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第343章 工业之心(一)

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“1000片5G基站核心处理芯片。这块我知道咱们暂时还做不了。我已经跟华为那边达成了初步意向,先采购他们的。但是,我在合同里加了一条,未来江钢保留更换为同等性能国产芯片的权利。”

孙大炮的这个小心思,让林远很是赞许。

第三部分是平台层,数字孪生构建方案。

“老板,这是整个计划的核心,也是我今天来最想向您进行深度汇报,并请求您最终拍板的。”孙大炮的声音,变得凝重了许多。

他从文件夹里,抽出了另外几份报告,一一铺在了林远的面前。

工业大脑的技术架构选型。

“关于这个大脑到底怎么建,我们内部一帮人吵了半个多月,差点没在会议室里打起来。有部分人倾向于国内的公有云方案。”

“但汉斯先生一针见血地指出,这是一个消费陷阱!”孙大炮的脸上,露出了一丝后怕,“公有云虽然初期建设成本低,但我们的所有核心生产数据,都将上传到他们的服务器上。这等于把我们的命脉交到了别人手里!”

“所以,”他重重地,用手指敲击着一份标题为《混合云架构设计白皮书》的报告,“我们最终确定的方案是自主可控的混合云!”

“具体来说,”他指着报告上的一张复杂的技术架构图,“我们将构建一个两地三中心的混合云平台。”

“两地指的是我们江钢在江州的生产基地,和我们在省大数据中心租用的灾备资源用地。”

“三中心指的是第一个中心,本地私有云核心。 这就是我们将投资20亿,兴建的T4级别数据中心。所有关系到生产控制、工艺参数、设备状态等最高机密的核心数据,都将1 D储存在这个完全物理隔离的私有云内部,绝不与任何外部公网连接!这个大脑的心脏,必须由我们自己掌控!”

“第二个中心,边缘计算节点云。 这就是我们部署在生产一线的320个边缘计算网关。它们将组成一个分布式的边缘云,负责处理那些需要最低延迟的实时控制任务,比如,轧机的动态厚度调整。确保即使在与中心网络断开连接的极端情况下,生产线依然能安全运行。”

“第三个中心,公有云协作平台。 对于那些非核心的、需要与外部进行数据交换的业务,比如供应链协同、远程设备维护等,我们将有限度地采用某为或某里的公有云服务。但是,”孙大炮的眼中,闪过一丝精明,“所有的接口和数据标准,都必须由我们来定义。我始终坚持一个原则,我们是甲方,他们只是服务商!”

林远点点头,表示认可。

这个两地三中心的混合云架构,既保证了核心数据的绝对安全,又兼顾了业务的灵活性和开放性,堪称滴水不漏。

“下面就是,工业大脑的核心软件栈选型。主任,光有硬件还不够,软件才是真正的灵魂。”孙大炮翻到了下一页,“汉斯先生让他的德国技术团队帮我们,把整个工业大脑的软件体系,拆分成了五个层面,并给出了一套全国产化+开源的建议方案。”

“laaS层基础设施即服务,我们的私有云将基于OpenStack这个开源框架进行构建,服务器虚拟化则采用KVM技术。确保我们从一开始,就不会被VMware这种国外商业软件所绑定。”

“PaaS层平台即服务,我们的数据湖将采用Hadoop+Spark的技术栈。数据库将全面采用我们国产的TiDB分布式数据库;容器化平台,则采用Kubernetes。这一层,我们要做到100%的开源或国产化!”

“DaaS层数据即服务,在数据湖之上,我们将构建统一的数据中台。所有的生产数据,都将在这里被加工成标准化的数据API接口。未来,任何部门开发新的应用,都无需再去关心底层的数据源,直接调用这些接口即可。最终我们的所有数据都会像自来水一样,即开即用!”

“MaaS层模型即服务,这就是我们的AI平台。我们将与国内最顶尖的AI公司合作,将他们的算法模型,以服务的形式,部署到我们的私有云平台上。比如,钢板表面缺陷检测模型、高炉铁水温度预测模型。我们需要的是他们的能力,而不是他们的代码。所有的模型训练和推理,都必须在我们的内网完成。”

“——SaaS层(软件即服务): 在最上层,就是我们那四大核心应用模块(预测性维护、能耗优化等)。这一层,将由我们江钢自己的信息技术团队,与你们江南之芯集团的‘工业互联网专项小组’,联合开发!所有的核心代码,都必须由我们自己掌握!”

这套五层软件栈的规划,从底层基础设施,到上层应用,构建了一套完整、清晰、且自主可-控的技术路线图。

林远听得是暗暗点头。

士别三日当刮目相看,这个孙大炮在汉斯的调教下,如今已经脱胎换骨,从一个只知道傻大黑粗的钢铁直男,蜕变成了一个真正懂得用软件定义工业的现代企业家。

真的是不容易啊,林远暗暗感慨。

“接下来是项目管理与利益捆绑机制。”

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