使用InfluxDB和AWS优化工业物联网数据

作者：Jessica Wachtel / 用例
2023年6月12日

现代工厂与数据的关系正在经历重大变化。现在，数据不仅讲述过去的故事，而且塑造着未来。工厂内的语言听起来像是更高的总体设备效率（OEE），这是从预防性维护到预测性维护的转变结果。它也可能表现为基于有影响力的数据驱动决策，将业务目标扩展到新市场。目的的变化需要技术的更新。这不是一个轻率的更新——旧数据历史记录器缺乏从组织与数据关系中革命化所需的工具和互操作性。

成功的预测性维护策略和有影响力的数据驱动决策涉及多个因素。纳米级精度的实时数据处理是必须的。这使实时高级统计分析、机器学习模型和人工智能（AI）洞察成为可能。实时洞察与历史记录协同工作，绘制出完整画面。亚马逊网络服务（AWS）和InfluxDB提供了一套适合现代化工业物联网（IIoT）环境的工具。

开拓者

Bboxx和Moxie IoT使用InfluxDB和AWS为长期问题创造了现代解决方案。

Bboxx系统包括一个连接到电池的太阳能板，并配备一组USB和直流连接器。这些清洁、经济的太阳能系统能够为发展中国家供电灯、收音机和低功耗电视。Bboxx转向InfluxDB实时处理数百万个传感器的存储、可视化和分析。借助InfluxDB，Bboxx可以无限制地分析其整个客户群的数据。他们将其InfluxDB托管在AWS上，与他们的技术堆栈一起，这有助于降低延迟。

MOXIE IoT创建了Moxie World，这是一个全面解决方案，可跟踪工厂活动和资产的运动。Moxie World收集、存储和分析工业传感器数据，并在他们的iOS应用程序上显示实时仪表板。InfluxDB的特性，如带时间戳的数据收集、查询特定时间范围以及卸载数据聚合，是MOXIE IoT将InfluxDB构建到Moxie World平台中的原因之一。Moxie使用一个MQTT代理，在Python中运行的AWS EC2实例上处理数据收集。此工作流程首先按客户排序，然后根据偏好进行过滤。

工具和服务

Telegraf

Telegraf 是一个轻量级、用 Go 语言编写的工具，无外部依赖，并且内存占用极小。它非常适合收集工业物联网（IIoT）传感器的数据，因为您可以在最小的设备上安装 Telegraf，并能够处理工业数据的规模和数量。Telegraf 的架构基于插件，拥有超过 300 个插件，几乎适用于所有服务和协议。

InfluxDB

InfluxDB 是一个专为时间序列数据设计的平台，旨在处理大量数据，具有高读写吞吐量、高可用性、低读取延迟以及边缘到云的持久数据复制。InfluxDB 使用 Rust 语言构建，基于 Apache Arrow。它是一个列式数据库，因为它将计算和存储分离，具有更大的灵活性。InfluxDB 支持SQL查询，并使用 Flight SQL 在客户端、服务器和其他系统之间传输数据。随着更多开放数据生态系统中的解决方案采用 Arrow，用户有更多选项可以轻松地与 InfluxDB 集成。

连接性和控制服务

AWS 提供了一套完整的连接和控制服务，允许开发人员和利益相关者以规模化的方式控制、管理和保护连接设备。 AWS Greengrass 是一种可在设备上本地安装的软件，为连接设备提供本地计算、消息传递、数据缓存和同步功能。

端到端架构

一切始于工厂地面的数据收集。除了与时间序列数据相关的大量和高速度带来的挑战外，工业协议之间也存在缺乏标准化的问题。Telegraf 是一种灵活的技术，旨在解决这些问题。它拥有包括 MQTT、Modbus、OPC-UA 和 SNMP 在内的数百个输入插件，以及内置的自定义插件兼容性，Telegraf 是一个可以处理多个数据源的单一解决方案。

如果您正在处理许多不同的协议，AWS 可以帮助简化数据收集。如果设备上安装了 AWS Greengrass，它可以输出数据为 MQTT。然后，Telegraf 可以从 MQTT 代理器中摄取所有工厂数据。如果数据已经在 AWS 云中，Telegraf 可以在 EC2 机器、ECS 容器或 EKS 上运行，并使用 Amazon Kinesis 插件 收集数据。Telegraf 有可选的处理器和聚合插件，允许您修改和转换数据。Telegraf 可以直接输出到云或工厂硬件网关内的 InfluxDB 边缘节点。

InfluxDB OSS 具有称为 边缘数据复制（EDR） 的功能，赋予工厂地面的操作员完全自主权，以他们需要的方式和地点收集、可视化、管理和存储数据。假设一家工厂在全球有四个地点和位于芝加哥的总部。总部不需要每个工厂的每一个细节。位于芝加哥的数据科学家需要从所有工厂收集的汇总、转换数据，以进行高级统计分析、机器学习培训和基于人工智能的洞察。

EDR 通过在整个平台中使用单个 API 以可靠和安全的方式自动化传输。EDR 在桶级别上操作，这意味着操作员可以选择要复制的桶。EDR 写入队列。如果数据无法到达云的原因，例如网络分区，队列将积累而不是发送错误。一旦连接恢复，数据将刷新，边缘和云中的复制桶将达到一致性。

一旦数据存储在云端，数据科学家就可以全面审查所有工厂中哪些工作得好，哪些不好。边缘数据帮助操作员专注于当下。云工具提供了访问开放数据、预测建模、高级分析和机器学习以及人工智能见解的途径，这些都是制定明天计划所需的关键信息。不同的数据在不同组织部分具有意义，而现在有了工具确保正确的数据被发送到正确的位置。

结论

现代工厂正在改变以适应今天的需求。我们有技术来简化过渡并轻松实现数据驱动决策。InfluxData和AWS提供了许多工具和服务，服务于物联网用例，无论是商业、工业还是介于两者之间的任何地方。这些工具使用户能够连接到几乎任何数据源，处理、分析这些数据，并创建可视化，以更好地做出决策和改善结果。

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