案例研究：使用 Capula 和 InfluxDB 实现 SPEN 技术栈现代化
作者：Jessica Wachtel / 使用案例
2024 年 11 月 05 日
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背景
苏格兰电力能源网络 (SPEN) 开始与 Capula 合作并使用 InfluxDB 来改进其技术。让我们探讨使用案例、目标以及 InfluxDB 在此现代化工作中的作用。
2020 年，SPEN 审视其数据历史库系统，意识到需要更好的解决方案来满足未来的数据存储需求。他们专注于系统现代化，并通过数据应对业务挑战，因此寻求新的技术解决方案。
Capula 是一家经验丰富的系统集成商，熟悉 SPEN 的基础设施，他们推荐了 InfluxDB，这是一种可以管理大量不同数据类型的时间序列数据库。Capula 提供全面的咨询服务，采用分层方法来理解组织需求、设计解决方案并应用技术，以加强运营技术 (OT) 和信息技术 (IT) 的融合。Capula 的工作包括进行测试和演示，以确保系统可靠性和网络安全，例如 Telegraf 缓冲、可视化报警数据以及使用 OPC-UA 协议摄取实时数据。
Capula 开展了一个分为两个阶段的概念验证项目，重点是了解 InfluxDB 架构的复杂性及其在 SPEN 系统中的集成。他们进行了功能基准测试，解决了与高数据基数相关的问题，优化了数据摄取流程，并测试了 InfluxDB 的分布式架构以确保系统稳定性。此外，他们还协助设计数据保留策略，并为未来的更新和网络安全增强做好准备。
这最终促成了 2021 年成功的初步概念验证，并扩展为与 SPEN 现有系统更全面的集成，这符合他们的现代化目标，并提高了数据质量、可靠性和可扩展性。
目标
SPEN 通过现代化其数据历史库系统旨在实现的具体目标包括：
- 应对数据存储需求的急剧增长。
- 将模拟和数字数据整合到一个系统中，以便更轻松地进行比较和分析。
- 确保系统的可靠性和稳定性。
- 为未来的数据量和需求做好准备。
- 测试新技术，以建立关于技术要求的知识，并为未来的采购提供信息。
- 通过集成不同的数据类型并提高数据质量和完整性来增强决策制定过程。
InfluxDB 的作用
InfluxDB 通过提供可扩展且高效的解决方案来处理大量不同数据类型，从而在 SPEN 技术栈现代化中发挥了关键作用。它实现了实时数据摄取和处理，这对于管理能源传感器数据至关重要。InfluxDB 混合不同数据类型（例如字段、资产和运营数据）的能力，促进了更轻松的访问和集成，从而增强了决策制定过程。此外，其用于数据清理、系统互操作性和设计自定义数据保留策略的高级功能进一步证明了其有效性。
优势
新系统显著提高了 SPEN 的数据质量、可靠性和可扩展性。它允许摄取不同的数据类型，而无需特定的数据模型（又名写时模式），这通过实现各种数据源的混合来提高数据质量。系统的分布式架构通过在节点不可用时仍保持数据库访问来确保可靠性。该系统通过其处理大量数据的能力及其针对写入密集型工作负载的优化来实现可扩展性，使其适用于 SPEN 不断增长的数据需求。
总结
总的来说，此过程涉及广泛的测试、功能基准测试以及可扩展且高效的数据管理解决方案的开发，以支持 SPEN 实现到 2050 年净零碳排放的目标。InfluxDB 将在 SPEN 正在进行的转型中发挥关键作用，提供必要的工具和功能来满足其当前和未来的数据管理需求。
