电机工程与应用电子技术系 9 张霖，北京航空航天大学， Beepower 公众号微文： 关于数字孪生的冷思考及其背后的建模和仿真技术 （ 1 ） DT 是物理设备的一个实时的数字副本 [1] 。 （ 2 ） DT 是有生命或无生命的物理实体的数字副本。通过连接物理和虚拟世界，数据可以无 缝传 输，从而使得虚拟实体与物理实体同时存在 [2] 。 （ 3 ） DT 是对人工构建的或自然环境中的资产、流程或系统的数字表示 可用物理知识的集成化知识对健康状况进行仿真 [6] 。 （ 7 ） DT 是物理对象或系统在其整个生命周期中的动态虚拟表示 ，使用实时数据实现理解， 学 习和推理 [7] 。 （ 8 ） DT 使用物理系统的数字副本执行实时优化 [8] 。 （ 9 ） DT 是现实世界和数字虚拟世界沟通的桥梁 [9] 。 [5] https://www.plm.automation.siemens.com/global/z

高可扩：在可用的计算机集簇间分配数据完成计算任务，这些集簇可以方便 地扩展到数以千计的节点中 高效性：能够在节点之间动态地移动数据，以保证各个节点的动态平衡，处 理速度非常快 高容错性：自动保存数据的多份副本，并且能够自动将失败的任务重新分 配 经济性：系统软件开源，应用软件开发简化。 通过 X86 系列组成的集群系统，和小型机相比成本优势明显 ZQY

管理员双因素认证 ( 结合堡垒机 ) 漏洞扫描 平台安全补丁管理 统一配置管理 (ConfigDB) 云安全运营平台 ( 大数据安全分析、安全运维分析、 安全联动 ) 云基础设施安全 多副本 / 备份 TLS 传输加密 主机入侵检测 基于 TPM 可信平台 安全域隔离 东西向流量监控 WAF 安全认证 TU > 租 / 用户 > 云平台 > 边界安 全 数据安全

，但实际上用户无 需了解、也不用担心应用运行的具体位置。只需要一台笔记本或者一个手机， 就可以通过网络服务来实现我们需要的一切，甚至包括超级计算这样的任务。 3、高可靠性 “云”使用了数据多副本容错、计算节点同构可互换等措施来保障服务的高 可靠性，使用云计算比使用本地计算机可靠。 4、通用性 云计算不针对特定的应用，在“云”的支撑下可以构造出千变万化的应用， 同一个“云”可以同时支撑不同的应用运行。 和非结构化 大数据以 Hadoop 的 HBase、HDFS 分布式存储系统负责存储管理；大数据存 储管理层对 MPP 数据库集群和 Hadoop 平台实现了融合，整合了列存储、智 能索引、多副本、Mapreduce、Hive 等大数据处理技术对信息资源服务的大数 据进行统一的存储管理； （5）数据服务接口层：提供高性能服务接口，为上层应用提供统一的数据 服务； （6）数据应用层：面 数据缓存到 SSD 以提高 IO 性能 6 为保障数据可靠性，对相同数据存储多个副本，支持 2-5 个数据副本，可以针对不 同的 LUN 设置不同的副本数；且相同数据的副本以 chunk 为单位分布在不同的节点 当中，chunk 大小 8-64M 可调 7 支持将单集群内的服务器节点划分为不同的组，相同数据的副本分布在不同组的服 务器节点内，支持一组的磁盘整体故障时，数据不丢失且不影响业务的正常运行。

以及安全等进 行资源池化，实现统一调度管理。通过 KVM 虚拟化，实现对物理服 务器的 CPU、内存、IO 的虚拟化。采用分布式存储 Ceph 软件作为 云平台的底层存储集群，Ceph 通过多副本（3-5 份）技术保证存储 数据的高可靠（在推荐的按照三机柜部署场景下，采用 SSD 硬盘情 况 数 据 可 靠 性 达 到 99.999999999%, 采 用 SATA 情 况 达 到 35

产品数据 库 索引 发布 /Web Feed 实用工具 标记 API SSO 标记 API WCS STG 数据 库 STG Solr 索 引 Prod Solr 索引 Solr 副本 访问 Bean EJB 舞台道具 非结 构 化数据（ Web 内容、用户原创内容 等） 结 构 化数据 页面片段 搜索集成 合作伙伴协作 EDI 进料 打卡下班 市场 外部 API

95 • 过渡期内的核查： o 在过渡期内，独立核查不是强制性的。但是，建议为正式 运行期的要求做准备。 5. 证明文件 • 所需文件： o 排放核查报告的副本（适用于正式运行期）。 o 任何与排放计算、碳定价和生产过程相关的证明文件。 • 保留期限： o 进口商应将所有记录保留至少四年，以备欧盟成员国当局 可能进行的审计之用。 报告时间表和频率

基础设施云平台 云化基础设施是建立工业互联网平台的基础，利用虚拟化技术 在物理基础设施上构建多个相互独立的虚拟化资源构建 IAAS 云平台。 利用 IAAS 云平台提供的虚机高可用、热迁移、数据多副本等技术可 保障上层核心业务的稳定运行，为业务良好、快速的发展奠定基础； 利用 IAAS 平台对计算资源、网络资源、存储资源进行虚拟化和池化 管理，可根据上层应用的需要，对资源进行动态调度、动态扩展和 数据一致性：包括多源数据的数据模型不一致，例如：命名 不一致、数据结构不一致、约束规则不一致。  数据实体不一致，例如：数据编码不一致、命名及含义 不一致、分类层次不一致、生命周期不一致……。  相同的数据有多个副本的情况下的数据不一致、数据内 容冲突的问题。  数据关联性：数据关联性问题是指存在数据关联的数据关系 缺失或错误，例如：函数关系、相关系数、主外键关系、索引关系 等。存在数据关联性问题，会直接影响数据分析的结果，进而影响

高效的实时处理数据。 3.6.1.3 需求应答 Hadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架，以 一种可靠、高效、可伸缩的方式方法进行数据处理。Hadoop 的可靠 性在于其维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分 布处理，不会因某一台物理机损坏导致整个 system 崩溃。 Hadoop 平台的 HDFS 分布式文件存储 system 支持海量数据的存 储，采用服务器集群部署的方式方法完成，并可以随着

念构建，先进的多层结构应用模式，采用 Internet/Intranet 最流行 的多层结构应用模式，支持大并发、多线程的用户访问处理；充分 发挥了数字图书馆的网络优势，能让更多的用户共享同一种资源， 充分节约成本，降低图书馆因副本问题而带来的资金压力。 （9）支持文件上报功能。支持目录或文件压缩上报。 （10）系统提供数据信息在线提交功能，读者用户在权限范围 内提交数据信息，提交完成后等待编审人员的审核，审核通过后发