工业大数据具备规模大、并发高、类型杂、质量低的特征，为了更好的处理这些数据，目前很多大公司都是提供云端的解决方案，但是这会带来数据安全性的问题和可靠性的问题，很多时候网络带宽的问题也会影响整个系统的稳定性，所以急需一种有别于传统数据分析的技术来解决工业大数据分析的问题。
技术实现思路
1、针对上述问题，本专利技术提供一种工业大数据处理系统，该系统包括：
2、opc ua服务端，用于节点设备信息的注册及元数据节点的重建；
3、查询调度器，从该opc ua服务端查询节点设备的注册信息；
4、opc ua客户端，接收该查询调度器查询的节点设备信息并抓取节点设备的元数据；
5、元数据存储器，对节点设备注册的信息的元数据进行存储；
6、数据处理器，对该元数据存储器内的该元数据的数据粒度进行处理；
7、消息中间件，用于将数据传递给该数据处理器并接收该数据处理器反馈的数据。
8、一种工业大数据处理方法，依赖于上述的一种工业大数据处理系统，该方法包含以下步骤：
9、s1：设备信息注册；
10、s2：基于opc ua查询模式调度并获取数据；
11、s3：对该数据进行处理转换；<...
【技术保护点】
1.一种工业大数据处理系统，其特征在于，该系统包括：
2.一种工业大数据处理方法，依赖于权利要求1所述的一种工业大数据处理系统，其特征在于，该方法包含以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种工业大数据处理方法，其特征在于，步骤S1还包括如下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种工业大数据处理方法，其特征在于，步骤S3包括对数据粒度进行处理。
5.根据权利要求4所述的一种工业大数据处理方法，其特征在于，对数据粒度进行处理包括聚合数据点、将数据转换为不同的格式和插入缺失的时间序列数据。
6.根据权利要求2所述的一种工业大数据处理方法，其特征在于，步骤S4对数据存储使用时间序列数据库。
7.根据权利要求2所述的一种工业大数据处理方法，其特征在于，使用时间序列数据库包括无时序存储和时序存储。
8.根据权利要求2所述的一种工业大数据处理方法，其特征在于，步骤S5包括直接输出数据或通过OPC UA接口输出数据。
【技术特征摘要】
1.一种工业大数据处理系统，其特征在于，该系统包括：
2.一种工业大数据处理方法，依赖于权利要求1所述的一种工业大数据处理系统，其特征在于，该方法包含以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种工业大数据处理方法，其特征在于，步骤s1还包括如下步骤：
4.根据权利要求2所述的一种工业大数据处理方法，其特征在于，步骤s3包括对数据粒度进行处理。
5.根据权利要求4所述的一种工业大数据处理方法，其特征在...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘德生，龙真真，王斌，计文斌，
申请(专利权)人：中科晶锐苏州科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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