漫画时序数据库：好险，差一点没挤进工业制造的高端局_风闻
谭婧在充电-谭婧在充电官方账号-偏爱人工智能（数据、算法、算力、场景）。-2022-10-13 11:24
图文原创：谭婧
互联网企业有句口号：距离成为百年企业，还有七八九十年。
互联网企业和工业制造企业比年龄，就输了。
工业制造企业的龙头，动不动就是百年企业。
看看，通用，西门子，再看看，宝武集团。
这是一种带有时间标签的数据，叫时序数据（Time Series data）。
于是，时序数据的体量和占比在急剧变大。
如果一个东西占用的资源并不低，无论为了控制成本，还是挖掘价值，都会在这里头大做文章。
存好，用好，时序数据库呼之欲出。
但是，数据库是系统级别的产品，是基础软件，做出产品很难。
我来讲一些制造企业的例子，细聊工业时序数据几件有趣的事。
早在2013年，像三一重工这样的企业的一台挖掘机上，就会有几百个传感器。
而一台大型发电机组可能会有上万个传感器。
再看，像宝武集团这样的龙头工业企业，会以毫秒为单位采集，比如，5毫秒采集一次，或者10毫秒采集一次。
时序数据的新数据比旧数据常用。
时序数据写多更新少（或者说更新是批量化的）。
时序数据库的写入能力须快到飞起，甚至要求“超大规模数据瞬时写入”。
这还不够，要管理乱序数据。
因为关系型数据库做不到写入得这么多这么快，也不是为乱序数据管理而设计的。
网友说，这个要求很过分。
过不过分，得看具体情况。
把目光移到新疆哈密，甘肃酒泉，不仅看风机，还能看风景。
或者说，观察桥梁的震动，你得一秒钟观察上万次。
往大里说，得在分厘毫丝之间，保证人民群众的生命和财产。
变化，只发生在中国吗？
并不是。
开源时序数据库InfluxDB，在2013年发布。
闭源时序数据库Amazon Timestream，是AWS公司于2018 推出。
有预测，2025年时序数据库的市场规模在269亿元左右。
时序数据库，有不少有趣之处。
查询也以时间为中心，比如指定时间点和时间段。
关系型数据库是一个集合。时序数据就是一个有时间顺序的集合。
时间戳是主键，是不能重复的信息。多了这个维度，就看怎么利用好。
数据库的“两条腿”是查询引擎和存储引擎。时序数据库的“两条腿”的设计必须融入时间维度的处理要素。
给时间戳加索引，就可以加快查询。
拿到数据，控制好设备，工作就结束了吗？
在自动化那一代产品的眼中，它们的工作就结束了。
在新兴时序数据库的眼中，工作没有结束。
生于自动化年代的知名数据库是Pi，它也是传统时序数据库的祖师爷。
这家美国公司的产品，国内电厂几乎家家都用。也有人称之为工业场景里的实时数据库。
Pi 的优势是在运营技术（Operational Technology，OT）生产场景，而在 OT 与大批量数据读写的 IT 结合场景，还有较大提升空间。
2021年它被施耐德以50亿美元收购。
所以要问，能在数据模型上想办法吗？
2.过去默认传感器这个“端”只负责产生数据，现在不同了，把整理好的数据发送到云端，以减轻云上的压力“端”要承担更多工作量。
风机往往立在田野里，山坡上，甚至还有山东海上风机。时序数据传到工厂，而大型集团又可能会涉及多个工厂。
所以要问，能设计专门的传输方法吗？
3.最后再说文件格式，这会关系到编码方式和存储方式，影响占用多少存储空间，也会影响花多少力气传输。
同样的数据，用不同的文件格式，所占用的空间不同，所消耗的网络资源也不同。
省存储空间和省网络资源都可以省大钱。
所以要问，能在文件格式上想办法吗？
这三个问题有点难，而且涉及的技术维度非常底层。
其实时序数据库还有很多很难的问题等待被解决。
没有好的时序数据库，后面的分析，挖掘，人工智能应用就会吃力。
工作嘛，就讲究一个默契配合。
时序数据库属于一种AI基础设施，更是一种基础软件。
好了，
这回就聊到这吧。
差点忘了，特斯拉的历史很短，却引领了多项技术的标杆。
马斯克流量大，头脑清醒。
面对特斯拉如此多的优势，他却说：“制造能力是特斯拉最大的竞争力。”
有一种规律藏在制造业里好多年了，你肯定看出来了：那些称霸生产制造的国家，也同时称霸基础软件。
我是谭婧，科技和科普题材作者。
为了在时代中发现故事，
我围追科技大神，堵截科技公司。
偶尔写小说，画漫画。
生命短暂，不走捷径。
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