速威FlexWeaver低代码工业软件开发平台

速威FlexWeaver低代码工业软件开发平台，对项目开发完全透明、全自动、安全高效，UDE之多态数据源，不同条件、场景下极速、动态改变数据源。支持泛等于操作符、支持语义查询、同时支持RDBMS与NoSQL。响应式UI，布局自动适应不同屏幕大小，基于HTML5的PC桌面、平板、移动全终端支持。

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速威FlexWeaver低代码工业软件开发平台

FlexWeaver MES平台主要技术创新点 icon

一切创新围绕两个目的

1、显著缩短传统MES项目的实施周期

2、将互联网技术应用于工业，实现工业4.0

创新的多工厂 / 多组织架构模式

对项目开发完全透明、全自动、安全高效

核心技术：UDE之多态数据源，不同条件、场景下极速、动态改变数据源

创新的云端集成开发与调试技术

大大降低开发工业互联网SaaS的门槛

Visual Cloud IDE、MVCC、多开发者并行在线开发、云端开发调试下沉到本地

创新的面向对象的大数据查询语言：RQL（兼容SQL）

支持泛等于操作符、支持语义查询、同时支持RDBMS与NoSQL

创新的Hot-fix（热修改）：实现不停机/不停产更新

无论是修改业务逻辑、还是修改数据层实体类，均无需重启即时生效

模型驱动的开发模式：工厂物理建模、领域建模、工艺路线建模

解决MES项目实施效率低下、周期长、维护麻烦的问题

FlexWeaver 平台功能特性 icon

业界领先的基于Web / Cloud的开放式、可定制、可扩展、可视化 IDE：可视化的表单构造器、可视化的领域模型建模工具，可视化的流程建模(BPMN 2.0)工具 … 可视化工厂建模工具：包括工厂物理建模、制程建模、执行建模。从制造流程到工艺路线，从领域建模到流程建模，从DDD（Domain-Driver Design），到PDD（Process-Driver Design），不仅减少了项目开发代码量，并大大提高了项目的可维护性、灵活可配置、快速变更等特性。终极目标是：零代码项目开发。 Hot-fix（热修改）特性，实现不停机/不停服务升级：无论是新增功能，还是现有功能的修改升级，包括修改数据源及相应Domain/Entity等，均无需停止服务，更无需重启服务器，不中断生产。

响应式UI，布局自动适应不同屏幕大小，基于HTML5的PC桌面、平板、移动全终端支持。并提供一键生成移动App和微信小程序功能（暂时只支持Android）。语义查询、语义分析、自然语言查询与分析（OLAP）。 CoC（Convention over Configuration）、DRY（Don‘t Repeat Yourself）理念，极简设计模式。e.g. 多态数据源命名、表格日期时间列格式化。 Full-Objects：一切皆对象，简化、易维护、可重用 e.g. 模块、数据源、模型、用户、脚本、方法、属性 …

FlexWeaver 平台技术特性（一） icon

微服务架构及云计算支撑：FlexWeaver采用最新的微服务架构及容器技术，带来了灵活便捷的部署方式及可伸缩的弹性计算，不仅可部署于本地服务器、或者服务器集群，也可部署于Microsoft Azure、AWS、阿里云等主流云计算平台，为日后的智能制造云打下坚实基础。高可用集群及分布式计算：FlexWeaver支持单服务器部署运行，也支持上千台的大型服务器集群。支持重任务的分布式计算，也保障了服务器的高可用性 ---- 只要不超过半数的服务器损坏、意外宕机，均不影响服务的持续运行，不会造成停产。出现问题的服务器上的服务会自动快速切换到其它正常的服务器上运行。

UDE（Unified Database Engine）及大数据高性能工业计算：FlexWeaver UDE整合了传统RDBMS（Oracle、SQL Server、MySQL等）、NoSQL大数据（Hadoop、MongoDB等）、Redis分布式缓存以及实时数据库，并提供了一致的元数据管理、及面向用户业务的语义层，让各种不同类型的工业数据得以使用最适合最高效的数据库系统进行处理，从而大大提升了整体数据处理性能。比如：关系数据库用于计算与存储重要的生产数据，而来自摄像头的图像数据则存储于Hadoop，来自SCADA的数据存储于InfluxDB，热数据则存储于Redis高速缓存，庞大的各个服务的日志数据则存储于MongoDB。而且，不管底层如何纷繁复杂，对调用者而言只需了解UDE，只与 UDE交互，其它全由UDE统一调度及管理。工厂建模：以可视化拖拽操作方式为主，支持完整的工厂建模，包括工厂物理建模、制程建模、与以及执行建模，支持任意层级工厂物理信息的定义、支持流程图方式的制程设计、工艺路线设计。

FlexWeaver 平台技术特性（二） icon

分布式高性能日志及数据追溯与恢复：通过提供默认日志系统、以及各种第三方日志系统的适配，将各种异构系统、服务组件的日志统一收集、存储于分布式的MongoDB，实现了统一的日志收集与管理，并提升了日志处理性能。因为详尽的日志，也让未作灾备的数据库出现意外时、根据日志恢复数据成为可能。服务器运维监控：提供可视化的服务器及服务器集群监控，可实时监控服务器当前的CPU负载、内存消耗、网络带宽占、用户并发访问量等信息，对数据库服务器还提供了慢SQL执行监控，对异常服务器、负载过重等会自动报警。

