中控技术（SUPCON）作为工业自动化与数字化转型的领军企业，其数据平台架构深度集成了 Apache 开源生态。它并不是直接使用一个名为“Apache 数据平台”的单一产品，而是通过组合多个 Apache 顶级项目，构建了一个高效的工业大数据中台。

这种架构的核心目标是处理工业场景下海量的时序数据、关系型数据以及复杂的计算任务。以下是其基于 Apache 栈的典型描述：

1. 核心架构组成

中控技术的数据平台通常采用“数据湖+实时数仓”的混合架构，涵盖了数据的采集、存储、计算和展示全流程：

数据接入层（Apache SeaTunnel）： 中控利用 SeaTunnel 替代了传统的 Sqoop 或 Fluke，用于解决 TB 级工业数据的同步难题。它支持数百种数据源，能够统一离线批处理和实时流处理。

计算与流处理层（Apache Flink / Spark）：

Flink： 负责实时流计算，处理来自 DCS/PLC 系统的毫秒级工业报警和状态数据。

Spark： 用于大规模离线数据挖掘和复杂的工艺指标计算（如能耗分析、物料平衡）。

存储与数仓层（Apache Doris / IoTDB）：

Apache Doris： 核心的实时分析数仓。中控利用其高并发、亚秒级查询能力，支撑工业驾驶舱、报表和 SaaS 产品的快速查询。

Apache IoTDB： 专门用于存储工业时间序列数据（传感器采样值），具有极高的压缩率和写入吞吐。

可视化层（Apache Superset）： 用于构建自助式的工业报表和数据大屏，帮助管理人员直观查看生产效率。

2. 关键技术特性

高时效与低成本

通过引入 Apache Doris，中控技术成功将原有的 T+1（隔天生成报表）升级为 T+0（实时生成）。相比传统的商业数据库，这种架构在保证高查询性能的同时，大幅降低了硬件和运维成本。

工业语义集成

中控在 Apache 基础之上加入了工业语义模型。这意味着 raw data（原始信号）不仅仅是一个数值，还带有位号、工艺段、设备关联关系等工业逻辑，使得 AI（如 TPT 工业大模型）能够直接理解数据背后的含义。

极高的系统稳定性

基于 Apache SeaTunnel Engine 的分离架构，中控实现了集群的高可用性。即使单个节点异常，核心的数据采集任务也不会中断，这对于 7×24 小时连续运行的化工、电力等流程工业至关重要。

3. 应用场景描述

想象一个典型的化工厂：

采集： 遍布厂区的传感器数据通过 SeaTunnel 汇聚。

处理： Flink 实时监控管道压力，一旦波动超过阈值立即预警。

分析： 历史数据存入 Doris，技术专家使用 Superset 调取过去一年的运行曲线进行工艺优化。

智能： 所有这些数据最终喂给中控的 TPT 大模型，实现自主运行和预测性维护。