在构建任何软件应用程序时,选择正确的数据库至关重要。所有数据库在性能方面都有不同的优势和劣势,因此,针对您的特定用例和数据模型,决定哪个数据库的优势最大,劣势最小是一项重要的决策。下面您将找到 OSI PI Data Historian 和 Apache Pinot 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 OSI PI Data Historian 和 Apache Pinot 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了独特的挑战。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造成的。本文并不打算证明哪个数据库更好;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。
OSI PI Data Historian 与 Apache Pinot 细分
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数据库模型 | 时间序列数据库/数据历史库 |
列式数据库 |
架构 | 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采集、存储和分析而设计。PI System 围绕 PI Server 构建,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。 |
Pinot 可以部署在本地、云端或使用托管服务 |
许可证 | 闭源 |
Apache 2.0 |
用例 | 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 |
实时分析、OLAP、用户行为分析、点击流分析、广告技术、日志分析 |
可扩展性 | 支持通过分布式架构、数据复制和数据联邦进行水平扩展,以实现大规模部署 |
水平可扩展,支持分布式架构,以实现高可用性和高性能 |
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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(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。它提供了实时收集、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。
Apache Pinot 概述
Apache Pinot 是一个实时分布式 OLAP 数据存储,旨在以低延迟回答复杂的分析查询。它最初由 LinkedIn 开发,并于 2015 年开源。Pinot 非常适合处理大规模数据和实时分析,为大型数据集上的复杂查询提供近乎即时的响应。它被 LinkedIn、Microsoft 和 Uber 等多家大型组织使用。
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,这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,可高效且以最小延迟收集、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。
Apache Pinot 用于时间序列数据
Apache Pinot 由于其列式存储和实时摄取功能,是处理时间序列数据的可靠选择。Pinot 能够从 Apache Kafka 等流中摄取数据,确保时间序列数据可以在生成时进行分析,此外还提供批量摄取数据的选项。
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:可视化工具,用于创建 PI System 数据的交互式图形显示。
Apache Pinot 关键概念
- 段:段是 Pinot 中数据存储的基本单元。它是一种列式存储格式,包含表数据的子集。
- 表:Pinot 中的表是段的集合。
- 控制器:控制器管理元数据并协调数据摄取、查询执行和集群管理。
- 代理:代理负责接收查询,将其路由到适当的服务器,并将结果返回给客户端。
- 服务器:服务器存储段并处理这些段上的查询。
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 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,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。
Apache Pinot 架构
Pinot 是一个分布式列式数据存储,它使用混合数据模型,结合了 NoSQL 和 SQL 数据库的功能。其架构由三个主要组件组成:控制器、代理和服务器。控制器管理元数据和集群操作,而代理处理查询路由,服务器存储和处理数据。Pinot 的列式存储格式实现了高效的压缩和快速的查询处理。
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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,使组织能够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式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过程。
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。
Apache Pinot 功能
实时摄取
Pinot 支持从 Kafka 和其他流式来源实时数据摄取,从而实现最新的分析。
可扩展性
Pinot 的分布式架构和分区功能实现了水平扩展,以处理大型数据集和高查询负载。
低延迟查询处理
Pinot 的列式存储格式和各种性能优化实现了对复杂查询的近乎即时的响应。
OSI PI Data Historian 用例
流程优化
OSI PI 可以通过提供来自传感器和其他来源的时间序列数据的实时洞察,帮助组织识别效率低下之处、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,使组织能够识别需要改进的领域并实施节能措施。
Apache Pinot 用例
实时分析
Pinot 旨在支持实时分析,使其适用于需要大规模数据的最新洞察的用例,例如监控和警报系统、欺诈检测和推荐引擎。
广告技术和用户分析
Apache Pinot 经常用于广告技术和用户分析领域,在这些领域中,低延迟、高并发分析对于理解用户行为、优化广告活动和个性化用户体验至关重要。
异常检测和监控
Pinot 的实时分析功能使其适用于异常检测和监控用例,使用户能够识别数据中的异常模式或趋势,并根据需要采取纠正措施。
OSI PI Data Historian 定价模型
OSI PI 的定价通常基于数据源数量、用户数量和所需的支持级别等因素的组合。定价详情不公开,因为它们是根据组织的具体需求按报价提供的。
Apache Pinot 定价模型
作为一个开源项目,Apache Pinot 可以免费使用。但是,组织在部署和管理 Pinot 集群时可能会产生与硬件、基础设施和支持相关的成本。没有与 Apache Pinot 本身相关的特定定价选项或部署模型。
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