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很多实施工业4.0的制造企业希望能在整个企业范围内大规模获取工业数据，以更好地推动业务决策。由于这些企业连接的过程、系统和机器越来越多，对数据建模和集成的需求就变得更复杂。工业数据运维（DataOps）解决方案为这种复杂性提供了答案。数据运维是人员、过程和技术的协调，用于向所有需要数据的系统和人员提供可靠的、随时可用的数据。
工业数据运维软件提供专用的数据建模管理和抽象层，能够帮助用户优化其数据体系结构CONTROL ENGINEERING China版权所有，减少部署新系统所需的时间。随着公司扩大对此类软件的使用www.cechina.cn，他们已经开始在设施中部署更多的架构。
那些考虑投资数据建模解决方案或升级现有数据基础架构的人，在决定哪种软件是企业的理想选择之前，应考虑所有可能的情况。随着企业的发展，部署可扩展的多中心架构将变得更加重要，尤其是在以下四个方面。
对关键操作进行细分。工厂通常有多条生产线、工作单元或机器。由于系统变得越来越复杂，与其它系统的交互也就越来越多，保持自主性、灵活性和弹性至关重要。许多客户希望通过独特的数据运维中心部署，在运营环境中细分关键功能。这样，对一条生产线的更改，不会影响其它生产线。或者，当一个生产单元的运营系统升级时，它仅会影响工作区域，而不是整个工厂。一些用户希望为不同的用例（如预测性资产维护、生产数据或质量信息）提供单独的中心。
弥合网络安全漏洞。在自动化系统中www.cechina.cn，企业通常会将不同的网络进行分段，以最大限度地减少漏洞。例如，通常使用防火墙将控制网络与商业和企业网络隔离开来，从而限制数据并允许数据单向传输。寻找支持安全消息队列遥测传输（MQTT）发布和通过防火墙订阅模式的工业数据运维软件。在联合体系结构中，跨多个安全网络区域设置数据中心。这种联合架构允许数据中心与区域内的系统通信，并将数据消费或安全地发布到其它区域。
启用变更管理。对于在日常工作中执行的很多业务功能，运营数据变得至关重要。基于分析的系统需要一种迭代的方法，并且随着工厂车间的不断发展：引入新资产或对控制器重新编程，系统经常会发生变化。许多企业正在建立开发和测试数据中心CONTROL ENGINEERING China版权所有，以便在生产部署之前，快速设计和评估测试变更。在数据中心，用户可以复制配置，将其推送到另一个系统，对系统进行更改、测试，然后将其转移到生产环境中。
在边缘进行建模。工厂内执行的实时分析越来越接近机器，这通常被称为边缘运行。在某些情况下，这些分析将机器学习或人工智能技术，应用于传统基于逻辑的控制无法提供结果的机器设定值控制。此外，靠近机器运行意味着延迟更低，丢失数据的风险更低。工业数据运维中心充当设备和分析软件之间的桥梁，并在边缘网关上运行。它确保以一致和标准化的方式，从工作单元或机器收集数据，允许在类似的机器上快速部署分析工具。通过利用站点许可证和基于容器的部署，可以经济高效地将中心部署在工厂中无限数量的这些边缘节点上。
从新冠疫情中得到的一个经验是：在当今不确定的环境中www.cechina.cn，企业需要灵活应对各种突发情况。在整合生产、重组产品线或重新配置运营环境时，变更会很快发生。多中心工业数据运维的部署可最大限度地减少对一个系统的过度依赖，因此企业可以更快地实施变更，同时减少对运营的干扰。
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