利用时序数据库释放工业物联网 (IIoT) 的力量

作者：Jason Myers / 开发者
2024 年 2 月 9 日

本文最初发表于 IIoT World，并经许可在此转载。

在快速发展的工业物联网 (IIoT) 世界中，组织在管理和分析工业流程生成的大量数据方面面临诸多挑战。

由仪器化的工业设备生成的数据是一致的、可预测的，并且本质上带有时间戳。这使得组织能够远程实时监控其设备、机器和系统的运行状况。自动化和机器学习的普及有助于承担工业繁重的工作，提高生产力，减少不必要的停机时间，并让开发人员和工程师可以自由创新。

传统数据库和数据历史库难以处理时序数据的独特特征，阻碍了在现代工业环境中获得有价值的见解和优化运营的能力。这就是采用时序数据库可以产生重大影响的地方。让我们探讨一个真实世界的例子，以了解工业物联网 (IIoT) 组织面临的挑战，以及时序数据库如何解决这些挑战。

示例：优化制造工厂的能源消耗

挑战

假设一家制造工厂旨在优化其能源消耗，以降低成本并最大限度地减少环境影响。该工厂依靠各种传感器和设备来监控能源使用情况，例如电表、温度传感器和压力传感器。这些传感器生成连续的时间戳数据流，为能源消耗模式提供有价值的见解。然而，该工厂在有效利用这些数据方面面临若干挑战

• 数据量和速度：传感器生成的数据的庞大数量和速度使得使用传统数据库实时存储、处理和分析变得困难。工厂需要一种能够处理高频数据流并提供实时洞察的解决方案。该解决方案还需要能够与旧工具和平台以及下一代云系统集成，以最大化价值。
• 数据粒度：能源消耗模式可能因时间、生产计划和设备使用情况等不同因素而显着变化。不同的传感器可能会以不同的间隔生成数据，有时在同一台机器上。工厂需要以精细的粒度级别捕获和分析数据，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、预测性维护和合规目的至关重要。工厂需要一个数据库，该数据库可以高效地存储和保留大量高粒度的时序数据，并在较长时间内不牺牲性能。

影响

在没有合适的时序数据库的情况下，制造工厂面临若干限制

• 无法优化能源消耗：工厂无法有效地识别能源使用模式或实时检测异常，从而错失优化和节省成本的机会。
• 预测性维护受限：在无法访问历史数据的情况下，工厂无法准确预测设备故障或安排维护活动，从而导致计划外停机和维护成本增加。这也是互操作性的关键领域。海量时序数据是训练和维护机器学习模型的天然来源。
• 缺乏实时洞察：传统数据库难以提供实时分析，从而阻碍工厂做出及时决策以优化能源消耗和响应关键事件。

解决方案：采用时序数据库

像 InfluxDB 这样的时序数据库专门设计用于处理时间戳数据，为制造工厂面临的挑战提供全面的解决方案。选择基于开源的解决方案为组织提供了极大的灵活性。开源工具曾经被视为“预算”选项，但现在已成为标准，即使不是首选，也是因为它们具有广泛的互操作性。可扩展的时序数据库为工业物联网 (IIoT) 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保持一致。以下是像 InfluxDB 这样的时序数据库如何解决上述问题

• 高效的数据存储和处理：时序数据库可以处理高容量和高速的时序数据，确保高效的存储、检索和处理。例如，InfluxDB 支持实时分析，使工厂能够及时监控能源消耗模式并检测异常。
• 精细化分析：借助时序数据库，工厂可以捕获和分析精细粒度级别（甚至纳秒级精度）的数据，从而深入了解能源消耗模式。这使工厂能够识别低效率、优化能源使用并做出数据驱动的决策。
• 长期数据保留：时序数据库旨在处理较长时间内的大量数据。长期保存所有高保真数据可能非常昂贵，并且缺乏对数据压缩和存储介质的关注。例如，列式数据库可以比行式数据库更有效地压缩数据。将数据保存到低成本对象存储而不是内存或 SSD 中意味着组织可以用更少的空间和更少的钱存储更多数据。长期保存这些数据的能力意味着工厂可以保留历史数据用于趋势分析、预测性维护和合规目的，从而实现更好的决策和提高运营效率。

最终想法

对于希望释放数据全部潜力的工业物联网 (IIoT) 组织而言，采用时序数据库至关重要。高效地存储、处理和分析时序数据使组织能够获得有价值的见解、优化运营并做出数据驱动的决策。制造工厂优化能源消耗的示例突出了工业物联网 (IIoT) 组织面临的挑战以及时序数据库如何解决这些挑战。无论组织是替换旧的数据历史库，使用新技术对其进行增强，还是介于两者之间，采用像 InfluxDB 这样专为时序数据设计的数据库都能使组织在工业 4.0 时代蓬勃发展，并推动其工业流程的创新。