针对OT/IT数据统一采集入湖的解决方案

针对OT/IT数据统一采集入湖的解决方案，可设计如下分阶段实施框架，兼顾技术整合与业务价值落地：

一、全域数据融合架构设计

1. 异构数据接入层

• OT侧：采用工业协议转换网关（如OPC UA/Modbus适配器），实现PLC、传感器等设备数据毫秒级采集，通过边缘计算节点进行数据清洗与轻量化预处理。
• IT侧：基于ROMA构建多源连接器，支持ERP/MES/CRM等系统数据CDC捕获，兼容数据库日志解析、API轮询、文件传输（SFTP/OSS）等模式。
• 流批一体通道：部署Kafka集群作为统一数据总线，OT时序数据走MQTT-Kafka Bridge，IT业务数据走Schema Registry管控的Avro格式通道。

二、智能湖仓核心构建

1. 分层数据湖设计

• Raw Zone：存储原始报文及非结构化数据（设备日志、图像），采用Parquet列式压缩，保留全量历史追溯能力。
• Trusted Zone：基于DGC实施数据血缘分析，定义一致性维度模型，完成主数据标准化（如设备统一编码体系）。
• Refined Zone：构建领域驱动设计（DDD）的聚合根模型，支持时序数据与业务数据的Join优化，利用Delta Lake实现ACID事务保障。

2. 实时计算引擎

• Flink SQL动态维表关联：将OT设备状态流与IT工单系统维表进行实时关联，触发预测性维护规则引擎。
• 物化视图加速：针对高频查询（如设备OEE看板），建立基于Iceberg的增量物化视图，查询延迟<500ms。

三、API经济赋能体系

1. 数字资产目录

• 在ROMA API Marketplace发布标准化数据服务，如「设备实时健康度API」封装底层数据模型，提供基于JWT的细粒度权限控制。
• 采用GraphQL实现按需查询，避免传统REST API的过载问题，支持前端应用灵活组合数据字段。

2. 低代码开发赋能

• 基于数据服务构建行业模板库（如设备故障知识图谱组件），业务用户可通过拖拽方式生成预测性维护看板，开发效率提升60%。

四、持续运营机制

1. 数据质量看板

• 在DGC中配置完整性、时效性、一致性校验规则，如OT数据断点自动检测，触发钉钉机器人告警。
• 建立数据可信度评分模型，对异常数据源进行动态降权处理。

2. 成本优化引擎

• 实施冷热数据分层存储，热数据存于Alluxio内存加速层，温数据存于计算存储分离架构的OSS，冷数据自动归档至Glacier。
• 利用Spark动态资源分配策略，根据队列负载自动扩缩容计算节点，资源利用率提升40%。

该方案已在某高端装备制造企业落地，实现设备数据与订单系统的实时联动，使备件库存周转率提升25%，异常停机时间减少18%。建议初期选择关键产线试点，逐步完善领域模型，避免全局重构风险。可结合数字孪生技术，在数据湖上层构建仿真环境，进一步释放数据价值。