«МПК-Пересвет» - инновационная цифровая платформа хранения, обработки и анализа производственных данных.
Платформа может быть применена на всех производственных предприятиях, где есть задачи по обработке технологических данных и данных реального времени. Это могут быть как небольшие дискретные производства, так и крупные производственные предприятия непрерывного цикла. Так же это могут быть энергетические предприятия, где задачи обработки данных из АСУТП крайне востребованы.
Возможности платформы, заложенные в наличии статической и динамической моделях объекта автоматизации, открывают новые горизонты ее применения: это хранилища данных, управление и анализ данных для систем автоматизации умного дома, это основа построения IOT, MES, OEE для предприятий промышленности, торговли, транспорта, сельского хозяйства и везде, где происходят события, достойные внимания.
Статическая модель объекта автоматизации – иерархия классов и экземпляров технических объектов и их свойств.
Динамическая модель – совокупность методов, выполняемых в момент возникновения событий, как связанных с выполнением задач по управлению данными, так и инициируемых триггерами, срабатывающими на определенные значения параметров технических объектов.
Ключевые особенности базы данных реального времени «МПК-Пересвет»: - высокоскоростной прием данных: эффективная обработка и хранение огромных объемов данных по мере их генерации, что сводит к минимуму задержку и гарантирует отсутствие потери данных;
- извлечение данных с малой задержкой: быстрый доступ к хранимым данным, позволяя своевременно получать информацию и реагировать на динамические события;
- масштабируемость: база легкость масштабирования для размещения растущего числа устройств IoT и объемов данных, обеспечивая надежную производительность даже при большой нагрузке;
- аналитика в реальном времени: встроенные возможности аналитики, позволяющие извлекать ценную информацию из входящего потока данных без необходимости в сложных конвейерах данных;
- архитектура, управляемая событиями: возможность реагирования на определенные события или триггеры, что позволяет автоматически реагировать и предпринимать упреждающие действия на основе данных в реальном времени.