面向 IIoT 的高度情境化数据管理

作者：社区 / 开发者
2024 年 12 月 30 日

本文最初发布于 IIoT World。

您是否曾想过，使用智能设备的行业如何处理加载到其服务器上的海量独特数据？

高基数数据允许实时详细跟踪和监控每个传感器、机器和设备。在这种数据类型中查找模式和不规则性对于解释大规模、复杂的工业流程是必要的。每个传感器都有其自己的身份、位置和用途，这些信息以标签和字段的形式收集。多个值是高基数数据的决定性特征。随着数据收集生态系统的扩展，数千个连接设备产生的数据点的多样性显着增长。

您可以使用高基数数据来提高生产力、简化运营并获得深入的见解。高基数包含更多信息，提供更深入、更实用的见解，可以优化效率、最大限度地减少停机时间并简化库存。

在本文中，您将了解高基数数据在工业物联网 (IIoT) 领域中的价值。您还将了解与此类数据相关的一些挑战，以及 InfluxDB 如何旨在解决这些挑战。

了解高基数数据

具有高基数的数据集具有许多唯一值。这些可能包括

• 工业物联网 (IIoT) 环境中的标识符
• 设备 ID
• 传感器序列号
• 标签

假设您正在监控数千台机器。每台机器都有一个独特的标识，并且这些机器提供的数据（例如运行时间或温度读数）会随时间变化。由于其持续的流动性，该数据具有高基数。高基数数据对于预测性维护和工业环境中的深入分析等工作至关重要：它使您能够识别特定的设备或传感器并评估其性能。

数据点的唯一性将高基数数据与低基数数据区分开来。低基数数据具有较少的唯一值，而高基数数据涉及许多唯一值（例如数千个不同的传感器 ID）。

低基数数据的一个示例可能是运行状态，例如机器是开启还是关闭。低基数提供更通用的知识，而高基数提供更专业、更深入的见解。这两种形式在工业物联网 (IIoT) 中都很有用，但高基数数据可以进行更深入的分析和更准确的决策。

用例突出显示了高基数数据在工业物联网 (IIoT) 中的重要性

高基数数据使您可以深入了解供应链、库存、销售和维护管理。

预测性维护

高基数数据使您可以查看数百或数千个不同的传感器和设备。例如，您可以通过分析来自许多机器组件的实时数据来预测发生故障的可能性。这使您可以通过仅在必要时执行维护来最大限度地减少停机时间并节省维修费用。

资产跟踪和管理

在大型工业组织中，使用高基数数据可以简化多个设备的跟踪。由于每个资产都已识别，因此您可以轻松地实时管理和监控其位置、状态和使用情况。这在制造业和其他拥有大量库存的企业中尤其有用，在这些企业中，准确的跟踪可以提高资产利用率并降低运营成本。

能耗监控

高基数数据对于跟踪能耗也至关重要。从多个来源收集时间序列数据使您可以监控能耗在多个位置和设备中的使用情况。这有助于您识别低效模式并实施优化措施，从而降低能源成本并提高工业流程的可持续性。

