利用时间序列数据库解锁 IIoT 的力量
作者：Jason Myers / 开发者
2024年2月9日
本文最初发表在 IIoT World，并在此获得许可转载。
在工业物联网（IIoT）快速发展的世界中，组织在管理和分析其工业流程产生的海量数据时面临着诸多挑战。
由工业设备产生的数据是一致的、可预测的，并且具有固有的时间戳。这使组织能够远程实时地监控其设备、机器和系统的运行情况。自动化和机器学习的普及有助于承担工业重活，提高生产力，减少不必要的停机时间，让开发人员和工程师有更多时间进行创新。
传统的数据库和历史数据记录器难以处理时间序列数据的独特特性，阻碍了在现代工业环境中获取有价值的见解和优化运营的能力。这正是采用时间序列数据库可以产生重大影响的地方。让我们通过一个现实世界的例子来了解 IIoT 组织面临的挑战以及时间序列数据库如何解决这些挑战。
示例：优化制造厂能源消耗
挑战
想象一个希望优化其能源消耗以降低成本并最小化环境影响的生产厂。该厂依赖于各种传感器和设备来监控能源使用，例如电力表、温度传感器和压力传感器。这些传感器产生连续的时间戳数据流，为能源消耗模式提供了有价值的见解。然而，该厂在有效利用这些数据方面面临几个挑战
- 数据量和速度：传感器产生的数据量和速度使得使用传统的数据库在实时存储、处理和分析数据变得困难。该厂需要一个能够处理高频数据流并提供实时见解的解决方案。此解决方案还需要能够集成到旧工具和平台，以及下一代云系统，以最大化价值。
- 数据粒度：能源消耗模式会因时间、生产计划和设备使用等因素的不同而有显著差异。不同的传感器可能会在不同时间间隔生成数据，有时甚至是在同一台机器上。工厂需要捕获和分析粒度化的数据，以识别模式并相应地优化能源使用。
- 数据保留：历史数据对于趋势分析、预测性维护和合规性至关重要。工厂需要一个能够高效存储和保留大量高度粒度的时间序列数据，并长期保持性能的数据库。
影响
没有合适的时间序列数据库，制造工厂面临着诸多限制
- 无法优化能源消耗：工厂无法有效地识别能源消耗模式或实时检测异常，导致错失优化和节省成本的机会。
- 预测性维护有限：没有访问历史数据，工厂无法准确预测设备故障或安排维护活动，导致计划外停机时间增加和维护成本上升。这也是一个关键的互操作性领域。高容量时间序列数据是训练和维护机器学习模型的自然来源。
- 缺乏实时洞察：传统的数据库难以提供实时分析，阻止工厂及时做出决策来优化能源消耗并应对关键事件。
解决方案：采用时间序列数据库
时间序列数据库，如InfluxDB，专门设计用于处理带时间戳的数据，为制造工厂面临的挑战提供全面解决方案。基于开源的解决方案为组织提供了大量的灵活性。曾经被视为“预算”选项的开源工具，现在已成为标准，如果不是首选，这是因为它们的广泛互操作性。可扩展的时间序列数据库为工业物联网应用中的数据建模、标记和摄取提供解决方案，并与互操作性、信息透明度和去中心化决策的原则相一致。以下是时间序列数据库如InfluxDB如何解决上述问题
- 高效的数据存储和处理：时间序列数据库可以处理大量和时间序列数据的高速度，确保高效存储、检索和处理。例如，InfluxDB允许实时分析，使工厂能够及时监控能源消耗模式和检测异常。
- 粒度分析：使用时间序列数据库，工厂可以捕获和分析粒度化的数据（甚至以纳秒级精度），从而深入了解能源消耗模式。这使工厂能够识别低效，优化能源使用并做出基于数据的决策。
- 长期数据保留：时间序列数据库旨在处理长时间内的大量数据。长期保存所有这些高保真数据可能非常昂贵，且缺乏对数据压缩和存储介质的关注。例如，列式数据库比基于行的数据库能够更有效地压缩数据。将数据保存到低成本对象存储，而不是内存或SSD中，意味着组织可以在更小的空间和更低的成本下存储更多数据。能够长期保留这些数据意味着工厂可以保留历史数据用于趋势分析、预测性维护和合规性目的，从而实现更好的决策和提升运营效率。
最后思考
对于希望释放其数据全部潜力的IIoT组织来说，采用时间序列数据库至关重要。有效地存储、处理和分析时间序列数据使组织能够获得宝贵见解，优化运营，并做出数据驱动的决策。制造厂优化能源消耗的例子突显了IIoT组织面临的挑战以及时间序列数据库如何解决这些挑战。无论组织是替换遗留数据历史记录器、用新技术增强它们，还是介于两者之间，采用专为时间序列数据库设计的InfluxDB能够使组织在工业4.0时代蓬勃发展并推动其工业流程的创新。
