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时序数据库 VS 工业实时数据库

近期,有小伙伴一直问Jesse,时序数据库和实时数据库到底有啥区别,一时间,这问题还真是难住了我。为此Jesse特意请教了CnosDB社区发起人胖梁,在技术人士的加持下,本期我们就来聊聊时序数据库和传统工业实时数据库的那些事儿。

本文仅代表个人观点,如有偏颇之处,还请海涵~

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时序数据库 VS 工业实时数据库

 

传统工业实时数据库

在传统工业控制领域,由于其自身的特殊性,有很多对实时数据处理的要求,特别是流程工业中,对各生产环节的监控要求十分严苛,需要通过监测数据实时反应出系统的状态,所以对于实时数据的处理十分看重。因此工业实时数据库应运而生,其主要用于工业过程数据的采集、存储以及查询分析,以实现过程状态的实时监控。

传统工业实时数据库与时序数据库的区别

第一,虽然大家都注重高速的写入性能,但能力上有差别。传统工业实时数据库,一般是单节点支持200万以上数据点、5000并发用户数、数据写速度高于100万条记录/秒。而时序数据库方面,1000万是目前的单节点性能瓶颈。他的软件优化方向也是侧重写多于读,其平衡了数据的压缩和读写放大,主要采用列存储的方式,吸收了软件行业中新技术观点。

第二,在场景和生态工具方面,二者也有差别。传统的工业实时数据库,其实是一套从数据采集开始到可视化的解决方案。针对于工业场景的工具包更为丰富,尤其是对上百种工业协议的支持,以及各个工业场景的数据模型,比如OPC接口(OPC是一个标准,用于规定控制系统和数据源的协议)。但时序数据库,其实不仅仅是工业监控场景,在DevOps、IoT、金融等场景下其也有用武之地。

第三,在扩展性方面工业实时数据库也有一些瓶颈。传统的实时数据库多是主备的部署架构,通常要求有较高配置的机器,来追求单机极致的性能;同时,在稳定性方面,会对运行软件的稳定性做极高的要求,完全由高质量的代码来保证运行的稳定。但时序数据库的分布式架构,使得系统能够轻松地进行水平扩展,让数据库不再依赖昂贵的硬件和存储设备,以集群天然的优势来实现高可用,不会出现单点的瓶颈或故障,在普通的 x86 服务器甚至是虚拟机上都可以运行,大大降低了使用成本。

第四,价格差异明显。传统的工业实时数据库解决方案价格都十分昂贵,一般只有大型企业能接受。比如美国OSI公司的 PI ( Plant Information System ) 产品,其每个接口就要6000美元,整套产品需要百万美元。相比之下,时序数据库都是开源免费的,更便于大家上手。第五,时序数据库更适合上云方向。传统的工业实时数据都会使用私有化部署,机器、软件以及后续的服务是一笔十分高昂的开销,还需要配备专业的技术人员进行系统的维护。随着网络和云计算技术的成熟,相关的性能和安全性不断升级,时序数据库多在拥抱云,更符合大趋势。

今天就到这里吧,最近疫情又有反弹,也希望大家保护好自己,身体健康,我们下次再见。

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