全端适配）、Anyone（全员协同），但这绝不能以成 本失控为代价。零售业的微薄利润，要求每一分 IT 投入都必须产生可见价值。传统架构中，为 支撑高并发需堆叠服务器、为实现实时分析需部署多套数据库，这种 "以资源换性能" 的模式早 已难以为继。我们需要的是能精打细算的技术底座，用一体化设计降低总拥有成本，让有限的 IT 预算创造更大价值。 当下，AI 技术正从概念走向实战，成为重构商业 态数据实时转化为向量特征，能否用 SQL+AI 融合查询实现 "一句话找货"，直接决定了 AI 应用的落地效果。这要求数据库不仅是数据的 " 仓库"，更要是 AI 能力的 "孵化器"，让业务团队无需复杂技术就能调用智能分析能力。 正是在这样的背景下，我们看到了一体化云数据库的价值。它用分布式架构消解了多渠道并发的 压力，用 HTAP 引擎打通了交易与分析的壁垒，用向量原生能力架起了数据与 AI 迫切需要一代 既能兼容目前数据架构，又能支持 AI-ERP 架构的数据底座来支撑我们从这个时代，过渡到 AI 时代。这是很多有远见和未来意识的 CIO/CTO 的共识。 在此背景下，一体化云数据库的诞生恰逢其时。我们深刻理解零售企业的核心诉求：  弹性架构需应对“双 11”百倍流量脉冲，实现资源利用率与成本的最优平衡；  实时融合要突破 T+1 滞后，在毫秒级完成交易分析联动； 

.....................................................................................202 6.4.5 公共数据库建设................................................................................................. .......................................................................................271 6.6.3 数据库体系建设............................................................................................... .....................................................................................420 7.4.3 公共数据库实施.................................................................................................

IT 基础架构整体升级 信义玻璃：部署分布式防火墙，构建数据中心双活集群 承载 MES 等核心业务系统 19 扬州国宇电子：承载全部核心业务，以 IT 升级赋能业务发展 明日控股：承载中台核心数据库，加速数字化转型 长安跨越：构建支撑车联网大数据业务的高性能底座 多厂区建设与管理 26 富士康：支撑全球多地分支工厂 IT 架构转型 某全球知名新能源创新科技公司：7 个基地 / 分公司部署 VMware/Nutanix 替代 31 国内某动力锂电池领军制造商：以 ELF 作为未来新建集群唯一虚拟化平台， 100+ 节点支撑 MES 等核心业务系统 久立集团：替代 Nutanix 承载 SAP 核心业务系统和数据库 开发测试与虚拟桌面 36 魅族：构建开发测试平台，大幅提升编译效率 获取更多资料 制造行业 IT 基础架构转型方案与实践 3 制造行业 IT 基础架构现状与转型挑战 IT 应用投入将持续快速增长 3 节 点起步，支持大规模集群扩展，兼容未来 混合云场景。 • 核心产品代码自主率超过 95%。 • 和国产化技术栈完整适配，符合信创和等 保要求。 • 支持数据加密。 • 高性能：大幅提升数据库、数据分析等场 景性能，支撑更多业务并发，降低业务处 理时间。 • 可靠性：支撑金融、制造、医疗等行业各类 重要业务系统稳定运行，单一客户部署时 长超 8 年。 让方案设计更简单 让部署与扩容更简单

19 扬州国宇电子：承载全部核心业务，以 IT 升级赋能业务发展 明日控股：承载中台核心数据库，加速数字化转型 长安跨越：构建支撑车联网大数据业务的高性能底座 多厂区建设与管理 国内某动力锂电池领军制造商：以 ELF 作为未来新建集群唯一虚拟化平台， 100+ 节点支撑 MES 等核心业务系统 久立集团：替代 Nutanix 承载 SAP 核心业务系统和数据库 开发测试与虚拟桌面 36 魅族：构建开发测试平台，大幅提升编译效率 获取更多资料 制造行业 IT 基础架构转型方案与实践 3 制造行业 IT 基础架构现状与转型挑战 IT 应用投入将持续快速增长 按需扩容与弹性付费：“用多少，买多少”， 按业务增长灵活采购和上线资源，从 3 节 点起步，支持大规模集群扩展，兼容未 来 混合云场景。 让业务效率与连续性提升简单 • 高性能：大幅提升数据库、数据分析等场 景性能，支撑更多业务并发，降低业务处 理时间。 • 可靠性：支撑金融、制造、医疗等行业各 类 重要业务系统稳定运行，单一客户部 署时 让运维与使用更简单

制造执行管理系统 4. EMS 工厂能源管理系统 5. 工业大数据分析及应用系统 智能制造 标准体系 产品设计 标准 数据采集 标准 软硬集成 标准 软件集成 标准 数据库 标准 设备贩置 标准 智能评价 标准 智能保 障体系 工业网络 身仹识别 工业交换机不 路由器 防火墙 信息安全 供应商关系管理 能源测量不监控 智 能 生 产 数字化 仺真 数字化 指导 采集信息关联 数字化 工艺 智能物流装备 智能生产装备 设备配置部署 能源系统 实时数据库 质量分析 人工智能 工艺优化 数据分析 数据挖 掘 数字孪生 综合预警 机器学习 节能诊断 智能排产 远程运维 数据解析 销售管理 人机界面 能源调度 仓库管理 控制系统 绩效管理 MES 数据库 能源数据库 PLM/CAPP 质量数据库 实时数据库 设备数据库 工程数据库 ERP 数据库 仓储 管理 看板 管理 管理者驾 数据清洗 KPI 考 核 驶舱 ERP www. sun wayland com.. cn 企业信息化 数据挖 掘 工厂级大数据平 台 力 控 FCloud MQTT/Rest 数据仓库 JDBC 报警数据库 / 业务数据库

