智能制造背景下的IT架构大迁移

制造企业IT架构云化其实是一个制造企业IT架构互联化的问题,而未来的方向是云原生架构,这是应用为王时代发展的必然。

IT技术正变得越来越普惠,于此同时,企业的生产与经营已经与IT技术深度融合并依赖于IT技术。所以我们看到了如火如荼的数字化转型。

两场革命

中国信息化百人会执委安筱鹏博士认为,数字化转型,本质是两场革命:工具革命和决策革命。人们去一个地方可以选择步行、可以开车、可以乘飞机,这叫工具,工具决定了能走得多快;但是,离目的地是不是越来越近,还取决于你的决策是否正确。而数字化转型本质上就是解决两个基本问题:正确地做事和做正确的事。

从工具革命的维度看,自动化工具提高了体力劳动者和脑力劳动者的效率,传统的机器人、机床、专业设备等工具正升级为3D打印、数控机床、自动吊装设备、自动分检系统等智能工具,传统能量转换工具正在向智能工具演变,大幅提高了体力劳动者效率;同时CAD、CAE、CAM等软件工具提高了脑力劳动者的工具效率。

从决策革命的维度看,企业内部 EPR、CRM、SCM、MES等通用软件和自研软件系统,通过不断挖掘、汇聚、分析消费者以及研发、生产、供应链等数据,基于数据+算法构建一套新的决策机制,替代传统的经验决策,实现更加高效、科学、精准、及时的决策,以适应需求的快速变化。

作为数字化转型中最具代表性的智能制造能够非常好的诠释和演绎这两大革命。

制造之变

传统的制造体系是一个简单的机械体系,确定性是常态。而智能制造是一个复杂的生态系统,不确定性增加。所以智能制造要解决的核心问题是如何降低系统的不确定性。此外,承载智能制造的IT系统的规模变得越来越大,复杂性越来越高。这就要求制造企业对IT系统的设计、开发和运维向轻量级、智能化、易维护、易扩展等方向发展。而简单机械体系下的传统烟筒式的IT基础架构已经无法满足智能制造的发展需求,变革势在必行。

正如安筱鹏所指出的,伴随着工业技术和信息技术的飞速发展,商业系统的需求、生产流程、业务逻辑的复杂性逐渐增加,对信息系统的响应要求也越来越高。面对商业和制造系统复杂性的持续增加,基于传统IT架构解决方案的基本思路是在原有业务系统升级的基础上不断开发新的业务系统,即“系统+系统”模式,面临业务系统“烟囱林立”、复杂臃肿、迭代缓慢、交付低效等挑战,业务系统响应能力呈线性增长,越来越难以适应日益复杂的制造系统。

他认为:今天我们需要重新构建一个新的架构即基于云计算的架构体系,基于云架构实现各业务系统和解决方案的云化迁移,我们需要构建一整套基于云架构的软件体系、商业模式、咨询服务、运维体系,使大量数据、模型、决策信息平台化汇聚、在线化调用,系统之间实现互联互通操作,实现了业务系统的功能重用、快速迭代、敏捷开发、高效交付、按需交付,即“系统之系统”模式。

从云化到云原生

一般来说,企业的云架构建设主要从6个方面来看,混合云构建、企业级云服务、合规性、安全性、创新性、业务的连续性。内容表现为:基础设施资源层融合、数据层融合和应用平台层融合,将分散的、独立的多个信息资产孤岛,依托相应层次的分布式软件实现逻辑上的统一整合,然后向用户提供自动化、动态、按需的服务能力,满足用户的需求。

可以看出,制造企业IT架构云化其实是一个制造企业IT架构互联化的问题,而未来的方向是云原生架构,这是应用为王时代发展的必然。

顾 名 思 义 , 云 原 生 是 面向“云”而设计的应用,主要包括敏捷基础设施、微服务、DevOps、和持续交付这4大部分。在技术上,云原生依赖于在传统云计算的3层概念(基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS))。采用基于云原生的技术和管理方法,企业可以更好地把业务生于“云”或迁移到云平台,从而享受“云”的高效和持续的服务能力。

因为微服务是属性使然,在云原生时代,制造企业的IT架构必须做好三方面的设计。高可用设计——依据应用业务需求,设计不同级别的架构支持。可扩展设计——所有应用的设计是无状态的,使得业务天生具有扩展性。快速失败设计——确保在发生异常时能够快速失败,然后快速恢复,以保证业务永远在线。

当然,无论是云化还是云原生,除了技术手段和工具的革新之外,还包括企业文化、组织架构的重组,方法论与原则的转变。

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