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深圳数研院:工业互联网来了,你可能更需要时序数据库

2021年09月08日 10:27 阅读:3,026

工业互联网作为新基建的重要组成部分,迎来了快速发展期。如今,在电力、制造、采掘等众多行业,工业互联网正在落地,催生了众多新的场景和业态。工业互联网通过智能机器间的连接并最终将人机连接,结合软件和大数据分析,重构全球工业、激发生产力。这一切的背后,都离不开一个词:工业数据。

对工业互联网领域来说,一个非常明显的特点就是汇聚了海量的工业数据,只要机器开动,数据就无时无刻不在产生,这些数据蕴含了巨大的价值,具有巨大的可挖掘性。同时,工业数据的一个非常明显的特点就是和时间有关。一般而言,工业数据的典型特点包括:

1、产生频率快:工业数据采集基本为秒级,部分高频数据采集为毫秒or微秒级,每一个采集点一秒钟内可产生多条数据。

2、具有时效性:严重依赖于采集时间,每一条数据均要求对应唯一的时间。

3、数据量大:测点多、信息量大、数据结构相对简单;常规的实时监测系统均有成千上万的监测点,监测点每秒钟都产生数据,每天产生成百上千GB的数据量。

工业数据是IT界的新问题,但是在工业界早就不是问题。在传统的工业数据采集和工业监控领域,都需要对联网的设备进行监控,并对监控采样到的数据进行分析,也有专门的数据库来处理。这个专门的数据库就叫做:实时数据库。工业实时数据库具有数据采集、实时数据缓存、数据回写、采样数据归档存盘等主要功能。但是,目前工业实时数据库基本上被国外厂家所垄断,而且价格昂贵,动辄百万元一套,每个数据采集接口还需要另外高额收费,总成本高不可攀。这不仅是钱的问题,更是关系到自主可控安全问题,中国工业互联网的数据岂能掌握在外国人手里?

好在,我们有时序数据库。

时序数据库全称为时间序列数据库,主要用于指处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据。时序数据库普遍存在于电力、化工行业等行业以及IT基础设施、运维监控系统和物联网等各类型实时监测中,主要负责解决下面几个问题:

时序数据的写入:如何支持每秒钟上千万上亿数据点的写入。

时序数据的查询:又如何支持在秒级对上亿数据的分组聚合运算。

时序数据的存储:解决由海量数据存储带来的成本敏感问题。

时序数据的生命周期管理:工业数据的价值主要体现在及时性,因此,工业数据的生命周期管理是时序数据库的核心使命。

因此,在工业互联网时代,时序数据库可以很好的代替国外实时数据库,发挥巨大的价值。深圳数研院-极星时序数据库,或许就是其中最好的选择。

极星时序数据库是一款纯国产数据库,长期服务于电力行业,大规模运用于南方电网、三峡电站等著名电力企业,拥有十年应用实践的沉淀,产品反复打磨,简单好用,对大规模工业实时数据具有成熟的处理分析能力,采用目前主流的并行计算技术和分布式架构,可对实时、准实时数据进行高效压缩和长期历史存储,并提供高速数据服务。如有意向,欢迎前来咨询。

深圳数研院-极星时序数据库,助力工业互联网

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