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時序數據庫IoTDB為某大廠多領域物聯網場景提供數字化管理基座

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1.? 業務背景

某大廠物聯場景從消費領域擴展至城市數字化建設、分布式可再生能源等多個方向。物聯解決方案主要分為四大板塊:

工業 互聯網 :融合云計算物聯網、大數據、AI、 區塊鏈 等技術,發揮產業鏈和供應鏈優勢,賦能多行業生態。

能源雙碳:基于分布式可再生能源產業變革現狀,利用云原生技術重構分布式能源平臺底座,促進產業運營轉型和提升。

智能家居:依托平臺電商能力,擴大智能產品使用人群,滿足智能家居多場景需求。

數字倉庫:結合物流和 金融 積累,實現貨物和倉單數字化,并構建倉儲數字化業務創新解決方案。

時序數據庫IoTDB為某大廠多領域物聯網場景提供數字化管理基座

基于物聯網場景“云、邊、端”架構,某大廠整合多領域應用場景與功能需求,結合大數據、云原生、AI、區塊鏈等技術,成功打造物聯通用平臺。平臺基座為終端設備層,連接智能家居、供應鏈金融、能源等各領域智能設備。核心層級包括技術平臺層(T-PaaS 層)和業務平臺層(B-PaaS 層)。T-PaaS 層通過構建通用平臺,為物聯場景提供設備管理、數據處理、邊緣計算、數字孿生等功能。B-PaaS 層針對不同行業方向提供對應業務平臺能力,進一步支撐智能家居、供應鏈金融、能源雙碳等領域應用。

某大廠在數字能源、智能家居和數字倉庫等領域應用 IoTDB,支持能源設備監控、智能家居數據分析和倉儲貨物實時監管等業務。IoTDB 的高效存儲、實時查詢、云邊協同等能力,為物聯平臺提供了強大的技術基座,推動物聯網多領域場景實現智能化升級。

時序數據庫IoTDB為某大廠多領域物聯網場景提供數字化管理基座

2.? 選型要點

某大廠對于時序數據庫的期望為:

高并發、高吞吐寫入:物聯時序數據規模龐大,寫多讀少,因此時序數據庫需支持多終端海量時序數據實時寫入。

實時聚合查詢分析:時序數據結構化語義較弱。時序數據庫需結合實時和歷史數據,生成可感知、可解讀、可調控的高語義數據結果,以備業務層應用。

本地自治:為優化時序數據處理成本,時序數據庫需支持數據源本地計算,減少不必要的數據復制與遷移。

分布式高可用:為滿足多行業規模化時序數據管理需求,時序數據庫需實現分布式部署,并支持多副本管理與高效集群擴容。

端邊云協同:參照物聯平臺“云、邊、端”架構,時序數據庫需解決各終端部署難點。端側需支持弱 Schema 可插拔式接入;邊側需實現去中心化分布式架構,方便遠程運維;云側需提供統一數據應用接口,支撐豐富應用能力。

時序數據庫IoTDB為某大廠多領域物聯網場景提供數字化管理基座

某大廠認可 IoTDB 為物聯網場景量身打造的系統架構與多項功能特性,選擇 IoTDB 為時序數據管理核心的原因為:

物聯網專屬模型:樹狀結構支持單節點管理百萬設備、千萬條時間序列,模型定義靈活,擴展方便,適合物聯網海量設備數據監控場景。

高效存儲、高壓縮比:通過 TsFile 優化時間序列編碼和壓縮方法,結合針對物聯網優化的 IoT-LSM 時序存儲引擎,支持海量數據高效存儲,寫入性能可達千萬點/秒。

高效查詢:通過預聚合和時序索引,高效支持數據過濾、聚合查詢、降采樣查詢等物聯網典型時序數據查詢種類。

云邊協同:端側通過 TsFile 實現數據即插即用,邊側部署輕量化單機版 IoTDB 實現自治。依托統一文件格式 TsFile,IoTDB 支持端側、邊側數據傳輸至云平臺,不需要重新組織和重復寫入。數據同步邏輯簡單,并能有效節省網絡帶寬消耗。

生態豐富:IoTDB 支持與 Flink、Spark、Grafana 等系統集成,有效拓展時序數據管理解決方案的豐富性。

憑借 IoTDB 的存儲性能、查詢效率及高擴展性優勢,某大廠的時序數據管理需求得到了全方位滿足。

3.? 應用場景及效果

某大廠在多個領域落地以 IoTDB 為基座的物聯網解決方案,典型場景如下:

