在构建任何软件应用程序时，选择合适的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势，因此，为您的特定用例和数据模型决定哪个数据库具有最多的优势和最少的缺点是一项重要的决策。下面您将找到 Amazon Timestream for LiveAnalytics 和 OSI PI Data Historian 的关键概念、架构、功能、用例和定价模型的概述，以便您可以快速了解它们之间的比较。
本文的主要目的是比较 Amazon Timestream for LiveAnalytics 和 OSI PI Data Historian 在涉及时间序列数据的工作负载中的性能，而不是所有可能的用例。时间序列数据通常在数据库性能方面提出独特的挑战。这是由于正在写入的大量数据以及访问该数据的查询模式。本文并非旨在说明哪个数据库更好；它只是提供了每个数据库的概述，以便您可以做出明智的决定。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 与 OSI PI Data Historian 细分
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| 数据库模型 | 时间序列数据库 |
时间序列数据库/数据历史库 |
| 架构 | Timestream 是一种完全托管的、无服务器的时间序列数据库服务，仅在 AWS 上可用。 |
OSIsoft PI System 是一套软件产品，专为工业环境中时间序列数据的实时数据收集、存储和分析而设计。PI System 构建于 PI Server 之上，PI Server 存储、处理数据并将其提供给客户端，并且可以部署在本地或云端。 |
| 许可证 | 闭源 |
闭源 |
| 用例 | 物联网、DevOps、时间序列分析 |
工业数据管理、实时监控、资产健康跟踪、预测性维护、能源管理 |
| 可扩展性 | 无服务器且自动可扩展，无需手动干预即可处理摄取、存储和查询工作负载 |
通过分布式架构、数据复制和数据联邦支持水平扩展，以实现大规模部署 |
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Amazon Timestream for LiveAnalytics 概览
Timestream for LiveAnalytics 是 AWS 开发的完全托管的无服务器时间序列数据库服务。Amazon Timestream for LiveAnalytics 于 2020 年推出，专为处理时间序列数据而设计，使其成为需要高摄取率、高效存储和快速查询功能的物联网、监控和分析应用程序的理想选择。作为 AWS 生态系统的一部分，Timestream for LiveAnalytics 可以轻松与其他 AWS 服务集成，从而简化在云中构建和部署时间序列应用程序的过程。AWS 还提供 Timestream for InfluxDB，它是 InfluxDB 的托管版本，与 InfluxDB 2.x API 兼容，并且与 InfluxData 合作发布。
OSI PI Data Historian 概览
OSI PI，也称为 OSIsoft PI System，是一个企业级数据管理和分析平台，专为处理来自工业流程、传感器和其他来源的时间序列数据而设计。PI System 由 OSIsoft（于 2021 年被 AVEVA 收购）开发，自 1980 年代推出以来，已广泛应用于能源、制造、公用事业和制药等各个行业。它提供收集、存储、分析和可视化大量实时时间序列数据的能力，使组织能够获得洞察力、优化流程并改进决策。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 用于时间序列数据
Amazon Timestream for LiveAnalytics 专为处理时间序列数据而设计，使其成为需要高摄取率和高效存储的各种应用程序的合适选择。其双层存储架构，包括内存存储和磁存储，允许用户根据数据年龄和访问模式管理数据保留并优化存储成本。此外，Timestream 支持类 SQL 查询并与流行的分析工具集成，使用户可以轻松地从其时间序列数据中获得洞察力。
OSI PI Data Historian 用于时间序列数据
OSI PI 专为存储时间序列数据而创建，使其成为需要管理大量传感器和过程数据的组织的理想选择。其架构和组件经过优化，可高效、低延迟地收集、存储和分析时间序列数据。PI System 的可扩展性和性能使其成为处理工业流程、物联网设备或其他来源生成的大量数据的组织的合适解决方案。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 关键概念
- 内存存储：在 Amazon Timestream for LiveAnalytics 中，内存存储是一个组件，用于在内存中存储最近的、可变的时间序列数据，以实现快速查询和分析。
- 磁存储：Amazon Timestream for LiveAnalytics 中的磁存储负责在磁盘上存储历史的、不可变的时间序列数据，以实现经济高效的长期存储。
- 生存时间 (TTL)：Amazon Timestream for LiveAnalytics 允许用户在其时间序列数据上设置 TTL，这决定了数据在内存存储中保留多长时间，然后被移动到磁存储或删除。
OSI PI Data Historian 关键概念
- PI Server：PI System 的核心组件，负责数据收集、存储和管理。
- PI 接口和 PI 连接器：软件组件，用于从各种来源收集数据并将其发送到 PI Server。
