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  由于技术创新和工业互联网的发展，工业自动化已经演变成由大量数据驱动的系统。由于所有工业数据都通过网络进行路由，网络之间的相互连通性日益增加，威胁也在不断升级，因此越来越难以将工业控制系统 (ICS) 平台从外部和内部威胁中隔离出来，并对其提供保护。

  1、大數據的架構

  原始数据并不是非常有用，除非它变成了有价值的信息。这就需要对数据进行分析和应用，使得企业管理层、业务和网络部门等从中受益。对此需求的响应是基于软件的分析和决策工具，它们适合于工业运营管理解决方案。有了大数据的观点，公司可以对收集到的数据量进行可视化，从而可以推动産品和流程的改进。

  基于ICS數據的曆史數據庫和基礎架構是大數據架構的基礎。基礎架構通過提供實時數據來補充曆史數據庫，以便將數據聚合並呈獻給進行大數據分析的過程平台。人們不應忽視在設備和系統中集成可靠的傳感器數據基礎設施的必要性，這些設備和系統可以提供連接並提升大數據分析的效率。

  大數據的實現和架構，必須確保到傳感器的通信基礎結構足夠精細，以便能夠感知故障。隨著越來越多的部門使用這些基于信息的資源，會有更多的數據産生，這可爲企業帶來優勢。

  隨著部署在工業部門中的數字平台的增加(如現場總線被視爲一項關鍵的工業自動化技術，可幫助工業設施實現效率和成本效益的大幅提高)，下一代工業數字平台的演進，可以讓工業設施有新的連接和創造附加值的途徑。這個資本密集型部門，擁有很重要的長生命周期資産，需要在整個服務年限內進行持續的監控和維護。

  正如企業選擇現場總線數字解決方案一樣，通過最大限度地提高工廠設備和設施的可用性來提高生産率並降低總體擁有成本，選擇大數據平台也是如此。大數據平台，旨在爲這些高價值資産及其運作過程帶來新的價值，從而爲生産率的提高和基于工業信息的服務創造一個新時代。

  企業和解決方案提供商應努力協同工作，了解應用環境，確保它們能夠處理組織中存在的許多複雜的大數據和非結構化數據。在網絡監控和數據包級別的分析中，將産生大量操作員日志、網絡日志、事件日志和元數據，它還提供實時監視、智能和事件響應，以應對日益廣泛的網絡攻擊。

  2、網絡態勢感知

  通过收集实时数据连续监视操作系统数据流量将允许通过机器学习建模能力检测不熟悉的活动。这为业主和网络安全审计员提供了前所未有的检测能力和可见性，无论是网络攻击、操作故障还是事故。 捕获和分析解决方案允许实时捕获和分析流经网络的每个数据包，通过分解分组协议层以确定每个分组的目的地和细节。

  通過對每個數據包進行分析，可以開發出正常的流量模式，從而更容易容易檢測到偏差。伴隨著大數據環境而來的是安全方面的挑戰，爲了降低安全風險，可以采用如下措施：例如，使用能夠跟上非關系數據庫不斷演變的安全解決方案，自動數據傳輸的安全措施，確保高頻數據驗證的可信性、來源和准確性，應對與數據挖掘相關的不道德行爲，對訪問控制加密，並有一個詳細的審核過程來管理大量的數據。

  3、使用大數據的好處

  ICS供應商或解決方案提供商，可以聚合不同的數據源並對其進行分析，以辨別易于實現的模式，並允許最終用戶做出更好的決策，這將定義新的競爭基線，並爲世界經濟創造巨大的價值增長。鑒于必須收集的信息來自許多遠程站點、傳感器和系統，並且需要大量的成本、時間和工程專業知識，因此實施大數據解決方案並不容易。

  使用大數據可爲企業帶來6大好處

  使信息更加透明;

  獲得額外的詳細性能信息，以激勵創新、提高質量;

  使用詳盡的分析，最大限度地減少風險並發現不可見的信息;

  在受控的實驗環境下，將理論付諸實施及並對其結果進行分析，指導投資決定;

  爲員工增加實時運營中心，包括自動化和分析，從而增加風險管理，減少停機時間和運營人員，增加産量;

  對供應鏈管理、需求預測、綜合業務規劃、供應商協作和風險分析進行革命性的變革。

  並不是每個人都相信數據分析能帶來收益。在最近的一項調查中，超過四分之一的受訪公司表示，在未來幾年內，他們沒有計劃對大數據和物聯網進行投資。