(1)數字能源

數字能源領域涉及光伏、風機、儲能電池、充電樁等設備,這些設備一般呈分散式分布。因此,方案架構側重于“端-邊-云”數據協同,通過邊緣節點實時采集設備運行數據,傳輸至云側處理分析。此架構方便在發電側和儲能側建立、調整本地化調度策略,實現本地能量循環平衡。

基于行業需求,某大廠構建了邊云協同的能源物聯網架構體系。端側通過 ModbusRTU、ModbusTCP、OPC 等采集協議,將充電樁、換電站、逆變器等設備數據上傳至邊側。邊側網關整合數據后,將數據上傳至云側物聯管理平臺。

云側物聯管理平臺包括接入層和管理層。接入層涵蓋協議適配、安全認證、Topic 權限策略等模塊,并支持邊端業務數據同步。管理層實現設備管理、數字孿生、邊緣計算和數據處理等功能,通過 API 網關支撐能源設備管理、碳資產管理、光伏設備運維等上游應用。

IoTDB 應用于云側物聯管理平臺,支持設備模型建構、高效寫入、自定義數據處理、低延遲查詢等操作,幫助實現多類能源設備實時運維監控。以某電力能源項目要求為例,IoTDB 需接入測點數超 5000 萬,寫入速度達千萬級/秒,存儲超 5 年全量數據,實現查詢秒級響應,時間窗口統計業務支持百萬級/秒處理能力,并提供低運維成本云邊協同能力。

(2)智能家居

某大廠智能家居方案架構中,設備接入層采集家居設備數據并傳輸至物聯平臺。物聯平臺涵蓋設備分組、設備孿生、物模型等功能,定義和管理設備及其上報數據。在此基礎上,水電氣服務包含多個關鍵組件:

數據查詢組件:執行權限校驗、數據校驗、數據過濾、數據聚合等操作,確保查詢結果安全性和準確性。

降采樣組件:通過定時調度、元數據讀取、數據聚合等,對數據進行降采樣處理,還原數據基本走勢。

聚合算子組件:執行累計值、平均值、實時功率、狀態時長等多種聚合計算。

時間聚合組件:按小時、天、周等時間維度進行數據聚合。

IoTDB 應用于智能家居系統水電氣場景,支持水表、電表、氣表使用量實時監控與統計,為水電氣服務關鍵組件提供功能支撐。目前,IoTDB 接入家居系統測點數超 100 萬,消息寫入速率達 45 萬+/分鐘,存量數據超 32 億條,支持六種算子、五種時間維度聚合查詢,讀取成本由 4 元/千次降至 1 元/百萬次。

(3)數字倉庫

某大廠數字倉庫方案架構聚焦實時倉儲貨物監管及數字倉單管理,主要包含三部分:

全流程控貨:覆蓋入庫、在庫、出庫各環節。通過圖像視頻采集實現遠程看貨,借助自動繪制輪廓和實時貨物關聯實現智能守貨,全程對貨物進行監管、主動告警并上鏈存證,達成高效 AI 管控。

多品類監管:針對倉儲領域現貨、期貨市場的重點品類商品(如金屬、化工商品、消費品等)提供智能監管方案。

高可信數字倉單:實現倉單開立、交易、質押、兌付、驗真全流程上鏈存證,支持實時遠程看貨,確保可信。

IoTDB 為數字倉庫提供時序數據實時感知能力。結合其他數據,形成倉儲產業化數字鏈,支持貨物狀態 24 小時實時調取、監控、異常告警等業務,降低倉儲人力成本,為數字化倉單交易提供依據,便于開展更豐富的數字化業務。

4.? 未來展望

某大廠提出,時序數據庫領域處于市場爆發期,發展迅速,而 IoTDB 是其中的佼佼者。從長期來看,時序數據庫系統可觀測性是商用化基礎,多級多角度數據管理、可視化運維、深度分析追蹤是未來發展的重要關注點。同時,單位數據應用價值的 經濟 性是商用化經濟效益的重要衡量指標。時序數據庫需要以應用價值為牽引,實現采存算用一體化發展,進一步降低數字化成本。

IoTDB 多項功能研發成果,如 AINode、視圖、流處理引擎、系統監控面板、可視化控制臺及Workbench 等易用性工具,加強了 IoTDB 在時序數據實時處理、機器學習分析、權限管理、可視化管理等維度的能力,能夠有效保障對時序數據的規模化應用。

未來,IoTDB 將持續迭代升級,緊密貼合用戶業務發展節奏,建立和完善高穩定、強性能的萬物互聯平臺基座,推動物聯網數字化進程加速發展。

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