Herrenknecht AG 通过 InfluxDB 驱动隧道掘进机的工业物联网平台和边缘数据采集

作者：Jason Myers / 用例, 产品, 开发者
2022年5月26日

Herrenknecht AG 是机械化隧道系统的技术领导者。Herrenknecht 的工程师着手构建一个工业物联网 (IIoT) 平台，该平台可以深入了解其所有隧道掘进机 (TBM) 的实时和历史数据。这些机器拥有数千个传感器，产生高速数据，有时在连接受限的偏远地区。

隧道掘进机是大型工业机器，其切削面直径从 0.10 米到近 20 米不等。随着机器尺寸的增大，Herrenknecht 需要捕获的有关其运行的数据量也随之增加，尤其是用于交通隧道的机器。拥有最新和准确的信息对于隧道掘进机操作员至关重要，以便他们知道该怎么做、如何引导机器以及如何应对突发事件。

构建工业物联网平台

Herrenknecht 仅限于一个小型的开发团队，希望构建一个工业物联网平台，为隧道掘进机操作员提供关键数据。他们需要一个易于维护的解决方案，以便团队可以将更多时间用于功能开发，而不是处理基础设施。他们还希望使用开源技术构建解决方案以节省资金。

Herrenknecht 的开发人员需要克服许多技术挑战。传感器多样性是其中之一。每台机器都有 5,000 个或更多传感器，这些传感器以不同的采样率收集数据。他们收集与切削面性能相关的指标，包括诸如推进速度、推进进度、切削轮扭矩、每分钟最大允许穿透深度和最大允许推力等数据。这些隧道掘进机在全球各地（以及地下）运行。这带来了连接问题，因为这些机器可能会离线数天、数周或数月，所有这些都需要团队考虑在内。最后，团队希望包含历史数据，并使系统尽可能面向未来，理想情况下可以使用 10-15 年。

边缘数据采集

Herrenknecht 团队选择 InfluxDB 作为其工业物联网平台的中央时间序列存储数据库。他们选择 InfluxDB 是因为它可以在边缘设备上处理数据收集，提供开源版和企业版（即，它可以适应增长），并且它支持 Windows，而隧道掘进机当时运行的是 Windows。如今，隧道掘进机主要运行 Linux，但如果需要，它们仍然可以运行 Windows。

他们首先在隧道掘进机上直接安装 InfluxDB 的开源版本。他们使用 InfluxQL 进行数据处理，并使用自定义软件从其粒度数据中导出聚合数据。他们的服务运行在这些聚合数据之上。

拥抱云计算

接下来，Herrenknecht 团队使用 InfluxDB 开源版构建了一个云生态系统。他们在 Kubernetes 内部运行 InfluxDB，现场的每台机器都使用一个 InfluxDB 实例。Microsoft Azure 云为该系统提供了存储后端。InfluxDB 开源版的设置与边缘设备上的设置几乎相同，因此该步骤几乎不需要额外的开发即可投入运行。由于 InfluxDB 的边缘实例完成了所有数据处理，因此它们只需要将清理后的数据发送到云实例，这减少了所需的存储量，是该系统的另一个节省成本的方面。云中的数据与机器上的数据完全一致，因此本地和云中的可视化效果是相同的。

迁移到企业版

该系统运行良好，直到 Herrenknecht 达到大约 100 个 InfluxDB 实例。在那时，他们在 Azure 存储方面遇到了问题，这些问题导致了可靠性问题、查询延迟和响应时间增加。公司决定从在云中运行开源版迁移到 InfluxDB 企业版，以提高系统可靠性。开发团队在不到两周的时间内完成了迁移，从 Kubernetes 集群迁移到 InfluxDB 企业版集群，没有读取停机时间，写入停机时间不到六十分钟。

迁移到 InfluxDB 企业版将 Herrenknecht 的 InfluxDB 生态系统的成本降低了三分之一。他们没有为所有 InfluxDB 容器设置许多 Kubernetes 节点，而是切换到了更小、更具成本效益的 InfluxDB 企业版集群。稳定性和性能的提高也使他们的工业物联网平台受益，因为他们的自定义界面直接从 InfluxDB 中提取数据。

有关 Herrenknecht 解决方案、其数据模型、其边缘设备以及从开源版到企业版的过渡的更多信息，请在此处查看完整的完整案例研究。