工业物联网转型道路上的制造商数据库困境

确保工业物联网的成功实施

制造商的IIOT部署将收集来自每分钟数百或数千个不同的数据点的数百万个流媒体数据。收集数据的过程有助于检测违规行为并相应地将问题传达给地板工人。这是一个大规模的数据承诺，并且成功的IIOT承诺固有的时间敏感度对快速高效的数据管理来说巨大责任。

能源部门在过去十年内经历了类似的转型，为可再生能源的崛起越来越分散能源生产。随着这种从少数大型发电厂向数十万单个生产商(如风力涡轮机或太阳能电池板)的转变，传感器数据在优化电力生产方面发挥了关键作用。

例如，风速的变化在产生的能量的量产生了相当大的波动，连接系统可以实时检测，以触发适当的响应，例如限制其他能源生产者，激活临时存储和必要时更换销售价格。

但是，数据管理需要每分钟以各种格式分散记录数百万个数据，用附加信息、实时分析和可视化和可操作响应的即时数据传输来丰富产生的时间序列数据。

从能力和性能的角度来看，传统数据库成为这些数据需求的对手。纯基于sql的数据库太慢了，而NoSQL数据库缺乏有效使用所需的功能和便利性。与此同时，大型和传统的数据库在处理复杂的时间序列数据时并不具有成本效益。

相比之下，为时间序列数据设计的新数据库结合了关系数据库的优点和非关系数据库的优点，提供了构建在更灵活的NoSQL骨干上的SQL功能。此外，时间序列数据库提供分布式数据存储、无共享架构和云服务交付，这使它们成为制造商工业物联网应用的理想选择;即使是在最苛刻的环境下。

分布式共享 - 无限制架构意味着数据库系统的每个节点都是相同的，使得可以通过在借助于可用性时添加新节点来增加整个系统的性能。

在串联中使用SQL和NOSQL

对于制造商来说，能够利用SQL的最佳组件NoSQL使他们能够继续使用具有SQL接口的现有应用程序，并切实利用他们对这些解决方案的现有知识。大多数时间序列数据库还在数据和应用级别提供广泛的接口，允许制造商根据其工业物联网系统的特定需求实现复杂的数据管理解决方案。

例如，可以通过流行格式（如MQTT）以流行格式的流网关读取机器和传感器数据并在数据库中富集。杰森和其他人。在应用层面，数据可以可视化、监控、分析和实时交付，帮助优化所有重要的设备效率制造指标。

制造商的工业物联网实现的成功需要的不仅仅是正确的传感器阵列:它关键取决于部署一种数据管理策略，能够有效地、最优地使用收集到的数据。展望未来,与新兴技术如ai并且机器学习要求系统能够利用巨大数量的数据，现代时间序列数据库架构提供为今天的IIOT使用情况和规模更清晰的路径铺平了坚实的基础。

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