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云计算技术深入人心,是信息技术领域目前流行的几个概念之一。考虑到云计算技术涉及的技术方向比较多,大多数云计算技术提供商都不能够把握客户的真实需要,为客户提供量身定制的云计算服务。

北京陆泰数据服务的每一个客户与我方经过一段时间的沟通后,都能够深入理解云计算技术对自身的特定意义。简单地讲,云计算技术的根本目的在于提高硬件的使用效率;目前有些厂家设备重复购置,大量浪费;有些厂家经费有限,不能购置足够的硬件设备。针对这些问题,云计算技术都能迎刃而解。

云计算技术的核心技术是虚拟化技术,北京陆泰数据在这个方向有深厚的技术积累。虚拟化技术的分类方式有很多种,主流的分类方法是分成三类,计算虚拟化,网络虚拟化以及存储虚拟化。在这三者之中,在用户层面,感受最多的是,计算虚拟化和存储虚拟化;计算虚拟化和网络虚拟化的主要考核目标是,在多大范围和多大程度内,为客户节省硬件成本;当然,在价廉的基础上,还需要物美,那就是整个系统的安全性,维护性,拓展性。

总结一下,云计算技术作为当今的流行技术,对于每一个希望提高自身信息化水平的企业来讲,都是必须的。

如果把云计算技术理解为现代信息系统的硬件基础的话,大数据技术就可以理解为现代信息系统的软件基础。云计算和大数据共同构成了现代信息系统的核心基础设施。

云计算技术和大数据技术互为表里,相辅相成;云计算技术使得大数据技术有了应用的可能,大数据技术使得云计算技术有了发挥的空间。北京陆泰数据希望所有的企业都能够享受到大数据技术所带来的的便利。说道这里,大数据技术的便利是什么呢?通俗的讲,就是,数据能够存得住,能够找得着。反观云计算技术和大数据技术出现以前,数据的存储和维护是相当困难的;而今这一切都在发生变化,企业可以用很低的成本,安全的存储大量历史数据,这一变化在信息技术发展史上是有里程碑意义的。

下一个问题,企业能够大量存储数据,意义是什么?简单讲,海量的数据是人工智能技术的基础。对于企业而言,海量数据不单单代表对历史数据的查询,对当前数据的分析;更加代表企业拥有了对数据进行整合的能力,从而拥有了对企业的生产经营进行智能化决策的能力。

大数据技术出现之前,很多前导技术已经纷纷涌现,他们为大数据技术的出现打下了基础,到现在,这些前导技术也是大数据技术领域研究的热点。比如分布式计算和存储技术,现代数据库技术等等。

北京陆泰数据致力于让每一家企业都享受到大数据技术所带来的便利,大数据技术并不神秘,每一家企业都能够利用大数据技术建立起自身在行业内部的竞争优势。

有了云平台和大数据,人工智能就要登场了。人工智能,顾名思义,像人一样思考;从目前的人工智能发展水平来看,计算机在很多方面,还做不到像人一样思考;但是,在某些特定场合,计算机是能够比肩甚至超过人类的。北京陆泰数据有多年的人工智能开发经验,坦率的说,我们距离国际大厂的水平还有不小的距离;但是我们在某些特定领域也有自己的专长,比如企业的生产组织,其中涉及仓库管理,生产计划安排,采购销售管理等与产供销相关联的各个方面。

人工智能在实际应用中,需要做很多的前期准备工作,最关键的一步是,数据的积累;有了一定数量的数据之后,对数据加以分析,对企业人工智能系统加以改进,进而观察当前人工智能系统的应用效果,之后再次积累数据,从而能够对人工智能系统不断迭代,持续改进,最终找到适合企业自身需求的人工智能系统。

对于每一个特定企业来讲,人工智能系统只有合适的,没有最好的;北京陆泰数据会尽最大努力,找到企业适合的应用方向,并且在这个方向上作出适合企业自身的人工智能系统。

以下信息由陆泰数据研发部提供

底层基础支撑

陆泰数据采集

  • 北京陆泰数据提供的数采平台,包括数采终端,物理网络连接,服务器几个部分,解决了当今数采技术中的几个关键问题。

    第一个,通用性和兼容性的问题。数据采集装置的应用场合千差万别,采集对象五花八门,北京陆泰数据的数采平台能够适应千变万化的实际应用环境;

    第二个,采样精度和采样速度的问题,这两个指标是一对矛盾,应用北京陆泰数据的数采平台,精度和速度皆可兼得,实现数据的实时高速高精采集;

    第三个,海量数据的采集问题,在实际应用中,我们往往面临着大量被测对象同时出现的情况,这时候,需要能够同时控制大量数采终端在同一时间进行数据采集;北京陆泰数据解决了这个过程中的几个关键子问题,包括数采终端的自组网问题,传输数据的压缩问题及安全问题,服务器的异步接收问题等等,从而很好地实现了海量数据的实时采集。

