工业互联网时代我们为什么需要时序数据库TrendDB?香港挂牌记录

【发布日期】:2019-10-05【查看次数】:

  全球工业互联网的发展呈现出关键技术加速突破、基础支撑日益完善、融合应用逐渐丰富、产业生态日趋成熟的良好态势。工业互联网融合了大数据、物联网和云计算等先进技术,使得传感器、PLC等工业设备产生的海量数据存储、分析成为可能,

  一般而言,工业数据70%以上是时序数据,工业时序数据的典型特点主要包括:

  工业场景数据都是传感器、PLC等的实时数据,这些工业数据采集基本为秒级,部分高频数据采集为毫秒or微秒级。假如1个传感器每秒产生10Byte数据,1台安装有100个传感器的工业设备,每秒就会产生1K左右的数据,如果有1000台大型设备,那么每秒就会产生1M的数据,一天的数据量就接近100G。

  工业数据每一个采集点,每秒可产生多条数据,且每一条数据要有时间属性,而且时间驱动的时序数据处理系统没有业务的波峰、波谷,对系统的可靠性和处理速度要求高。

  所以工业数据的一个非常明显的特点就是和时间有关,这种“数据膨胀”带来的存储压力,已经成为工业互联网和数字化发展的痛点之一。

  当下,人们应对快速增长的时序数据的方式或采用开源免费时序数据库,或使用国外商业时序数据库,或关系型数据库,然而却存在各种各样的问题。

  开源产品的最大阻力就是很难直接产品化应用,需要进行产品、模块组合,二次开发解决一些问题或者优化某些组件,总体来看“免费并不便宜”。

  目前工业领域,传统时序数据库在过去的一段时间基本上被国外厂家所垄断,价格昂贵且进行功能扩展成本更高,不能提供个性化的服务。

  关系型数据库经过一定的配置虽然也能够存储时序数据,但要面对存储、查询、聚合、展示等各种问题。

  朗坤认为时序数据库是工业互联网平台中不可或缺的部分。朗坤拥有自主知识产权的时序数据库TrendDB具有高可靠、高性能、可扩展、可开发等优势,能与工业互联网平台其他组件无缝有机整合,有力的推动工业互联网生态的发展。

  朗坤时序数据库TrendDB采用了过程化数据压缩方法(数据有损压缩算法)和编码无损压缩方法,分别对过程数据和存储的数据来进行压缩处理。在压缩的流程中使用了二次压缩技术,来实现压缩率的最大化。

  TrendDB数据存储的平均压缩比可以达到50:1,已经远超出国外一般实时历史数据库软件的10:1的压缩比,极大的提高了客户存储利用率以及数据存储效率。

  朗坤时序数据库TrendDB拥有多样化的部署方案,支持云部署、分布式部署,可用性高。朗坤时序数据库TrendDB采用的先进的分布式技术,支持在单机上进行应用服务的扩展,也支持采用多台服务器进行多站点的扩展,使得测点上限支持达到无限点,并在超大测点容量情况下可以使数据处理效率成倍的提升。

  TrendDB可以支持在线的站点扩展,不需要重启服务器,通过简单的安装配制,即可完成数据库的站点扩展,使运维工作简单易行。

  朗坤时序数据库TrendDB提供完整的信息功能接口,支持多种聚合查询,包括趋势分析拟合、时间段数据求和和求平均,且全面支持主流开发语言如Java,C/C++,Python,C#等进行二次开发,通过高效的动态链接计算引擎技术,实现高性能的实时计算,同时支持完全符合OpenAPI标准的Restful接口。

  功能丰富的管理工具和开发工具结合,实现对实时数据的全面管理,并对数据库的运维提供帮助。朗坤时序数据库TrendDB配备了完善的二次计算组件、组态工具组件、建模工具组件等,方便对数据进行集成开发和展示,同时通过控制中心、性能监控、备份管理等服务,提高数据的安全性和可维护性。

  提供趋势分析、历史回放、报警服务等基础分析应用,实现对数据的全面分析,并对高级应用扩展提供支撑。实时历史数据通过曲线分析功能进行直观展示,实时刷新跟踪趋势;报警服务能够对设备启停、参数异常、设备故障等事件进行综合管理,第一时间触发报警;生产人员可在实时数据库保存的历史数据周期内,调用任何时间段内的画面监控回放,分析历史工况。

  “实现客户价值”是朗坤的最大追求。香港挂牌记录。朗坤时序数据库TrendDB目前已经在设备历史数据管理、设备在线故障监控、设备故障预测模型等方面得到了成功的应用,实现了数据资产挖掘、运营优化等客户价值。

  在工业领域,大量工业设备产生的海量传感器数据,大多以归档的方式存放在存储设备中,无法为企业形成有效的应用和价值。朗坤时序数据库TrendDB通过专业的数据统计分析工具,实现了工厂运行状况的实时分析、定量分析、长期跟踪分析,这些数据进行分析和挖掘以求更深层次价值,帮助企业激活这些沉睡的数据。既是工厂管理层的性能优化平台,也是集团管控分析的数据基站。

  传感器、PLC等工业设备产生的海量数据,大部分都是日志数据,记录了这些设备的运行状态和状况,厂级监视应用通过组态设计、数据采集、画面发布三步实现对测点信息、趋势、报警全面融合的可视化监视,运行数据的复杂计算和聚合指标,进行实时的仪表盘展现,进而迅速找到故障根源。

  利用朗坤时序数据库TrendDB对工业设备时序数据进行存储、分析,在实现对相关部件进行在线故障的监控和诊断的基础上,结合海量历史数据的挖掘,工业企业可以发现故障规律,进一步准确、快捷地完成故障预警模型的构建,进而实现根源上的故障预测。2019湖南航天医院健康管理中心招聘公告【招3人】

  朗坤时序数据库TrendDB通过对实时数据采集和应用,支撑企业构建厂级监控系统、制造执行系统、能源管理系统等等,广泛应用于电力、石化、冶金、煤矿、装备、交通、环境等领域,是智慧工厂、智慧城市大数据的核心之一。

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