统一命名空间与InfluxDB：简化工业4.0的IIoT运营

作者：Jason Myers / 开发者
2024年7月17日

工业物联网（IIoT）彻底改变了工业运作的方式，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，但生成的数据形状和类型可能因设备而异。缺乏统一、干净的数据在获取及时洞察时会造成挑战和障碍。这正是统一命名空间和InfluxDB发挥作用的地方。

我们将探讨统一命名空间如何简化数据管理，确保数据流的流畅性，提供灵活的数据存储，并使IIoT运营能够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。

统一命名空间的力量：简化数据管理

在工业4.0中，数据是工业运作的生命线。统一命名空间提供了一个统一、一致的方式来组织和管理来自各种设备、传感器和系统的数据。随着系统的日益复杂和数据孤岛成为阻碍进步的更大障碍，统一命名空间充当了一个集中的数据中心。

时间序列数据库，如InfluxDB，是这一数据管理层的一个理想选择，因为它可以在一个地方处理数据的收集和存储。InfluxDB专为任何规模的时间序列工作负载而设计，消除了复杂的数据转换和映射的需求。它还节省了时间和资源，并使从不同来源的无缝数据集成变得容易，从而使整个工业生态系统的互操作性和协作变得更加容易。

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和隐私。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的使用或违规的风险。

它还提供了更全面的数据分析和报告的机会。将所有数据存储在单个数据存储中，可以统一查看来自多个来源的数据。这使您能够建立联系并得出其他情况下无法获得的见解。随着组织努力成为数据驱动型，统一的命名空间使提取见解、识别趋势并做出推动运营效率、生产力和盈利能力的明智决策变得更加容易。

实时数据摄取：确保数据流的无缝性

实时数据摄取对于收集与工业源生成数据相同速度的数据至关重要。

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 是实时数据摄取的强大工具。Telegraf 是一种轻量级的数据收集代理，可以收集来自各种来源的数据。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，如 InfluxDB。它拥有超过 300 个插件，因此能够处理几乎所有类型的数据。此外，它是开源的，因此您还可以编写自己的自定义插件。（有关更多信息，请参阅 InfluxDB 大学中的 Telegraf 基础教程。）但是，已经存在常见 IIoT/OT 协议的插件，例如 MQTT、ModBus、OPC-UA 等。

InfluxDB 还支持多种语言的客户端库，可以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如何将其传输到您的统一命名空间数据存储，InfluxDB 都有解决方案。无论您如何获取数据，InfluxDB 都可以实时摄取这些数据。

灵活的数据存储：适应多样化的工业需求

时间序列数据往往具有时间最近偏差。随着时间的推移，它变得不那么有用，一些企业会将其清除。然而，实施机器学习和预测过程（例如分析、维护等）的需求日益增长，需要高分辨率的和历史数据。

这意味着那些正在向数字化转型并进入 4.0 时代的工业操作员需要在他们的计划中考虑数据存储。在这里，我们再次看到了统一命名空间架构与 InfluxDB 这样的数据库的益处。

对于短期存储，您可以利用单节点边缘实例。虽然与中心枢纽相比，这些可能具有更有限的资源，但它们非常适合需要本地数据以做出关键决策和洞察的边缘用户。然后，您可以使用边缘数据复制（EDR）功能将数据发送到集中实例。这里的好处是，一切都能很好地协同工作，您只需要在边缘保留最重要的数据。

拥有存储和数据分析的中心枢纽，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）使其能够高效地压缩数据。其次，它使用 Apache Parquet 作为其持久化格式，这也具有高压缩比，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的数据。这里的最后一个元素是将 Parquet 文件存储在低成本对象存储上，这可以 节省 90% 或更多的存储成本。

组织不再需要在深入了解和存储成本之间做出妥协。

强大的数据可视化：从工业数据中获得见解

数据分析与可视化使企业能够从他们的工业数据中释放出宝贵的见解。通过将原始数据转换为视觉表示，组织可以更深入地了解其运营，识别趋势和模式，并做出推动成功的数据驱动型决策。

在数据可视化方面，InfluxDB依赖于与业界最佳解决方案的集成。Telegraf、InfluxDB和Grafana的组合被称为TIG栈。Grafana是一个具有原生InfluxDB集成的开源数据可视化工具。InfluxDB还支持Tableau和Apache Superset等工具进行数据可视化。

将InfluxDB作为统一命名空间方法的骨干，意味着您可以使用您选择的数据可视化工具来执行实时数据查询。由于所有数据都存储在单个数据存储中，因此您可以在维度之间进行查询并生成其他传统数据历史记录器和孤立的数据存储中不可用的洞察。结果是工业操作的全面视图，并能够将优化和效率与生产的不同领域相关联，以提高整体输出。

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，组织可以在问题发生之前发现潜在问题，最小化停机时间，并确保不间断运行。

下一步

向工业4.0能力的演变不是一夜之间发生的。拥有大型分布式系统且希望优化其运营效率的工业操作员应考虑统一命名空间提供的优势。它不仅通过规范化来自多个来源的数据简化了数据管理，而且一旦数据存在于数据库中，就可以利用InfluxDB等数据存储的能力以新的方式使用和扩展它。在实时数据收集和查询对高分辨率数据的大型工作负载至关重要的时候，统一命名空间可以启用效率和优化，让您在竞争中脱颖而出。