導讀(du)：過去(qu)的幾年，數字化戰略一直(zhi)在加速推進(jin)當中，從(cong)而驅動了(le)智能(neng)化的轉型(xing)升級，繼而讓(rang)更多企業(ye)達成降本增效的目的。在各(ge)界通過云端(duan)進(jin)行創新的同時，企業(ye)在云基礎設施服務上的開(kai)銷也在日益擴大。
在全球的云廠商當中，亞馬遜云科技目前已經占據全球三分之一的云基礎設施服務市場，IaaS基礎設施已經遍布全球，并且憑借著涵蓋安全、數據庫、物聯網、人工智能等(deng)豐(feng)富(fu)的(de)(de)PaaS能力，再(zai)到(dao)合作伙伴生態(tai)，為千百行業(ye)的(de)(de)轉型升級注入(ru)創新活(huo)力。目前，亞(ya)馬(ma)遜(xun)云(yun)科(ke)技為企業(ye)數字化(hua)轉型提供(gong)了超(chao)過200項(xiang)全功能的(de)(de)服務，這樣廣泛而(er)深入(ru)的(de)(de)云(yun)服務無人可(ke)及(ji)，已(yi)經連續11年(nian)被Gartner評(ping)為云(yun)計算領域的(de)(de)領導者。
同時，在數百項云服務當中，云原生(sheng)數據庫的(de)發展(zhan)也(ye)不可小覷。通過(guo)使用云原生(sheng)數據庫，能夠助力企業更(geng)快地擴(kuo)展(zhan)業務、專注于(yu)創新(xin)，并加快新(xin)功能的(de)上市時間，還(huan)能帶來(lai)一系列其他好處：
云計算解(jie)決了開源(yuan)數(shu)據(ju)庫(ku)(ku)在易用(yong)(yong)性(xing)(xing)(xing)(xing)、可靠性(xing)(xing)(xing)(xing)、擴展性(xing)(xing)(xing)(xing)、性(xing)(xing)(xing)(xing)能(neng)(neng)等(deng)方(fang)面的問(wen)題，相比傳統(tong)商業(ye)數(shu)據(ju)庫(ku)(ku)，降低了高(gao)昂的成本(ben)。通過云上托管的數(shu)據(ju)庫(ku)(ku)服務，客戶可以(yi)用(yong)(yong)開源(yuan)數(shu)據(ju)庫(ku)(ku)實現媲(pi)美商業(ye)數(shu)據(ju)庫(ku)(ku)的性(xing)(xing)(xing)(xing)能(neng)(neng)，而成本(ben)通常(chang)只(zhi)有商業(ye)數(shu)據(ju)庫(ku)(ku)的幾分之(zhi)一(yi)。
專(zhuan)門(men)(men)構建的(de)托管數據庫(ku)，為企(qi)業工作負載，尤(you)其是(shi)現代化應(ying)用架構下(xia)的(de)微服(fu)務提(ti)供極致(zhi)性能，不同(tong)的(de)問題由專(zhuan)門(men)(men)的(de)數據庫(ku)來(lai)解決。
基于云端海量資源(yuan)池的(de)云數據庫可以根據企業工作(zuo)負載(zai)需求(qiu)快速彈性擴展，無(wu)服務器(qi)的(de)數據庫將這一特性發揮到極致。
云原生數據(ju)庫可以利用云端的其他服務，包括(kuo)計算、網絡(luo)、存儲、安全、大數據(ju)、AI/ML，通過深(shen)度集成，將各種能(neng)力融會(hui)貫通。
企(qi)業可(ke)以按用(yong)量付(fu)費，無需預置(zhi)資源(yuan)。
托管(guan)數據庫(ku)服務使客戶可以集中精力在高價值的應用開發上，并借助全(quan)球(qiu)數據庫(ku)配合全(quan)球(qiu)業(ye)務擴展
多年以來，亞(ya)馬遜云(yun)科技(ji)一直通過(guo)不斷創新來推動云(yun)原(yuan)生數據(ju)庫(ku)服(fu)(fu)務(wu)(wu)的(de)迭代與發展，截至目前已推出15種(zhong)專(zhuan)門(men)構建的(de)云(yun)上托管數據(ju)庫(ku)服(fu)(fu)務(wu)(wu)，既(ji)有(you)SQL也有(you)NoSQL的(de)數據(ju)庫(ku)類型。其中，亞(ya)馬遜云(yun)科技(ji)推出的(de)Amazon Neptune托管圖數據(ju)庫(ku)可用于分(fen)析萬事(shi)萬物的(de)關聯，常用于欺詐檢測、社(she)交網(wang)絡、推薦引(yin)擎等場(chang)景，同時(shi)在制造業領域中也能發揮(hui)重(zhong)要(yao)的(de)作用。
