26、工业4.0中的数据处理与存储技术

工业4.0中的数据处理与存储技术

1. 初始操作与系统基础概念

首先，需要从示例目录加载特定的 Jupyter Notebook：

# 加载 Jupyter Notebook
# Chapter 013/000-RIF/400-Utility-Layer/200-Data-Utilities/08-06-Utility-Data-Profiler-05-Event.ipynb

运行完整的配置文件，结果应如图 13 - 17 所示。

1.1 处理实用工具

处理实用工具是与 RIF 中处理能力的通用接口，用于 IML 算法和技术。相同的 IML 算法可以从一个处理引擎移植到另一个处理引擎，以确保未来的能力。

1.2 业务层

业务层包含业务需求（功能性和非功能性），同时存储所有准备好的太阳模型，以确保其开发具有完整的业务和技术文档。

1.2.1 业务需求

业务需求是交付后能提供价值的规范，它从系统最终用户的角度定义了拟议的机器学习生态系统的特征。需要注意的是，构建算法是为了支持更大的业务目标。

1.2.2 太阳模型

太阳模型是一系列技术图表，用于数据科学家与其客户之间沟通数据科学需求。主要包括以下几种维度：
- 支腿维度（Outrigger Dimension） ：通过外键将较小的维度直接附加到主要公共维度，从而扩展公共数据特征。例如，出生日期、毕业日期等日期数据可以通过公共特征进行扩展