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本指南演示了如何在 AWS 上通过具有弹性且高度可用的架构托管 AVEVA PI 组件，从而实现高级分析。它利用 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）在多个可用区预置 AVEVA PI 组件，帮助确保容错能力和最佳性能。本指南展示了将 AVEVA PI 系统迁移到 AWS 并配置 PI 组件以实现弹性和性能优化的过程。通过实施本指南，您可以增强 AVEVA PI 部署的弹性、性能，及其与 AWS 上现代分析工具的集成。
请注意：[免责声明]
架构图
[架构图描述]
第 1 步
PI 接口从传感器、可编程逻辑控制器（PLC）、监控和数据采集（SCADA）以及人机界面（HMI）收集数据，并将这些数据发送至 AWS Outposts 中运行在 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）上的 PI 系统组件。
第 2 步
PI Vision 是一种可视化工具，用于访问、组织和可视化 PI 系统数据，并共享数据的可视化结果。
第 3 步
PI Asset Framework（AF）和 PI Data Archive 存储 PI 系统数据。
第 4 步
Amazon EC2 在 Outposts 上托管 SQL Server，以存储 PI Vision 和 PI AF 使用的元数据。
第 5 步
Outposts 使用 AWS Direct Connect 和 AWS Site-to-Site VPN，通过私有、安全、加密的隧道连接到 Amazon Virtual Private Cloud（Amazon VPC）。
第 6 步
AWS Network Firewall 对进入 VPC 的网络流量进行精细控制。
第 7 步
在 Amazon EC2 Auto Scaling 组中托管 PI Vision，以统一各工厂对可视化和资产数据的访问。根据用户需求扩展 PI Vision 节点的数量。
第 8 步
通过跨可用区分配节点和 Amazon Elastic Block Store（Amazon EBS）卷，为 PI 组件提供高可用性。将数据从 Outposts 流式传输到 PI Collective 中的所有节点。
第 9 步
使用 AWS 故障注入服务测试系统弹性。
第 10 步
通过将 PI Vision、PI AF、PI Data Archives 和操作系统级备份存储在 AWS 云和 Outposts 的 AWS Backup 上，集中管理并自动执行数据保护。
第 1 步
PI 接口从传感器、可编程逻辑控制器（PLC）、监控和数据采集（SCADA）以及人机界面（HMI）收集数据，并将这些数据发送至 AWS Outposts 中运行在 Amazon Elastic Compute Cloud（Amazon EC2）上的 PI 系统组件。
第 2 步
PI Vision 是一种可视化工具，用于访问、组织和可视化 PI 系统数据，并共享数据的可视化结果。
第 3 步
PI Asset Framework（AF）和 PI Data Archive 存储 PI 系统数据。
第 4 步
Amazon EC2 在 Outposts 上托管 SQL Server，以存储 PI Vision 和 PI AF 使用的元数据。
第 5 步
Outposts 使用 AWS Direct Connect 和 AWS Site-to-Site VPN，通过私有、安全、加密的隧道连接到 Amazon Virtual Private Cloud（Amazon VPC）。
第 6 步
AWS Network Firewall 对进入 VPC 的网络流量进行精细控制。
第 7 步
在 Amazon EC2 Auto Scaling 组中托管 PI Vision，以统一各工厂对可视化和资产数据的访问。根据用户需求扩展 PI Vision 节点的数量。
第 8 步
通过跨可用区分配节点和 Amazon Elastic Block Store（Amazon EBS）卷，为 PI 组件提供高可用性。将数据从 Outposts 流式传输到 PI Collective 中的所有节点。
第 9 步
使用 AWS 故障注入服务测试系统弹性。
第 10 步
通过将 PI Vision、PI AF、PI Data Archives 和操作系统级备份存储在 AWS 云和 Outposts 的 AWS Backup 上，集中管理并自动执行数据保护。
Well-Architected 支柱
当您在云中构建系统时，AWS Well-Architected Framework 可以帮助您了解所做决策的利弊。框架的六大支柱使您能够学习设计和操作可靠、安全、高效、经济高效且可持续的系统的架构最佳实践。使用 AWS 管理控制台中免费提供的 AWS Well-Architected Tool，您可以通过回答每个支柱的一组问题，根据这些最佳实践来检查您的工作负载。
