OSI PI Data Historian 与 TimescaleDB

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（于 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。

TimescaleDB 概述

TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 之上的开源时间序列数据库。它的创建是为了解决管理时间序列数据的挑战，例如可扩展性、查询性能和数据保留策略。TimescaleDB 于 2017 年首次发布，此后因其 PostgreSQL 兼容性、性能优化和灵活的数据保留策略而成为存储和分析时间序列数据的流行选择。

用于时间序列数据的 OSI PI Data Historian

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。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。

用于时间序列数据的 TimescaleDB

TimescaleDB 专为时间序列数据而设计，使其成为存储和查询此类数据的自然选择。它为时间序列数据管理提供了几个优势，如水平可扩展性、列式存储和保留策略支持。但是，TimescaleDB 可能不是所有时间序列用例的最佳选择。一个示例是，如果应用程序需要非常高的写入吞吐量或实时分析，则其他专门的时间序列数据库（如 InfluxDB）可能更合适。

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：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：一种可视化工具，用于创建 PI System 数据的交互式图形显示。

TimescaleDB 关键概念

• Hypertable：Hypertable 是一个分布式表，按时间以及可能的其他维度（例如设备 ID 或位置）进行分区。它是 TimescaleDB 中存储时间序列数据的主要抽象，旨在跨多个节点水平扩展。
• Chunk：Chunk 是 Hypertable 的一个分区，包含 Hypertable 数据的子集。Chunk 由 TimescaleDB 根据指定的时间间隔自动创建，并且可以单独压缩、索引和备份，以获得更好的性能和数据管理。
• 分布式 Hypertable：对于大规模部署，TimescaleDB 支持分布式 Hypertable，它跨多个节点分区数据，以提高查询性能和容错能力。

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 Asset Framework (AF) 允许用户以分层结构对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（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。

TimescaleDB 架构

TimescaleDB 是构建在 PostgreSQL 上的扩展，继承了其关系数据模型和 SQL 支持。但是，TimescaleDB 使用自定义数据结构和针对时间序列数据的优化（如 Hypertable 和 Chunk）扩展了 PostgreSQL。