陆泰数据存储

  • 数据存储作为数据处理的关键一环,考虑到数据存储对于任何信息系统来说,都是头等大事,北京陆泰数据在此倾注了很多精力。存储要解决的几个关键点包括:

    第一个,经济性问题,也就是说保证企业用最少的投资获得存储服务;

    第二个,实时性问题,也就是说,数据在进行查找的时候,能够快速的响应客户的需要;

    第三个,数据量问题,也就是说,存储能力要强,要能够完成大数据量的存储;

    第四个,安全性问题,包含两个层面,其一是数据由于系统自身原因被破坏后能够恢复,其二是数据能够避免被外界力量盗取或者损坏;

    第五个,维护性问题,也就是说,数据要定时整理,定时清理。

    北京陆泰数据依托超融合技术,圆满的解决了上述问题,能够实现经济的,快速的,海量的,安全的保存检索数据。

陆泰数据分析

  • 当数据经过了采集过程,进入信息系统之后,就开始数据的分析过程了;数据的分析过程分为两个部分:

    第一个部分,根据客户需要进行分析,也就是说,信息系统响应客户请求,被动进行数据分析,输出分析结果;

    第二个部分,信息系统主动进行分析,这个过程包括执行例行常规分析任务,比如生成每日报表,每周报表等等,也包括执行与人工智能相关的数据分析任务,保证信息系统的人工智能模型能够持续迭代,不断精进。

    数据的分析也是各种平台应用的基础支撑,比如ERP业务和MES业务,这些应用都需要数据分析系统实时地做出响应。在具体应用中,有些是对静态数据进行分析,有些是对流动数据进行分析。北京陆泰数据依托自身在大数据技术上的深入研究,能够顺利地处理各种平台应用对后台数据分析系统的请求。

陆泰数据展示

  • 数据经过各种处理之后,信息系统和客户经过多种交互之后,数据处理的最终结果也出现了,北京陆泰数据的数据展示系统能够将数据以直观的方式,也就是利用数据可视化技术展示给数据的最终用户。

    目前来看,3D展示技术大行其道,北京陆泰数据也有很好的3D展示技术,能够将物理世界和数据世界完美地融合在一起,也就是说,能够把各种感官的直观体验和理性的客观分析结合起来,从而挖掘数据背后所代表的真实含义。

    3D展示技术对硬件的要求比较高,展示效果和硬件设备的能力息息相关,这是大多数数据可视化服务提供商所面临的共同问题;除此之外,数据展示系统的接入方式要多种多样,也就是说不能再以客户端的形式(C/S架构)出现,而是应该以浏览器的方式(B/S架构)出现,实现多平台多场合的灵活快速接入。

应用技术

MES业务

以“智能制造”为核心,依托制造行业信息化领先优势,结合云计算、物联网等IT技术,构建“智能工厂”、“智慧生产”、“智能物流”的冶金MES整体解决方案,充分整合上下游产业链,实现制造企业向服务型制造转型。业务涉及钢铁、化工、有色、医药等领域,提供基于云平台的增值服务,包括开发平台租赁、移动生产驾驶舱、报表工具、中小企业产供销业务平台等。

ERP业务

专注于工业企业与集团型企业的采购与销售供应链管理、工程项目管理及投资管理、资产(设备)管理、财务成本管理以及企业运营监控管理信息化建设。提供不同类型企业的产供销一体化管理、经营业务与财务管理的在线集成解决方案。

大数据业务

专注于工业大数据,利用云计算、分布式数据库、hadoop技术、可视化技术等,整合来自企业内部的经营数据和制造数据、外部供应链环境数据等,经过数据清洗、整合、建模,构建企业经营决策支持系统、企业大数据分析系统,帮助企业利用数据进行挖掘和分析,实现业务洞察,创造业务价值,提升企业管理效益、更快速响应市场变化,从容应对经济“新常态”。

云应用业务

长期致力于企业职能领域信息化、行业供应链信息化、现代服务业信息化以及在传统模式和云计算模式下的应用及服务。陆泰数据工业互联网平台面向制造业数字化、网络化、智能化需求,构建基于海量数据采集、汇聚和分析的服务体系,是支撑制造资源泛在连接、弹性供给、高效配置的工业云平台。

自动化业务

具备过程计算机、基础自动化、电气传动和检测仪表等的系统集成、工程设计、软件开发、成套制造、运维服务、现场调试等大型工程总包及实施能力,具备实现全层次和全生命周期服务的能力。遵循工业4.0理念,为客户提供全方位的智能工厂解决方案。

智能装备业务

通过自主开发,提供高度专业化智能装备产品及服务,聚焦高端装备智慧制造业务,帮助用户实现更精细化的物料跟踪与标记识别、更准确的产品在线内在以及外在缺陷检出、更好的流程控制及提升,与公司的信息化、自动化、无人化等业务构成战略纵深。

陆泰宗旨