上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构，您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。
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卓越运营阅读《卓越运营》白皮书
PI Data Archive 节点将关键业务数据存储在 EBS 卷上，从而实现动态容量扩展。Amazon CloudWatch 可监控 EBS 卷上的未分配空间，使管理员能够主动管理存储需求。当检测到磁盘空间不足时，可从存档中卸载数据，或按需增加 EBS 卷的大小。
CloudWatch 代理可将消息日志上传到 CloudWatch，便于集中记录和监控。CloudWatch 指标筛选器和警报可与其他 AWS 服务通知无缝集成，从而简化整个底层基础设施的运营可视性和事件响应。
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安全性阅读《安全性》白皮书
Direct Connect 通过标准以太网光缆在边缘站点和 AWS 云之间提供私有网络。Site-to-Site VPN 可对穿越 Direct Connect 链路的流量进行加密，从而增加额外的保护层。Network Firewall 采用深度数据包检查、状态协议检测、源 IP 地址过滤和目标域名限制，对进入 VPC 的网络流量进行细粒度控制。
这种多层次方法结合了私有网络、加密和高级流量检测，可实现强大的深度防御策略，确保云端关键运营技术（OT）工作负载的安全。
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可靠性阅读《可靠性》白皮书
故障注入服务通过模拟节点故障和网络中断等各种故障场景，实现对系统弹性的主动测试。这种可管理的混沌工程服务有助于在非生产环境中定期进行故障注入实验，从而在潜在的配置问题影响业务关键型生产环境之前帮助识别和解决它们。
利用故障注入服务进行定期混沌测试，有助于确保系统能够承受各种故障模式并从中恢复，从而提高系统部署的可靠性，最大限度地降低意外中断和数据丢失事件的风险。
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性能效率阅读《性能效率》白皮书
Amazon EBS 提供一系列可配置的存储选项，使您能够根据工作负载的性能要求、使用模式和成本因素选择适当的卷类型。对于高性能的大规模部署，io2 Block Express 卷类型可提供高达 256,000 的 IOPS 和 64 TiB 的最大卷大小，以满足要求最苛刻的工作负载。
通过将 EBS 卷类型与您的特定需求相匹配，您可以优化性能和效率，同时最大限度地减少与存储资源过度预置或预置不足相关的不必要成本。
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成本优化阅读《成本优化》白皮书
AWS Backup 提供集中和自动化的备份服务，使您无需使用多种备份工具，从而减少运营开销。通过使用自动备份计划、保留策略和增量备份，AWS Backup 优化了资源利用率，并最大限度地降低了与备份和恢复操作相关的存储成本。
这种简化的数据保护方法不仅简化了备份管理，还有助于降低维护强大备份和恢复策略的总体成本，从而促进总体成本优化工作。
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可持续性阅读《可持续性》白皮书
PI Vision 的工作负载表现出显著的可变性，其使用模式会在一天、一周内根据并发用户的数量而波动。EC2 Auto Scaling 可根据需求动态调整 PI Vision 节点数量，以优化资源利用率。
通过根据这些使用模式自动纵向扩展或缩减 PI Vision 节点组，EC2 Auto Scaling 可最大限度地减少闲置或过度预置计算资源所产生的能耗。这使资源占用能够与实际需求保持一致，有助于提高能效和减少对环境的影响。
实施资源
提供了在 AWS 账户中进行实验和使用的详细指南。构建指南的每个阶段（包括部署、使用和清理）都将被检查，以便为部署做好准备。
示例代码为起点。它经过行业验证，是规范性但不是决定性的，可以帮助您开始。
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示例代码；软件库；命令行工具；概念验证；模板；或其他相关技术（包括由我方人员提供的任何前述项）作为 AWS 内容按照《AWS 客户协议》或您与 AWS 之间的相关书面协议（以适用者为准）向您提供。您不应将这些 AWS 内容用在您的生产账户中，或用于生产或其他关键数据。您负责根据特定质量控制规程和标准测试、保护和优化 AWS 内容，例如示例代码，以使其适合生产级应用。部署 AWS 内容可能会因创建或使用 AWS 可收费资源（例如，运行 Amazon EC2 实例或使用 Amazon S3 存储）而产生 AWS 费用。
本指南中提及第三方服务或组织并不意味着 Amazon 或 AWS 与第三方之间存在认可、赞助或从属关系。AWS 的指导是一个技术起点，您可以在部署架构时自定义与第三方服务的集成。