DataBend 与 OSI PI Data Historian 对比

DataBend 概述

DataBend 是一个开源的云原生数据处理和分析平台，旨在为大数据工作负载提供高性能、经济高效且可扩展的解决方案。该项目由开发者、研究人员和行业专业人士社区驱动，旨在创建一个统一的数据处理平台，将批处理和流处理能力与高级分析功能相结合。DataBend 的灵活架构允许用户构建各种应用程序，从实时分析到大规模数据仓库。

OSI PI Data Historian 概述

OSI PI，也称为 OSIsoft PI System，是一个企业级数据管理和分析平台，专门为处理来自工业过程、传感器和其他来源的时间序列数据而设计。PI System 由 OSIsoft（2021 年被 AVEVA 收购）开发，自 20 世纪 80 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。它提供实时收集、存储、分析和可视化大量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。

DataBend 用于时间序列数据

DataBend 的架构和处理能力使其成为处理时间序列数据的合适选择。它对批处理和流数据处理的支持允许用户大规模摄取、存储和分析时间序列数据。此外，DataBend 与 Apache Arrow 的集成及其强大的查询执行框架实现了对时间序列数据的高效查询和分析，使其成为需要实时洞察和分析的应用程序的多功能选择。

OSI PI Data Historian 用于时间序列数据

OSI PI 是为存储时间序列数据而创建的，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。它的架构和组件经过优化，可以高效且最小延迟地收集、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过程、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。

DataBend 关键概念

• DataFusion：DataFusion 是 DataBend 的核心组件，提供了一个可扩展的查询执行框架，支持基于 SQL 和 DataFrame 的查询 API。
• Ballista：Ballista 是 DataBend 内的分布式计算平台，构建于 DataFusion 之上，可以高效且可扩展地执行大规模数据处理任务。
• Arrow：DataBend 利用 Apache Arrow，一种内存列式数据格式，以实现组件之间高效的数据交换并优化查询性能。

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 Interfaces 和 PI Connectors：软件组件，用于从各种来源收集数据并将其发送到 PI Server。
• PI Asset Framework：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。

DataBend 架构

DataBend 构建于云原生分布式架构之上，该架构支持 NoSQL 和类 SQL 查询功能。其模块化设计允许用户根据其特定用例和需求选择和组合组件。DataBend 架构的核心组件包括 DataFusion、Ballista 和存储层。DataFusion 负责查询执行和优化，而 Ballista 则为大规模数据处理任务实现分布式计算。DataBend 中的存储层可以配置为与各种存储后端一起使用，例如对象存储或分布式文件系统。

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 使用高效的专有时序数据库来存储数据。PI Interfaces 和 PI Connectors 从各种来源收集数据并将其发送到 PI Server。PI Asset Framework (AF) 允许用户以分层结构建模其资产及其关联数据，从而更轻松地理解和分析数据。各种客户端工具（例如 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。