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工業物聯網中的時序數據

2022-07-23 17:33:28CnosDB

CnosDB的研發工程師們正在如火如荼的推進著Rust版本的研發工作,在此Jesse感謝各比特小夥伴一直以來對社區的理解與支持,本期我們就想來聊聊工業物聯網中的時序數據。 

本文僅代錶個人觀點,如有偏頗之處,還請海涵~  

工業革命是人類曆史的分水嶺。人類的工作方式發生了極大的轉變——從零碎的家庭作業轉向機械化制造。自18世紀以來,流水線和計算機等一系列創新浪潮不斷改變著制造業的性質。今天,我們正處於另一場創新浪潮的工業轉型之中——工業4.0,其涉及將原始數據與經過訓練的機器學習模型提供給工業生產自主系統以加快生產流程。

具體來說,生產制造商希望得到較為准確以及可預測的產出。為此,他們采用了物理設備,比如,各類安裝在機器上設備上監控數據的傳感器。這些傳感器是工業物聯網(IIoT)的基礎,並記錄著大量有關工業機械性能和功能的關鍵數據。

數據關鍵特征:時間

我們發現,無論工業運營商的傳感器收集什麼類型的讀數,它總是包含一個時間戳,這為工業讀數提供了一個共有的特征。帶時間戳的時序數據也成為了我們處理和理解工業4.0物聯網數據的關鍵支點。

值得慶幸是,支撐工業 4.0 的基本原則與時間序列數據的特征相吻合。工業4.0致力於:

(1)互連:使設備、傳感器和人員相互連接和通信的能力。

(2)信息透明:互連允許從制造過程的所有點收集大量數據,這些數據提供給工業運營商可以為他們提供有效的理解,有助於確定創新和改進的領域。

(3)技術援助:使用集中式儀錶板匯總和可視化收集的數據的能力,使工業運營商能够做出明智的决策並即時解决緊急問題。

(4)分散决策:系統將具有根據收集的數據自主執行任務的能力。我們只需要人工向系統中輸入例外情况。將這些概念和目標與時序數據的一些IIoT用例相比較,我們就會發現時序數據幾乎觸及工業運營的所有方面。

工業4.0 —— 結合時間觀察

工業運營商希望對他們的機器和流程有更大的可觀察性,而時序數據為此提供了基礎。將這些原始數據轉化為具有見解的行業Know-How是工業4.0中時序數據的關鍵目標之一。利用合理的工具來處理、轉換和分析這些數據將成為工業4.0計劃能否成功的關鍵。我們發現,很多工廠和制造商都還在使用傳統的在工業3.0中使用的工業實時數據庫(可參考:https://mp.weixin.qq.com/s/QYEZ16sbe4YQuCZY3mXp7Q),而這些方案是不適合工業4.0系統的,主要有以下幾個原因:

(1)成本高:這些解决方案的設置和維護成本很高,而且每年收取許可費和支持費。大多數工業運營商之前所用的數據庫的安裝都需要定制開發來滿足特定業務或流程的需求,並且可能需要外部諮詢資源。這些系統的專有性質意味著這項工作既耗時又昂貴。

(2)供應商鎖定:這些解决方案通常基於Windows,不提供簡單、開放的API來與其他軟件交互。因此,工業運營商需要從單一供應商處購買所有集成和組件,這就會將用戶鎖定在專有解决方案中。

(3)可擴展性差:此前運營商在構建時序數據庫時考慮到了有限的數據集。這在引入人工智能或機器學習 (AI/ML) 等高級功能時會產生問題。這些功能需要更多數據來訓練模型,而傳統系統無法處理這些數據。

(4)開發人員體驗差:之前解决方案式的服務,采用傳統的封閉式設計,API支持有限。因此,實施或集成這些系統需要花費大量時間和金錢。這些封閉式設計解决方案提供的內置工具很少,沒有開發人員社區,也不支持模塊化開發方法,因此限制了開發人員挑選最適合其組織需求工具的能力。

(5)孤立的數據:數據采集與監控系統制造商可能會為其設備提供數據曆史記錄,但大多數使用傳統制造執行系統(MES) 的工業組織會將其所有數據整合到單個本地數據曆史記錄中。但是,由於缺乏微服務架構和開放API,以及防火牆和子網的廣泛使用,通常會在站點級別分離數據。

由於無法與現代 IT、雲或開源軟件解决方案集成,此前運營商所使用的傳統工業實時數據庫無法提供發展工業運營所需的靈活性和連接性。這顯著降低了工業 4.0 環境中所涉及的運營技術和 IT 系統及其包含的數據的功效,因為傳統工業實時數據庫與其他系統之間缺乏互操作性會抑制創新並限制可觀察性。

替換工業實時數據庫

我們自然而然的會思考一個問題,如果傳統的工業實時數據庫不是工業4.0的答案,那我們應該用什麼來替換他呢?我們相信,大部分制造商可能都想選擇他們熟悉的技術來替換,比如關系型數據庫,但可惜的是關系型數據庫無法針對海量數據進行擴展,存在對時序數據存儲容量和查詢效率低下的問題。

事實上,最適合這些傳統工業運營商或者制造商的數據庫替代品應該是一個開源的時序數據平臺。比如,CnosDB就是專門處理時序數據的數據庫,其有著良好的壓縮比和支持海量數據的寫入。它使用API,因此能够與幾乎任何其他連接的設備集成。CnosDB還是一個無模式平臺,因此它會自動適應傳入IIoT數據形狀的變化。與國際領頭羊廠商InfluxDB相比,CnosDB未來不僅全面兼容InfluxDB,且分布式功能完全免費,可以讓客戶無痛遷移,同時也將更加擁抱雲生態。

管理和利用時序數據

這種廣泛的連接性還使制造商能够更輕松地監控和管理現場的分布式系統和網絡以及遠程設備。比如,如果工業制造商或者運營商在不同地域擁有三個不同的設施,CnosDB允許他們從每個設施的每臺機器上的每個傳感器收集數據。每個設施生成的數據都可以在現場匯總和存儲。這些匯總的數據會發送到中央存儲實例,該實例從所有三個站點收集數據並匯總,最終企業可以在公司範圍層面通過匯總的數據來分析,從而產生不同的Know-how。這也適用於邊緣上的任何連接設備,無論是農村太陽能電池板還是具有 GSM(全球移動系統)連接的海洋浮標。不論您的公司如何定義“邊緣”, CnosDB都可以處理這些物聯網設備收集的數據。

CnosDB 簡介

CnosDB 是一款高性能、高易用性的開源分布式時序數據庫,現已正式發布及全部開源。

歡迎關注我們的代碼倉庫,一鍵三連:https://github.com/cnosdb/cnosdb

版權聲明
本文為[CnosDB]所創,轉載請帶上原文鏈接,感謝
https://cht.chowdera.com/2022/204/202207231447346700.html

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