优化空间技术：使用InfluxDB和Apache Parquet实现快速数据访问

作者：Jessica Wachtel / 开发者
2024年7月10日

为了赢得太空竞赛，航空航天公司必须快速行动。测试、可视化测试数据并改进的端到端周期需要迅速，尤其是在一次发射就能产生数十亿数据点的情况下。这从实时访问数据开始。在生命攸关的情况下，实时数据分析达到纳秒级精度对于监测环境和栖息地条件至关重要。

加快迭代流程至关重要，但并不足够。成本效率也很重要。空气和空间创新成本高昂，而强大的数据分析实践可以节省资金。利用数据来指导决策优化流程，确保空间技术在第一次就正确构建，从而降低成本和浪费。

生产系统数据的访问是另一个挑战。将遥测数据拉入数据库是一回事；而共享对数据的访问则是另一回事。当设备在飞行中，传入的数据至关重要。任何与预期值不符的偏差必须立即通知工程师以便迅速采取行动。然而，一旦数据老化，更多的团队和数据科学家需要查询和分析它，以进行进一步的改进并继续迭代过程。

InfluxDB 3.0 和 Apache Parquet 促进组织内部快速数据访问，消除供应商锁定限制。这些工具确保在整个产品管道中可靠的数据访问，有助于加快迭代、降低成本，并快速、准确地提供数据访问。通过选择开放数据生态系统的软件，您可以保护团队和数据，同时加速创新。

为什么选择InfluxDB和Apache Parquet？

专门为时序数据构建的数据库InfluxDB是快速数据可访问性和可用性的门户。InfluxDB实时处理高速度和高容量的时序数据，并将数据持久化为Apache Parquet文件。Parquet已成为开放数据生态系统的标准。这意味着在InfluxDB摄取数据后，任何有权访问数据库的人都可以轻松地从生产系统中下载Parquet文件，并将其加载到任何参与开放数据生态系统或另一个InfluxDB实例的许多工具中。

这消除了自定义数据格式、大型CSV下载和上传以及生产系统访问限制的需要。通过参与开放数据生态系统，Parquet允许用户将时序数据的价值和效力扩展到之前不可能的其他领域和应用。

Parquet是一种专为快速处理复杂数据设计的开源列式数据文件格式。Parquet支持按列不同的编码和压缩方案，允许在批量中进行高效的数据存储和检索。许多开源项目都采用了这一标准。Delta Lake、Apache Iceberg、Snowflake、Hive、Spark、Redshift、Google BigQuery和Pandas都是采用Parquet标准的工具之一。它们对开放数据生态系统中的所有组织都可用。许多这些项目都是围绕具有Parquet文件的对象存储和弹性查询层来构建的。

从几乎任何系统或设备获取数据到InfluxDB都很顺畅。开源服务器代理Telegraf可以收集无数数据库、系统和传感器的数据。Telegraf拥有超过300个插件，使InfluxDB无缝地成为任何技术堆栈的补充。

除了将Parquet文件移动到其他系统外，在InfluxDB内部处理数据也对技术集成的所有阶段都有极大益处。因为InfluxDB本身就是开源数据生态系统的一部分，它连接您到自动化、机器学习和人工智能工具，从而加快上市时间。这包括仪表板软件Grafana、Tableau和Power BI。通过集成Tensorflow和Petastorm等领先的ML/AI工具，获得改进的洞察力，在竞争中占据优势。

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