圖數據庫(ku)讓設備故障檢測不再以(yi)人為主導(dao)
作為(wei)西(xi)門子在中國(guo)的首座數字化(hua)(hua)(hua)工(gong)廠，西(xi)門子工(gong)業自動化(hua)(hua)(hua)產品（成(cheng)都）有限公司(si)（以下簡稱：SEWC）主要負責工(gong)業自動化(hua)(hua)(hua)相(xiang)關的產品，包括：PLC可編(bian)程邏輯(ji)控(kong)制(zhi)器、HMI人機交互界面和(he)IPC工(gong)業電腦，用來供(gong)應中國(guo)以及全球(qiu)的市(shi)場(chang)。SEWC于2013年上(shang)半(ban)年投產，通過數字化(hua)(hua)(hua)軟件(jian)、套件(jian)SIMATIC以及相(xiang)關硬件(jian)，實現(xian)了研發、制(zhi)造(zao)、質量、管(guan)理系(xi)統的整體(ti)聯動，持續致力于通過數字化(hua)(hua)(hua)的解決方(fang)案，通過智能制(zhi)造(zao)為(wei)客戶提(ti)供(gong)高質量準時交付的產品。
在工廠領域，判定機(ji)器利用效率的(de)重要性不言而喻，此前，通常需要通過各種(zhong)系統收(shou)集不同設備(bei)的(de)狀態信息，每次(ci)宕(dang)機(ji)時(shi)就要借(jie)助人工來(lai)處理相應的(de)故(gu)(gu)障。因為(wei)每一次(ci)機(ji)器設備(bei)故(gu)(gu)障的(de)代碼都(dou)是(shi)不同的(de)，這(zhe)就需要有大量經驗的(de)資深人員來(lai)分(fen)析問題、尋找解決辦(ban)法，同時(shi)更新維(wei)修(xiu)記錄。
例(li)如，對于SEWC來說，其技術專家團(tuan)隊是由工藝專家、技術專家聯合組成的(de)(de)，他們需(xu)要對各種(zhong)問(wen)題，比如嚴重(zhong)拋(pao)料、貼片機(ji)的(de)(de)貼頭、吸(xi)嘴(zui)的(de)(de)堵(du)塞以及物料本身的(de)(de)供應出現一些故障等各種(zhong)行為進行判斷，隨(sui)著流程和工序的(de)(de)不(bu)斷增加，在(zai)整個處理(li)過程中就會遇到比較嚴重(zhong)的(de)(de)瓶頸(jing)問(wen)題。
因(yin)為工(gong)廠的(de)設備(bei)信息分散，每(mei)個設備(bei)之間還有(you)各種(zhong)復雜的(de)互動式(shi)關聯關系。由于(yu)產(chan)能擴(kuo)展(zhan)迅速，很多設備(bei)進廠以后，產(chan)線的(de)增長速度特別(bie)快，基于(yu)人(ren)工(gong)的(de)知識處理(li)手段是比較有(you)限的(de)，導(dao)致(zhi)大(da)量(liang)依(yi)賴于(yu)比較有(you)經驗的(de)員工(gong)，而且設備(bei)知識的(de)運營管理(li)也變得很困難。
同時(shi)，由于數(shu)(shu)據信息傳遞的(de)(de)能力不足，在(zai)很(hen)多知(zhi)識(shi)的(de)(de)總(zong)結和提(ti)煉上(shang)面也會出現一些瓶頸。所以，怎樣培育備份員工、培養新員工，把員工的(de)(de)知(zhi)識(shi)體(ti)系進(jin)行提(ti)升等都(dou)成為亟待解決的(de)(de)問(wen)題，此時(shi)的(de)(de)SEWC迫切需要一個數(shu)(shu)字化(hua)解決方案(an)。
為了避(bi)免這樣的(de)情況，SEWC引進了亞馬遜云科技Amazon Neptune圖(tu)數據(ju)庫，實現基于(yu)故(gu)障的(de)知識體系分析系統之(zhi)后，有效(xiao)解(jie)決(jue)了面臨的(de)挑戰(zhan)。