- PI 资产框架：建模框架，允许用户创建资产及其关联元数据的分层结构，从而更轻松地理解和分析数据。
- PI DataLink：Microsoft Excel 的加载项，使用户可以直接从 Excel 访问和分析 PI System 数据。
- PI ProcessBook：可视化工具，用于创建 PI System 数据的交互式图形显示。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 架构
Amazon Timestream for LiveAnalytics 构建在无服务器、分布式架构之上，该架构支持类 SQL 查询功能。其数据模型专为时间序列数据量身定制，使用带时间戳的记录和灵活的模式，可以适应不同的数据粒度和维度。Timestream 架构的核心组件包括内存存储和磁存储，它们共同管理数据保留、存储和查询。内存存储针对最近数据的快速查询进行了优化，而磁存储为历史数据提供经济高效的长期存储。
OSI PI Data Historian 架构
OSI PI 是一个数据管理平台，围绕 PI Server 构建，PI Server 负责数据收集、存储和管理。PI System 使用高效的专有时间序列数据库来存储数据。PI 接口和 PI 连接器从各种来源收集数据并将其发送到 PI Server。PI 资产框架 (AF) 允许用户以分层结构对资产及其关联数据进行建模，从而更轻松地理解和分析数据。各种客户端工具（如 PI DataLink 和 PI ProcessBook）使用户能够访问和可视化存储在 PI System 中的数据。
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Amazon Timestream for LiveAnalytics 功能
无服务器架构
Amazon Timestream for LiveAnalytics 无服务器架构消除了用户管理或配置基础设施的需求，从而易于扩展并降低运营开销。
双层存储
Timestream 的双层存储架构（包括内存存储和磁存储）可根据数据年龄和访问模式自动管理数据保留并优化存储成本。
类 SQL 查询
Amazon Timestream for LiveAnalytics 支持类 SQL 查询并与流行的分析工具集成，使用户可以轻松地从其时间序列数据中获得洞察力。
Timestream for InfluxDB
对于需要近乎实时的单毫秒延迟查询的工作负载，AWS 建议使用 Timestream for InfluxDB 而不是 LiveAnalytics。Timestream for InfluxDB 还为想要 AWS 托管服务而无需更新代码的用户提供与 InfluxDB API 的兼容性。
OSI PI Data Historian 功能
数据收集和存储
OSI PI 的 PI 接口和 PI 连接器实现了从各种来源无缝数据收集，而 PI Server 有效地存储和管理数据。
可扩展性
PI System 具有高度可扩展性，允许组织处理大量数据和不断增长的数据源，而不会影响性能。
资产建模
PI 资产框架 (AF) 提供了一种强大的方法来建模资产及其关联数据，从而更轻松地理解和分析复杂的工业流程。
数据可视化
PI DataLink 和 PI ProcessBook 等工具使用户能够分析和可视化存储在 PI System 中的数据，从而促进更好的决策和流程优化。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 用例
物联网应用
Amazon Timestream for LiveAnalytic 对高摄取率和高效存储的支持使其成为监控和分析来自物联网设备（如传感器和智能家电）的数据的理想选择。
DevOps
LiveAnalytics 可用于一般的 DevOps 工作负载，例如监控应用程序健康状况和利用率。对于需要最低延迟的实时监控的用例，AWS 建议使用 Timestream for InfluxDB。
分析
Amazon Timestream for LiveAnalytics 可用于跟踪分析数据，例如 Web 和应用程序数据。然后，内置的时间序列分析功能可用于聚合和分析数据，以获得有价值的见解，从而提高开发人员的工作效率。
OSI PI Data Historian 用例
流程优化
OSI PI 可以通过提供对来自传感器和其他来源的时间序列数据的实时洞察力，帮助组织识别效率低下的问题、监控性能并优化其工业流程。
预测性维护
通过分析历史数据并检测模式或异常，OSI PI 使组织能够实施预测性维护策略，从而减少设备停机时间和维护成本。
能源管理
OSI PI 可用于跟踪各种资产和流程的能源消耗，从而使组织能够识别需要改进的领域并实施节能措施。
Amazon Timestream for LiveAnalytics 定价模型
Amazon Timestream for LiveAnalytics 提供按需付费的定价模型，该模型基于数据摄取、存储和查询执行。摄取成本由摄取到 Timestream 中的数据量决定，而存储成本基于内存存储和磁存储中存储的数据量。查询执行成本根据查询执行期间扫描和处理的数据量计算。Timestream 还提供免费套餐，供用户探索该服务并构建概念验证应用程序，而无需产生费用。
OSI PI Data Historian 定价模型
OSI PI 的定价通常基于多种因素的组合，例如数据源的数量、用户数量以及所需的支持级别。定价详情未公开，因为它们是根据组织的具体需求以报价形式提供的。
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