高基数数据在工业物联网 (IIoT) 中的作用

高基数数据在工业物联网 (IIoT) 环境中是必要的，以提高性能并解锁更好的见解。

增强的数据粒度

高基数数据提供了对特定硬件和操作的完整理解。通过从多个来源收集和分析数据，您可以密切监控特定设备或传感器的运行，从而改进监管并做出更明智的决策。

改进的异常检测

高基数数据对于检测缺陷和识别异常模式至关重要。由于您正在对来自多个来源的细粒度数据进行分析，因此更容易在细微偏差或故障指标变成系统的重大问题之前识别它们。

个性化见解和优化

您可以使用高基数数据来微调特定设备或操作的优化。更详细的数据使您可以开发定制的见解，从而提高可靠性和性能，使设备以最高的效率运行，同时消耗最少的能量。

在工业物联网 (IIoT) 中管理高基数数据的挑战

工业物联网 (IIoT) 系统中生成的海量数据和复杂性使得管理高基数数据极其困难。所有这些问题都会影响工业物联网 (IIoT) 系统的性能、可扩展性和整体效率。

存储和可扩展性问题

大量高基数数据需要大量的数据存储容量。越来越需要可扩展的系统，这些系统可以快速存储和处理数据，而不会减慢运营速度。

数据查询性能

高基数数据限制了查询性能，并使实时数据检索和分析具有挑战性。由于结果来自对数百万个唯一 ID 的大量搜索，因此会延迟运营决策。

数据管理复杂性增加

高基数数据管理引入了额外的复杂性级别。有效地组织和保存这些数据而不使用大量资源是困难的，因为组织必须处理各种数据源、格式和准确性级别。

基础设施成本

可能需要高性能的基础设施和昂贵的仪器来处理高基数数据。有效数据管理所需的高级分析工具、计算能力和数据存储成本可能会大大增加组织的成本。

异常检测的难度

当有如此多不同的数据集时，识别异常的确切根本原因变得具有挑战性。高基数数据有时会增加数据集中的噪声，从而更难以发现实时数据中的重要模式或异常。

数据隐私和安全风险

大量数据也会引起对敏感数据的安全担忧。高基数数据更容易出现数据泄露和数据泄漏问题，因此需要强大的网络安全方法。

InfluxDB：高基数数据管理的解决方案

InfluxDB 是领先的时间序列数据库 (TSDB)，可存储高基数数据而不会影响性能。

InfluxDB 对无限基数的支持使其成为 工业物联网 (IIoT) 解决方案的理想选择，从而能够管理具有不同标识符的海量数据集。它可以处理每个资产、传感器和设备生成的许多唯一数据点。您还可以运行高级分析或处理实时数据输入。

该平台的架构保证了可扩展性、高速和快速查询。InfluxDB 的 Serverless、Cloud-Dedicated 和 Clustered 解决方案满足了现代工业物联网 (IIoT) 系统的复杂需求。

可扩展性和性能优化

InfluxDB 提供了多项关键功能，使其成为管理高基数数据集同时保持最佳性能的绝佳选择。

• 有效的数据摄取： InfluxDB 旨在管理大量实时传入数据。它可以确保系统即使在高基数数据的情况下也能以最佳效率运行。
• 水平扩展： 借助 InfluxDB 的云专用和集群服务，您可以随时扩展容量，以便在部署增长时跨多个节点扩展服务。
• 高级压缩技术： InfluxDB 通过使用优化的存储引擎来有效地压缩数据，而不会降低查询速度，从而最大限度地降低数据存储成本。
• 动态查询性能： InfluxDB 的架构旨在实现快速查询执行，即使在高负载下也是如此，无论是执行实时分析还是查询大型历史数据集。

数据保留和压缩

使用 InfluxDB 的高级数据保留技术可以更经济地管理高基数数据。自定义保留规则使您可以指定数据在自动擦除之前保留多长时间。通过仅在必要时保留数据，您可以削减存储费用，同时保持对工业物联网 (IIoT) 运营至关重要的数据集可访问。

有效的压缩方法是 InfluxDB 用于最大化存储的另一种工具。压缩时间序列数据减少了所需的存储空间量，而不会影响数据检索速度。这使费用得到控制，并保持查询和分析性能处于较高水平，同时能够长期保留海量的高基数数据。

查询和分析功能

InfluxDB 提供快速有效的查询，尤其是在处理大量数据时。其强大的查询语言 InfluxQL 和 SQL 兼容性使您可以快速过滤、聚合和提取特定的数据点。

在工业物联网 (IIoT) 环境中，必须不断评估来自传感器和设备的大量数据，这种能力对于实时做出决策至关重要。InfluxDB 的快速数据索引检索几乎即时的查询答案，即使对于复杂的数据集也是如此，并允许您根据见解快速采取行动。

InfluxDB 还支持广泛的高级分析功能。这些功能使您能够执行异常检测、模式识别和预测分析等操作。

这些内置功能可以将高基数数据转换为有用的见解，从而提高工业物联网 (IIoT) 系统的可靠性和运营效率。InfluxDB 的实时性能确保您始终拥有在需要时所需的数据，无论您是在进行大型历史研究还是有针对性的数据流查询。

总结

高基数数据对于最大限度地利用工业物联网 (IIoT) 应用程序的优势至关重要。它通过提供更精确、深入的信息，提高了您跟踪、优化和预测大量连接设备和传感器运营行为的能力。

除了提高系统性能外，这种数据深度还使识别可能被忽略的趋势和异常变得更容易。在实时决策至关重要的环境中，正确管理高基数数据成为推动成功并充分发挥工业物联网 (IIoT) 潜力的关键。

为确保您的工业物联网 (IIoT) 基础设施能够应对高基数数据的挑战，请注册免费云帐户或联系 InfluxDB 销售团队。

采用像 InfluxDB 这样的解决方案是第一步。InfluxDB 轻松管理、查询和分析复杂高基数数据的能力将使您能够做出更明智、更快速的决策，优化流程，并在竞争激烈的工业领域保持领先地位。立即开始集成 InfluxDB，以提高您的运营绩效并从您的工业物联网 (IIoT) 部署中获得宝贵的见解。