據西門子(zi)工業自動化產品（成(cheng)都）有限公(gong)司(si)信(xin)息技(ji)術部經理 楊健(jian)表示， “使用亞馬遜云科技(ji)的(de)(de)(de)圖數據庫Amazon Neptune系(xi)(xi)統(tong)后，大大節(jie)省了人(ren)工要去努力(li)進行(xing)判(pan)斷(duan)，系(xi)(xi)統(tong)能夠給予一個(ge)比較及時正(zheng)確的(de)(de)(de)故(gu)障的(de)(de)(de)判(pan)斷(duan)。現在不能說完全依賴于(yu)系(xi)(xi)統(tong)，我(wo)們也會基(ji)于(yu)這(zhe)個(ge)系(xi)(xi)統(tong)做進一步的(de)(de)(de)人(ren)工處理，但總體上大大節(jie)省了目(mu)前的(de)(de)(de)資源和能力(li)。”
具體來說，使(shi)用Amazon Neptune帶來的(de)好處是多(duo)方面的(de)：
對于(yu)研發來說(shuo)，可以更好地實現(xian)市場(chang)定位，快速提供決策(ce)支持，快速獲(huo)取各(ge)種產(chan)品與(yu)(yu)(yu)環境的(de)關(guan)(guan)系，設(she)計與(yu)(yu)(yu)生產(chan)的(de)關(guan)(guan)系、設(she)備與(yu)(yu)(yu)產(chan)品的(de)關(guan)(guan)系、產(chan)品與(yu)(yu)(yu)零部件的(de)關(guan)(guan)系、零部件與(yu)(yu)(yu)材料的(de)關(guan)(guan)系以及供應商與(yu)(yu)(yu)采購商的(de)關(guan)(guan)系，我們(men)就能夠及時(shi)發現(xian)、及時(shi)處理；
對(dui)于生產(chan)制造來說，主要處理的(de)是各種核心工藝、設備之(zhi)間的(de)關系(xi)，物料存儲之(zhi)間的(de)關系(xi)，質量檢測(ce)，生產(chan)、計劃、能(neng)力、消(xiao)耗等(deng)等(deng)一系(xi)列知(zhi)識(shi)結構的(de)體(ti)系(xi)化，爭取能(neng)夠實現動(dong)(dong)態自動(dong)(dong)的(de)處理，為生產(chan)人員提供(gong)快速(su)準確(que)的(de)應對(dui)幫助；
對于運(yun)維保障來說，真(zhen)正可(ke)以做到(dao)運(yun)維的(de)(de)支持，比如結構、使用(yong)手(shou)冊(ce)、維護手(shou)段等能(neng)夠(gou)把它很(hen)好地固化(hua)起(qi)來，同時(shi)(shi)能(neng)夠(gou)通過非常(chang)友(you)善方(fang)便(bian)而且及時(shi)(shi)專時(shi)(shi)專用(yong)的(de)(de)方(fang)式(shi)提供給使用(yong)者。同時(shi)(shi)也能(neng)夠(gou)提供多元化(hua)的(de)(de)方(fang)式(shi)，通過多種渠道(dao)進行相關(guan)的(de)(de)數據采集(ji)定位(wei)，找到(dao)問題，真(zhen)正降(jiang)低整(zheng)個(ge)產線(xian)的(de)(de)故障成本
寫在最后
對(dui)于SEWC來說，在整個生產的生命周期(qi)都擁有這樣的知識(shi)體系(xi)以后，就(jiu)能(neng)夠真(zhen)正(zheng)做到(dao)知識(shi)的不斷推進，并結合(he)亞馬遜云(yun)科(ke)技圖(tu)數據庫Amazon Neptune、Amazon S3存儲、計算(suan)服(fu)務等(deng)產品和(he)服(fu)務，能(neng)夠真(zhen)正(zheng)實現基(ji)(ji)于工(gong)廠無(wu)縫的、無(wu)痛的基(ji)(ji)礎架構的運維(wei)支撐，同時，又能(neng)夠享(xiang)受到(dao)高(gao)質量基(ji)(ji)于人工(gong)智能(neng)、基(ji)(ji)于圖(tu)數據庫的服(fu)務，這也是(shi)西門子選擇與亞馬遜云(yun)科(ke)技深度(du)合(he)作的原因(yin)。
