AWS DynamoDB 与 OSI PI Data Historian

AWS DynamoDB 概览

Amazon DynamoDB 是 AWS 提供的托管 NoSQL 数据库服务。它于 2012 年首次推出，旨在提供低延迟、高吞吐量的性能。DynamoDB 构建于亚马逊工程师在 2007 年发布的 Dynamo 论文的原则之上，旨在提供高度可用、可扩展且分布式的键值存储。

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，专门设计用于处理来自工业过程、传感器和其他来源的时间序列数据。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。它能够实时收集、存储、分析和可视化大量时间序列数据，使组织能够获得洞察力、优化流程并改进决策。

AWS DynamoDB 用于时间序列数据

DynamoDB 可以与时间序列数据一起使用，尽管与专门的时间序列数据库相比，它可能不是最优化的解决方案。要在 DynamoDB 中存储时间序列数据，您可以使用复合主键，其中分区键用于实体标识符，排序键用于时间戳。这使您可以有效地查询特定实体和时间范围内的数据。然而，DynamoDB 在处理时间序列数据时的主要弱点是它缺乏对数据聚合和降采样的内置支持，而这些是时间序列分析的常见要求。您可能需要在应用程序中执行这些操作，或使用 AWS Lambda 等其他服务来处理数据。

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。

AWS DynamoDB 关键概念

以下是一些 DynamoDB 特有的关键术语和概念

• 表 (Tables)：在 DynamoDB 中，数据存储在表 (tables) 中，表是项目的容器。每个表都有一个主键，用于唯一标识表中的每个项目。
• 项目 (Items)：项目 (items) 是 DynamoDB 表中的单个记录，它们由一个或多个属性组成。
• 属性 (Attributes)：属性 (attributes) 是构成表中项目的键值对。DynamoDB 支持标量、文档和集合数据类型的属性。
• 主键 (Primary Key)：主键 (primary key) 唯一标识表中的每个项目，它可以是单属性分区键或复合分区-排序键。

OSI PI Data Historian 关键概念

• PI Server (PI 服务器)：PI System 的核心组件，负责数据收集、存储和管理。
• PI Interfaces (PI 接口) 和 PI Connectors (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 Asset Framework (PI 资产框架)：一个建模框架，允许用户创建资产及其关联元数据的分层结构，从而更容易理解和分析数据。
• PI DataLink (PI 数据链接)：Microsoft Excel 的一个加载项，使用户可以直接从 Excel 访问和分析 PI System 数据。
• PI ProcessBook (PI 过程簿)：一种可视化工具，用于创建 PI System 数据的交互式图形显示。

AWS DynamoDB 架构

DynamoDB 是一个 NoSQL 数据库，它使用键值存储和文档数据模型。它旨在通过自动跨多个服务器分区数据并使用复制来确保容错能力，从而提供高可用性、持久性和可扩展性。DynamoDB 的一些主要组件包括

• 分区 (Partitioning)：DynamoDB 根据分区键自动分区数据，这确保了数据均匀分布在多个存储节点上。
• 复制 (Replication)：DynamoDB 在 AWS 区域内的多个可用区之间复制数据，从而提供高可用性和持久性。
• 一致性 (Consistency)：DynamoDB 提供两种一致性模型：最终一致性和强一致性，允许您为您的应用程序选择适当的一致性级别。

OSI PI Data Historian 架构

OSI PI 是一个围绕 PI Server 构建的数据管理平台，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 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对他们的资产及其关联数据进行建模，从而更容易理解和分析数据。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。