OSI PI Data Historian 与 VictoriaMetrics
详细比较
比较 OSI PI Data Historian 和 VictoriaMetrics 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,为您的特定用例和数据模型决定哪个数据库的优势最多、缺点最少是一个重要的决定。下面您将找到 OSI PI Data Historian 和 VictoriaMetrics 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 VictoriaMetrics 在涉及 时间序列数据 的工作负载方面的性能,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独特的挑战。这是由于写入的数据量很大以及访问该数据的查询模式。本文并非旨在说明哪个数据库更好;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 VictoriaMetrics 细分
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数据库模型 | 时间序列数据库/数据 Historian |
时间序列数据库 |
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收集、存储和分析而设计。PI 系统围绕 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。 |
VictoriaMetrics 可以部署为单节点实例用于小型应用程序,也可以部署为集群设置用于大型应用程序,从而提供水平可扩展性和复制。 |
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 |
监控、可观测性、物联网 (IoT)、实时分析、DevOps、应用程序性能监控 |
可扩展性 | 通过分布式架构、数据复制和数据联合支持水平扩展,适用于大规模部署 |
水平可扩展,支持集群和复制,以实现高可用性和性能 |
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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 系统由 OSIsoft(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。
VictoriaMetrics 概述
VictoriaMetrics 是由 VictoriaMetrics 公司开发的开源时间序列数据库。该数据库旨在通过提供最先进的监控和可观测性解决方案,帮助个人和组织应对其大数据挑战。VictoriaMetrics 旨在成为快速、经济高效且可扩展的监控解决方案和时间序列数据库。
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。它的架构和组件经过优化,可以高效且延迟最小地收集、存储和分析时间序列数据。PI 系统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。
VictoriaMetrics 用于时间序列数据
VictoriaMetrics 专为时间序列数据而设计,使其成为涉及时间戳数据存储和分析的应用程序的可靠选择。它提供高性能的存储和检索能力,能够高效处理大量时间序列数据。
OSI PI Data Historian 关键概念
- PI Server:PI 系统的核心组件,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 系统数据。
- PI ProcessBook:一种可视化工具,用于创建 PI 系统数据的交互式图形显示。
VictoriaMetrics 关键概念
- 时间序列:VictoriaMetrics 以时间序列的形式存储数据,时间序列是由时间索引的数据点序列。
- 指标 (Metric):指标表示随时间跟踪的特定测量值或观察值。
- 标签 (Tag):标签是与时间序列关联的键值对,用于过滤和分组数据。
- 字段 (Field):字段包含与时间序列关联的实际数据值。
- 查询语言:VictoriaMetrics 支持其自身的查询语言,允许用户根据特定条件检索和分析时间序列数据。
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 系统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其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 系统中的数据。
VictoriaMetrics 架构
VictoriaMetrics 有两种形式:单服务器 VictoriaMetrics 和 VictoriaMetrics 集群。单服务器 VictoriaMetrics 是一个易于使用和维护的一体化二进制文件。它可以很好地进行垂直扩展,并且可以处理每秒数百万个指标。另一方面,VictoriaMetrics 集群由允许构建水平可扩展集群的组件组成,从而在要求苛刻的环境中实现高可用性和可扩展性。VictoriaMetrics 的架构使用户可以选择最适合其需求的部署选项,并根据需要扩展其数据库基础设施。
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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 连接器能够从各种来源无缝收集数据,而 PI Server 可以高效地存储和管理数据。
可扩展性
PI 系统具有高度可扩展性,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 系统中的数据,从而促进更好的决策和流程优化。
VictoriaMetrics 功能
高性能
VictoriaMetrics 针对时间序列数据的高性能存储和检索进行了优化。它可以高效地处理每秒数百万个指标,并提供快速的查询执行以进行实时分析。
可扩展性
VictoriaMetrics 的架构允许垂直和水平扩展,使用户能够随着数据量和需求的增长而扩展其监控和时间序列数据库基础设施。
成本效益
VictoriaMetrics 为管理时间序列数据提供了经济高效的解决方案。其高效的存储和查询能力有助于在保持高性能的同时最大限度地降低运营成本。
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。
VictoriaMetrics 用例
监控和可观测性
VictoriaMetrics 广泛用于监控和可观测性目的,允许组织从各种系统和应用程序收集、存储和分析指标和性能数据。它提供了必要的工具和功能来跟踪和可视化关键性能指标、排除问题并深入了解系统行为。
物联网 (IoT) 数据管理
VictoriaMetrics 适用于处理物联网 (IoT) 设备生成的大量时间序列数据。它可以高效地存储和处理传感器数据,从而实现对物联网生态系统的实时监控和分析。VictoriaMetrics 允许跟踪和分析来自工厂、制造厂、卫星和其他物联网设备的数据。
容量规划
VictoriaMetrics 支持对指标进行回顾性分析和预测,以用于容量规划。它允许组织分析历史数据、识别模式和趋势,并就资源分配和未来容量需求做出明智的决策。
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。
VictoriaMetrics 定价模型
VictoriaMetrics 是一个开源项目,这意味着它可以免费使用,并且不需要任何许可费用。用户可以下载二进制版本、Docker 镜像或源代码来设置和部署 VictoriaMetrics,而无需承担任何直接成本。VictoriaMetrics 还为本地企业产品和托管的 VictoriaMetrics 实例提供付费服务。
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