统一命名空间和 InfluxDB：为工业 4.0 精简 IIoT 运营

作者：Jason Myers / 开发者
2024 年 7 月 17 日

工业物联网 (IIoT) 彻底改变了行业的运营方式，使企业能够实时收集和分析运营数据。然而，管理和分析来自不同来源的数据可能是一个挑战。虽然传感器和系统可能使用相同的传输协议，但生成的数据的形状和类型可能因设备而异。缺乏统一、清晰的数据会在及时获取洞察方面造成挑战和障碍。这就是统一命名空间和 InfluxDB 发挥作用的地方。

我们将了解统一命名空间如何简化数据管理，确保无缝数据流，提供灵活的数据存储，并为 IIoT 运营实现强大的数据可视化，最终提高工业 4.0的效率、生产力和盈利能力。

统一命名空间的强大功能：简化数据管理

数据是工业 4.0 时代工业运营的命脉。统一命名空间提供了一种单一且一致的方式来组织和访问来自各种设备、传感器和系统的数据。随着系统变得越来越复杂，数据孤岛成为进步的更大障碍，统一命名空间充当了中心化数据枢纽。

像 InfluxDB 这样的时间序列数据库是此数据管理层的理想选择，因为它可以在一个地方处理数据收集和存储。InfluxDB 专为任何规模的独特时间序列工作负载而设计，无需复杂的数据转换和映射。它还节省了时间和资源，并实现了来自不同来源的无缝数据集成，从而更容易实现整个工业生态系统中的互操作性和协作。

统一命名空间还提供了额外的管理优势。例如，它可以通过集中访问控制和治理来增强数据安全性和隐私性。这意味着您可以严格控制谁有权访问敏感数据，从而最大限度地降低未经授权使用或泄露的风险。

它还为更全面的数据分析和报告提供了机会。将所有数据存储在一个数据存储中可以实现来自多个来源的数据的统一视图。这使您能够建立联系并收集洞察，否则这些洞察在分散和孤立的数据中是无法获得的。随着组织努力实现数据驱动，统一命名空间使提取洞察、识别趋势以及制定明智的决策变得更加容易，从而提高运营效率、生产力和盈利能力。

实时数据摄取：确保无缝数据流

实时数据摄取对于以工业数据源生成数据的相同速度收集数据至关重要。

对于生成大量数据的应用程序（例如传感器网络或物联网设备），Telegraf 是一种强大的实时数据摄取工具。Telegraf 是一种轻量级数据收集代理，可从各种来源收集数据。它可以处理这些数据，然后将其输出到任何所需的数据存储，例如 InfluxDB。它有 300 多个插件，因此能够处理几乎任何类型的数据。此外，它是开源的，因此您也可以编写自己的自定义插件。（有关更多信息，请查看 InfluxDB 大学中的 Telegraf 基础知识。）但是，常见的 IIoT/OT 协议的插件已经存在，例如 MQTT、ModBus、OPC-UA 等。

InfluxDB 还支持多种语言的客户端库，以便将数据直接摄取到数据库中。因此，无论您有什么生成数据，或者您想如何将其传输到统一命名空间数据存储，InfluxDB 都有解决方案。无论您如何将其传输到那里，InfluxDB 都可以实时摄取该数据。

灵活的数据存储：适应多样化的工业需求

时间序列数据往往存在近因偏差。随着时间的推移，它的用处会降低，有些企业会清除它。然而，实施机器学习和预测流程（例如，分析、维护等）的日益增长的需求需要高分辨率的历史数据。

这意味着正在转向数字化转型并发展到工业 4.0 环境的工业运营商需要将数据存储纳入其计划。在这里，我们再次看到了具有像 InfluxDB 这样的数据库的统一命名空间架构的好处。

对于短期存储，您可以使用单节点边缘实例。虽然与中央枢纽相比，这些实例的资源可能更有限，但它们非常适合边缘用户，这些用户需要在本地获取数据以进行关键决策和洞察。然后，您可以使用边缘数据复制 (EDR) 功能将数据发送到中央实例。这里的好处是，一切都很好地协同工作，您只需要在边缘保留最重要的数据。

拥有用于存储和数据分析的中央枢纽使您可以利用 InfluxDB 的数据压缩功能。首先，数据库本身的架构（列式数据存储）使其能够有效地压缩数据。其次，它使用 Apache Parquet 作为其持久化格式，该格式也具有高压缩率并进一步压缩数据。因此，您最终可以在更少的空间中保存更多数据。这里的最后一个要素是将这些 Parquet 文件保存在低成本对象存储上，这可以节省 90% 或更多的存储成本。

组织不再需要在获得深入洞察和存储成本之间做出妥协。

强大的数据可视化：从工业数据中获得洞察

数据分析和可视化使企业能够从其工业数据中释放有价值的洞察。通过将原始数据转换为可视化表示，组织可以更深入地了解其运营，识别趋势和模式，并制定数据驱动的决策，从而推动成功。

在数据可视化方面，InfluxDB 依赖于与一流解决方案的集成。Telegraf、InfluxDB 和 Grafana 的组合被称为 TIG 堆栈。Grafana 是一种开源数据可视化工具，具有原生 InfluxDB 集成。InfluxDB 还支持 Tableau 和 Apache Superset 等工具进行数据可视化。

使用 InfluxDB 作为统一命名空间方法的支柱意味着您可以使用您选择的数据可视化工具来支持实时数据查询。由于您的所有数据都存储在一个数据存储中，因此您可以跨维度查询并生成洞察，否则这些洞察在使用旧式 数据历史库 和孤立的数据存储时是不可用的。结果是工业运营的整体视图，以及将跨生产不同领域的优化和效率相关联以提高整体产出的能力。

InfluxDB 还支持机器学习算法的集成，使企业能够利用高级分析进行预测性维护、异常检测和根本原因分析。通过将机器学习技术应用于工业数据，组织可以在潜在问题发生之前识别出来，最大限度地减少停机时间，并确保不间断运营。

后续步骤

向工业 4.0 能力的演进并非一蹴而就。拥有大型分布式系统并希望优化其运营生产力的工业运营商应考虑统一命名空间提供的优势。它不仅通过规范来自各种来源的数据来简化数据管理，而且一旦数据存在于数据库中，您就可以因为像 InfluxDB 这样的数据存储的功能，以新的方式使用和扩展它。在实时数据收集和查询对于高分辨率数据的大型工作负载至关重要的时代，统一命名空间可以实现效率和优化，从而使您在竞争中占据优势。