融合OT/IT 差距的关键是实现成功的数据建模，这就是组织定义和组织其业务流程的方式。一些正在进行数字化转型的公司期望从运营技术 (OT) 数据到企业应用程序有一条直线、简单的路线。他们希望收集数据，添加一些信息技术 (IT)/云工具并实现简单的物联网 (IoT) 解决方案。事实上，OT 数据来自无数来源，具有各种数据类型，需要复杂的 IT/云工具才能理解这一切。 OT 数据需求与 IT 数据需求差异很大，企业需要一种能够满足双方需求的方法，才能成功拥抱物联网和数字化转型。

IT 需要标准数据格式的数据来进行数据对象和建模，并具有上下文信息，并且必须安全且易于集成。数据应该与企业解耦，并且最好通过发布/订阅方法来检索。

以 OT 为中心的数据模型

MQTT Sparkplug 被誉为优秀的物联网协议，因为它是一种轻量级的发布/订阅网络协议，简单、高效、安全、开放，没有供应商锁定。 MQTT是一个面向消息的中间件，因此客户端连接到broker然后发布信息。数据是解耦的，因此一个边缘设备可以发布一个指标，并且 100 个应用程序（或更多）可以订阅。其好处有据可查。然而，这里的目的是关注 Sparkplug B 规范的一个好处 - 它定义了一种以 OT 为中心的数据模型/资产。

Sparkplug 是 Eclipse Tahu 项目中的一个新规范，定义了如何在任务关键型实时环境中使用 MQTT。 Sparkplug 为工业应用定义了标准 MQTT 主题命名空间、有效负载和会话状态管理，同时满足实时监控和数据采集 (SCADA) 实施的要求。 Sparkplug B 规范提供了定义与 OT 一起使用的标签值所需的数据模型，还向 IT 提供数据，使其 100% 可自我发现且易于使用。

MQTT Sparkplug 为边缘的模型、资产和标签建立了单一事实来源，支持来自各种数据源和协议的 OT 数据，并为 IT 进行定义。当客户设计物联网系统时，当他们开始设计时，数据模型尽可能远离边缘是理想的。理想情况下，数据模型应该位于设备中，以建立可靠的单一事实来源。

标签是物联网平台和解决方案通常解决的唯一难题，但 MQTT Sparkplug 超越了标签，还为模型和资产创建了单一事实来源。如果没有自定义代码、脚本、Python、Java 或任何其他复杂且本土开发的内容，则很难扩展或长期运行。

当收集 OT 数据并将模型/资产/标签转换为 MQTT Sparkplug 时，数据可以发送到云和企业应用程序，以自动创建数据模型，而无需任何编程或编码。 OT 数据转换为 IT 数据，然后放入大数据的标准接口中，从而实现可扩展的数据洞察和业务改进。

风电场示例

CirrusLink 为风电场的 MQTT Sparkplug 数据建模功能构建了一个示例用例。我们连接了风力涡轮机，使用 MQTT Sparkplug 添加属性和过程变量，然后在 AWS SiteWise 中创建模型。该解决方案的好处是，公司可以从边缘、风力涡轮机的专业知识开始，然后创建可供任何第三方或云应用程序使用的模型。 MQTT Sparkplug 提供了创建模型的技术，该模型表示：“这是位于该位置的风力涡轮机，具有以下过程变量：风速、RPM 和方向。”然后，MQTT Sparkplug 提供了一个从边缘到云端的模型，以实现单一事实来源。

现在，任何物联网平台、解决方案或应用程序都可以是数据模型的消费者或提供者。除了 MQTT Sparkplug 之外，没有其他技术允许公司构建通用数据模型，然后构建资产，然后填充资产。无需编码？闻所未闻。 OPC UA 数据模型在某种程度上存在竞争，但您无法自己创建这些模型。此外，该解决方案的真正优点在于 MQTT Sparkplug 支持的正确模型/资产/标签定义允许大规模复制该解决方案。事实证明，MQTT Sparkplug 内置的用于定义数据模型和资产的独特功能是物联网市场中的重要差异化因素。