OSI PI Data Historian 与 Rockset
详细比较
比较 OSI PI Data Historian 和 Rockset 在时间序列和 OLAP 工作负载方面的表现
了解关于时间序列数据库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确定哪种数据库的优势最多、缺点最少是一项重要的决策。下面您将找到 OSI PI Data Historian 和 Rockset 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 Rockset 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。这是因为大量数据被写入以及访问这些数据的查询模式。本文无意论证哪个数据库更好;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 Rockset 对比细分
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数据库模型 | 时间序列数据库/数据 Historian |
实时数据库 |
架构 | OSIsoft PI System 是一套软件产品,专为工业环境中的实时数据收集、存储和时间序列数据分析而设计。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。 |
Rockset 是一个实时分析数据库,专为现代云应用程序构建,旨在使开发人员能够创建实时、事件驱动的应用程序,并以低延迟对结构化、半结构化和非结构化数据运行复杂查询。Rockset 使用云原生、分布式架构,将存储和计算分离,从而实现水平可扩展性和高效的资源利用率。数据由分布式、自动扩展的查询处理节点集自动索引和服务。 |
许可 | 闭源 |
闭源 |
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、事件驱动的应用程序、搜索和聚合、个性化用户体验、物联网数据分析 |
可扩展性 | 通过分布式架构、数据复制和数据联邦支持水平扩展,以用于大规模部署 |
通过分布式存储和计算实现水平可扩展 |
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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 开发(2021 年被 AVEVA 收购),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。
Rockset 概述
Rockset 是一个实时索引数据库,专为快速、高效地查询结构化和半结构化数据而设计。Rockset 由前 Facebook 工程师于 2016 年创立,旨在提供一种无服务器搜索和分析解决方案,使用户能够构建强大的应用程序和数据驱动的产品,而无需传统数据库管理的复杂性。
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。
Rockset 用于时间序列数据
Rockset 的实时索引和低延迟查询功能使其成为时间序列数据分析的绝佳选择。其无模式摄取和对复杂数据类型的支持使得处理时间序列数据毫不费力,而其 Converged Index 确保了对历史数据和实时数据的有效查询。Rockset 特别适用于需要实时分析的应用程序,例如物联网监控和异常检测。
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:从各种来源收集数据并将其发送到 PI Server 的软件组件。
- PI Asset Framework:一个建模框架,允许用户创建资产及其相关元数据的分层结构,从而更容易理解和分析数据。
- 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:一个可视化工具,用于创建 PI System 数据的交互式图形显示。
Rockset 关键概念
- Converged Index:Rockset 使用一种独特的索引方法,该方法结合了倒排索引和列式索引,使数据库能够针对搜索和分析用例进行优化。
- Schemaless Ingestion:Rockset 在摄取时自动推断模式,从而可以轻松处理 JSON 等半结构化数据格式。
- Virtual Instances:Rockset 使用虚拟实例的概念为不同的工作负载提供隔离和资源分配,从而确保可预测的性能。
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 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其资产及其相关数据进行建模,从而更容易理解和分析数据。各种客户端工具,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。
Rockset 架构
Rockset 使用云原生、无服务器架构,该架构构建在分布式、无共享系统之上。它是一个 NoSQL 数据库,与传统关系数据库相比,它具有更高的灵活性和可扩展性。Rockset 架构的核心组件包括 Ingestion Service、Storage Service 和 Query Service。Ingestion Service 负责从各种来源摄取数据,而 Storage Service 维护 Converged Index。Query Service 处理查询并提供 API,供开发人员与数据库交互。
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OSI PI Data Historian 功能
数据收集和存储
OSI PI 的 PI Interfaces 和 PI Connectors 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 Asset Framework (AF) 提供了一种强大的方式来建模资产及其相关数据,从而更容易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。
Rockset 功能
无服务器扩展
Rockset 根据工作负载自动扩展资源,这意味着用户无需管理任何基础设施或容量规划。 ### 全文搜索 Rockset 的 Converged Index 支持全文搜索,使其成为需要高级搜索功能的应用程序的理想选择。 ### 与 BI 工具集成 Rockset 提供与流行的商业智能 (BI) 工具(如 Tableau、Looker 和 Redash)的本地集成,使用户无需任何额外设置即可可视化和分析其数据。
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,帮助组织识别低效率、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。
Rockset 用例
实时分析
Rockset 的低延迟查询和实时摄取功能使其成为构建实时分析仪表板的理想选择,适用于物联网监控、社交媒体分析和日志分析等应用程序。
全文搜索
凭借其 Converged Index 和对高级搜索功能的支持,Rockset 是构建全文搜索应用程序(如产品目录或文档搜索系统)的绝佳选择。
机器学习
Rockset 实时摄取和查询大规模半结构化数据的能力使其成为机器学习应用程序的合适选择。
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以报价形式提供的。
Rockset 定价模型
Rockset 提供基于使用量的定价模型,该模型根据客户摄取的数据量、虚拟实例的数量和执行的查询量收费。定价模型旨在透明且灵活,使用户只需为其消耗的资源付费。Rockset 还提供一个免费层级,其中包含有限的资源,供开发人员探索该平台。用户可以根据自己的需要选择按需实例和预留实例。
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