严密的安全控制：完善的权限管理系统，并具备防跨站请求伪造攻击（CSRF）、防跨站脚本攻击（XSS）、防SQL注入攻击等安全防范措施。多数据源与多态数据源：除了支持传统的多数据源的配置与使用，更实现了创新性的多态数据源技术，让同一个数据源可根据用户角色、所属组织等运行时动态条件，指向不同的物理存储，从而极简而高效地实现了多工厂多组织架构支持等特性。支持跨数据源，Persistence Context可在不同API 调用时极速（毫秒级）自由切换。

FlexWeaver 平台技术特性（三） icon

OOP（Object Oriented Programming） + AOP（Aspect Oriented Programming）编程模式，让系统更易于维护与扩展：面向切面编程（AOP）弥补了传统面向对象（OO）的不足，两者结合，大大简化了一些全局逻辑（比如日志与事务）的处理，也让系统更易于维护与扩展。 MVCC：独创的MVCC模式，相比传统MVC，让前后端分离得更彻底，而且更高效，让后端工程师、UE工程师、前端工程师三者可完美协作，大大降低他们之间的耦合与相互影响。 RESTful：规范、安全、前后无缝功能调用与数据交互。更可配置为Google Protocol Buffer模式，大大提高性能。

自动化的事务管理：事务链、事务传播 … UDE提供面向对象、灵活自由、兼容SQL的RQL：泛等于（可根据值动态解析为任何标准SQL操作符）、语义参数、自定义函数、数据转换 … e.g. from User u where u.age *= 20 ~ 30 and u.region = {? ‘地区’} and u.manager = me()。 from User u where … convert by sex:[[1,’男’],[2,’女’]]，country:%COUNTRY%。 UDE提供兼容RDBMS与NoSQL(e.g. MongoDB)的统一API： def users = UDE.find(‘user’).where(‘region’).is(‘华北’).and(‘age’).gt(30)。

工业移动监视与控制

基于HTML5及部分原生开发，实现在智能手机或平板上对远程生产现场的监视与控制。支持Android与iOS。通过物联网，实现各种设备的实时在线监控，包括其运行参数、设备状态等。在经过授权情况下，可以实现远程控制、调整设备参数等。通过远程摄像头，实现工厂、车间的远程监控，可以在手机监控画面上转动摄像头、调整仰角、调整焦距等。

通过后端的分析服务，支持在移动设备上做OEE（设备综合效率）分析。通过各种图表、仪表盘，实现监控数据可视化、分析结果可视化。支持设备异常预警，以即时消息或振动等方式。

看板/仪表板设计器

可视化界面设计器

多终端自动适应

一键发布为移动App icon

工厂物理建模工具

领域建模工具 – 领域模型 icon

领域建模工具 – 模型关系 icon

业务流程建模工具

服务器集群及运维监控 icon

工业大数据引擎/UDE – 应用架构图 icon

工业大数据BI

速威工业大数据BI套件，除包括传统BI的报表、仪表盘、OLAP多维分析外，最重要的是加入了面向SCADA及物联网的实时数据分析。独创的语义层技术，将用户与晦涩的数据库表与字段分隔来了，让用户用熟悉的业务用语来查看、分析数据。

基于UDE，实现跨越RDBMS及NoSQL的ETL(数据抽取、转换与加载)工具。针对Oracle、SQL Server等主流数据库，基于其Native Driver而非通用的JDBC、ODBC开发，大大提升数据的抽取与加载性能。基于Spart与Storm，实现分布式的内存计算、流式计算，并研发出适应工业物联网及SCADA的实时数据分析服务。创新的自然语音分析引擎，将人工智能与多维分析服务结合，开创用户体验极佳的即席动态分析。比如，可以直接说：今天废品率最高的三条产线是哪三条？原因是什么？昨天呢？

工业移动监视与控制

多工厂模式：集中与分布式 icon

应用与数据库服务器软件架构图 icon

应用与数据库服务器软件架构说明 icon

条码、RFID等采集频度较低而又不适合有损压缩的数据，由数据服务采集直接进入互联互通关系数据库。而PLC、传感器等采集频度高、价值稀疏适合有损压缩的数据，由SCADA采集进入实时数据库；应用服务器可同时访问关系数据库和实时数据库，结合部分从MES数据库导进来的数据，进行运算处理，并按实际情况与要求回写到设备PLC；

随着时间的推移，不管实时数据库还是关系数据库，数据量都会越来越大。为了保持性能，需要对数据进行归档、历史化迁移处理，相对较旧的数据进入历史数据库、工业大数据存储，然后从互联互通关系数据库、实时数据库中清除；基于历史数据库、工业大数据存储可构建面向分析、按不同粒度聚会的高性能数据仓库，用于统计分析及数据挖掘。