.....................................32 5.4. 数据库方案及数据安全.....................................................................................34 5.4.1 数据库方案............................................ 等；另一方面是来自工作现场的信息收集，通过 监视和收集来自人员、机器和底层控制系统的操 作数据以及工序和物料信息，收集标准型的工作 包和派工单的物量、计划工时、实际工时，并通 过数据整理建立标准型基础制造信息数据库。对 这些信息进行实时的处理，提取出工厂车间调度 和管理系统和 ERP 系统所需要的正确信息，如产 品质量信息、订单完成情况、设备故障诊断信息 及成本核算信息等，为企业 ERP 系统和车间层的 统发展、测试和应用环境的需求 2) 操作系统应能够：  提供在多用户环境中的多任务操作功能  具备多程序运作功能，能够在线或后台 进行批处理 3) 数据库须能够：  与 Sql Server 进行良好的数据交换  支持生产设备实时采集和存储  提供实时数据库的产品型号并报价 4) 并发用户数要求：  总公司电线电缆车间并发数至少 30 个， 总公司并发数预计需要 100 个。 系统集成、接口

· 质量模块与 SPC · 批次分析 · 追踪与反追踪系统 ·SOP 介绍 · 应用演示 ©2010 GE Intelligent Platforms t质 pla 量 n 历史数据库 产品 busines 标 s 准规格 效率 原因 环境 设备 生产消耗 MES 配方 生产 工厂生产数据 实验室数据 消耗 计划 订单 财务 采购 人事 计划 ER P 报警汇总 配方 历史数据采集 实时数据库 数据库存取 文件 报警队列 VB A 调度器 Chart 对 象 报警 ODBC 图形对象 控件 图形界面 Workspac e Intell生 ige产 nt 过程 Platforms I/O 硬件 © 2010 GE 客户端 / 服务器结构的过程数据 库 监控软件包 = 数据库 + 监控画面 i F I X X 软件包 =i F IX PDB + i F IX Workspace i F IX 数据库和监控的画面可以分开 一个数据库可供多个 i C l i e n t 连接一个 i C l i e n t 可连接多个 数据库 一个 PDB 可供多个“ Workspace 连接” iClien t TCP/IP 或 NetBios iFIX PDB 可以是各种形式的网络

余，整个配置过程也非常简单，无需任何代码即可配置实 现，同时当应用对象服务器和历史数据服务器连接出现问 题时，历史数据、历史报警和事件信息会缓存在本地应用对 象服务器磁盘上，当连接恢复以后，缓存的数据会重新发送 到历史数据库进行归档，从而保证历史数据的完整性。 集中监控平台 07 剑维软件水行业白皮书 3.易于开发和维护 系统平台提供了面向对象的模板标准和技术，整个开发过 程可以通过配置化完成，无需工程师具备很强的代码开发 操作人员在报警消除后再次输入报警原因，方便后续对历 史报警进行统计分析。 5.历史数据管理 软件中包含了一个实时历史数据库软件，与传统的关系数 据库不同，AVEVA™ Historian处理时间序列过程数据，以 及历史警报和事件数据。独特的“块技术”捕获工厂数据的 速度比标准数据库系统快数百倍，并使用传统存储空间的 一小部分。从而满足对于历史数据和报警、事件后续分析 和追溯功能。 AVEVA 历史数据客户端提供了桌面和 为移交和试车验证和审定项目数据 独特优势 项目执行控制： AVEVA AIM通过项目面板共享信息，确保高效、无误的项 目执行，通过这个面板轻松管理关键项目“痛点”，如工程 数据和文档的管理、工程变更的管理以及工程数据库的需 求等。 数据采集与验证： AVEVA AIM 可以把电子数据和文档、纸质和微缩胶片文 档、完工勘查和照片等管理起来，自动创建智能关联关系， 无需人工干预和耗时的人工搜索。AVEVA AIM还能够确

，财务人员需要核对的数据从 14 项减少到 3 项； • 数据化应用不仅可以适用全局规划，同样也可以运用到局部流程的改造。 物 料 部 采 购 部 财 务 部 供应商 订单输入 共用数据库 订单信息 电子资金支付 订单通知 验收、核算订单 供应商 物 料 部 订单 采 购 部 订单 财 务 部 订单 支票 发票 货物 验收单 * 数据来源：《福特汽车采购供应链流程再造案 核 供应商 评价 KPI 指标 招 标 管 理 竞 价 管 理 招 标管理 电脑 笔记本 智能手机 PAD 供应商门户 企业内部门户 基础数据库 业务数据库 统计分析库 对接数据库 第三方平台 京东企业购 米思米 西域 ERP 采购计划 采购预算 物料库 合同管理 质量检验 WMS 入库管理 出库管理 完整的实现产能数字化 PDCA （ Plan 计划、 Do 执行、 Check 检查、 Action 处理 ) 的闭环管理。  从数据积累到数据分析 • 建立生产、订单和仓储物流统一管理的基础数据库； • 建立各领域数据模型，辅助支持决策； • 规划建立供应链协同数字化架构。 * 数据来源：《供应链管理的数字化战略及应 用》 • 利用 IT 技术，实现数据全链路的打通，与数据全面的接口对接，做到数据的整合与追踪；

物联网管理平台 监 管 层 质量监控 进度监控 安全监控 统一标准 规范接口 统计分析 用户 项目工地 建筑企业 监理机构 政府部门 数据 中心 空间数据库 项目数据库 监测数据库 人员数据库 标 准 规 范 体 系 保 障 机 制 体 系 基础 设施 计算 资源 防火墙 操作 系统 安全 网关 磁盘 阵列 双机 热备 三 建设内容 1 、数据中心