一、核心目标
– 百人级团队协作：支持全球分布的多部门（设计/仿真/制造）实时协同。
– 实时数据同步：确保3D模型、工程数据、版本变更秒级同步。
– 高性能处理：支持大型装配体（10万+零部件）的流畅加载与编辑。
– 安全合规：满足ISO 27001、GDPR等企业级数据安全标准。
二、云端架构设计
1. 基础云平台选型
– 云服务商：采用混合云架构（AWS/Azure + 私有云），兼顾弹性扩展与核心数据管控。
– 计算资源：
– 图形渲染节点：部署NVIDIA A10G/A100 GPU实例，支持CATIA V6图形加速。
– 数据服务器：高IOPS云盘（如AWS io2 Block Express）存储ENOVIA数据库。
– 网络架构：
– 全球加速：AWS Global Accelerator或Azure Front Door实现跨区域低延迟（<50ms）。
– 专线接入：通过MPLS或SD-WAN保障企业内网与云端的稳定连接。
2. 数据同步机制
– 实时同步层：
– ENOVIA动态扩展：基于Kafka构建事件流管道，实时推送数据变更事件。
– 冲突解决算法：采用OT（Operational Transformation）技术实现多用户编辑合并。
– 缓存优化：
– Redis集群：缓存高频访问的轻量化模型元数据（BOM、属性）。
– CDN边缘缓存：预分发静态资源（标准件库、材质纹理）。
3. 安全架构
– 数据加密：AES-256静态加密 + TLS 1.3动态传输加密。
– 零信任模型：
– 基于SAML 2.0的单点登录（SSO）集成企业AD/LDAP。
– 动态权限策略（ABAC）控制文件/功能级访问。
– 审计追踪：通过Splunk/QRadar实现全操作日志记录与异常行为检测。
三、关键功能实现
1. 协同设计模块
– 实时协同编辑：
– 基于WebSocket的协同会话管理，支持多人光标共享、批注同步。
– 轻量化可视化：通过3DXML流式传输实现浏览器端模型预览。
– 版本控制：
– Git-LFS扩展管理大型模型文件，支持分支合并与版本回滚。
2. 性能优化策略
– 分布式计算：
– 使用Kubernetes自动扩缩容仿真计算集群（FEA/CFD任务）。
– CATIA批处理作业拆分至AWS Batch/Azure Batch。
– 模型轻量化：
– JT格式转换与LOD（Level of Detail）分级加载，降低网络负载。
3. 集成生态
– PLM/ERP对接：通过REST API与Teamcenter/SAP无缝集成。
– 第三方工具链：容器化部署Matlab/Ansys，与CATIA V6数据互通。
四、实施路线图
1. PoC验证阶段（1-2月）：
– 搭建最小化测试环境（20节点），验证百人并发压力下的ENOVIA稳定性。
– 模拟跨国网络延迟场景，优化CDN节点分布。
2. 灰度上线阶段（3-4月）：
– 分批次迁移历史数据（TB级PLM库），使用AWS DataSync加速传输。
– 为关键部门（车身/航电）定制GPU实例规格。
3. 全面运营阶段（5-6月）：
– 启用自动化监控（CloudWatch + Prometheus），SLA保障99.95%可用性。
– 建立用户培训体系（基于VR的远程操作指导）。
五、成本与收益
– 初期投入：约$150-200万（含云资源采购、定制开发、数据迁移）。
– 运维成本：动态控制在$3-5万/月（按需扩展GPU节点）。
– 预期收益：
– 设计周期缩短30%（实时协同减少迭代延迟）。
– 硬件成本降低60%（替代本地工作站集群）。
该方案通过云原生架构重构CATIA V6工作流，在保障数据一致性的同时实现弹性扩展，适用于汽车、航空航天等高端制造业的数字化协同需求。
