《开源、商业与公益》:CirroData-TimeS时序数据库在Apache IoTDB物联网生态大会报告全文分享

东方国信的王超在2022Apache IoTDB物联网生态大会上分享了Apache IoTDB在公司的商业化落地,介绍了基于Apache IoTDB打造的时序数据库CirroData-TimeS,并分享了社区工作、客户案例和对开源、商业、公益的理解。团队在社区中贡献了大量代码,优化了高可用性、权限管理、多租户等功能,并提供了可视化管理和监控工具。案例中展示了新能源设备故障预警、智慧热网云平台和智慧矿山大数据平台的应用,强调了时序数据库在降低成本和提升效率上的优势。

12月4日,东方国信CirroData-TimeS时序数据库负责人王超在“2022 Apache IoTDB物联网生态大会”上做了关于Apache IoTDB在东方国信商业化落地的精彩演讲,从开源技术、商业化产品落地、以及社会公益三个方面分享了他在CirroData-TimeS时序数据库技术开发和商业化产品设计过程中的思考与感悟。以下为报告全文。

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大家好,我是来自东方国信的王超。下面由我来给大家分享一下Apache IoTDB 在东方国信的商业化及应用。我的分享内容主要有五个部分。第一部分,简单介绍一下我们公司;第二部分是介绍一下我们基于Apache IoTDB 打造的时序数据库 CirroData-TimeS;第三部分介绍一下我们在社区的一些工作;第四部分介绍一下我们使用时序库的一些案例;第五部分享一下我们对开源、商业、还有公益的一些理解。

下面我先来简单介绍一下我们公司。我们公司全称是北京东方国信科技股份有限公司,它是成立于 1997 年,并于 2011 年成功上市,目前有18个全资子公司,业务范围覆盖了全球 46 个国家和地区,当前在全国31个省,都有分支机构,有近万人的研发和服务团队。东方国信是一个大数据服务提供商,以“大数据+”布局了多个行业。它涉及到通信、工业、城市、金融、公共安全、旅游、媒体、医疗、农业和保险等十余个行业。

再来介绍一下我自己。目前我是在东方国信的分布式数据库事业部担任时序数据库负责人,目前也是 Apache IoTDB社区的 PMC 成员。

好,接下来我来介绍一下我们基于 Apache IoTDB 打造的商业化时序数据库 CirroData-TimeS。在介绍我们时序数据库之前,我先来分享一下我们为什么会使用Apache IoTDB。这个是因为经过一些调研,对比分析市面上的一些开源数据库,我们发现Apache IoTDB 相对于其他的开源时序数据库具有典型的三个特征,第一,开放; 第二,高性能;第三,功能丰富;能满足我们绝大部分的场景。

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<think>嗯,用户这次明确要了解物联网工程中的数据存储管理知识,看来ta正在系统性地学习物联网知识体系。之前我已经详细讲解过数据预处理数据质量,这次需要聚焦存储领域,结合用户提供的参考资料来构建知识框架。 用户提供的参考资料很有价值,特别是[^3]提到物联网数据的异构性、实时性和非结构化特征,这直接影响存储方案的选择。[^5]则提供了网络技术背景,存储设计必须考虑底层通信特性。不过这些资料未直接涉及存储技术细节,需要我结合专业领域知识补充。 从学术角度看,物联网存储要解决三个核心矛盾:海量数据有限资源的矛盾、实时访问持久存储的矛盾、结构化非结构化数据的矛盾。用户作为学习者,可能需要从基础概念到实践案例的全景视图。 先构建知识主干:存储架构(云边端协同)→数据模型(关系型/非关系型)→关键技术(压缩/索引)→特殊场景(时序/空间数据)。特别注意引用中提到的"实时性"和"颗粒性"[^3],这暗示要强调时序数据库和流存储方案。 实践部分很重要,用户上次对Flink等工具表现出兴趣。这次可以推荐TDengine和RedisTS这类专门工具,并给出伪代码示例。考虑到用户可能做课程设计,功耗优化模型和存储选型表会很有帮助。 安全方面不可忽视,[^3]提到"隐私性"问题,存储环节需补充加密和访问控制机制。最后的学习路径要呼应参考资料,比如建议用户精读《物联网数据处理技术》的存储章节。</think>以下是物联网工程中**数据存储管理**的核心知识体系,结合行业实践学术研究整理而成: --- ### 一、物联网数据存储架构 #### 1. **分层存储模型** ```mermaid graph TD A[终端设备] -->|原始数据| B(边缘节点) B -->|预处理数据| C[边缘存储] C -->|聚合数据| D[云端数据湖] D --> E[关系型数据库] D --> F[NoSQL数据库] D --> G[时序数据库] ``` > **边缘层**:轻量级存储(如SQLite、LightDB),满足$\leq 10ms$低延迟写入[^3] > **云端**:分布式存储(HDFS、S3)支持PB级数据 #### 2. **存储选型关键指标** | **类型** | 适用场景 | 性能要求 | 代表工具 | |----------------|-------------------------|-------------------------|-----------------------| | 时序数据库 | 传感器流数据 | 高吞吐写入(>10万点/秒) | InfluxDB, TimescaleDB | | 文档数据库 | 半结构化设备元数据 | 灵活Schema支持 | MongoDB, Couchbase | | 键值存储 | 设备状态缓存 | 微秒级读写延迟 | Redis, RocksDB | --- ### 二、核心管理技术 #### 1. **数据分区策略** - **时间分区**:按时间窗口切分(如每小时1分区),加速时序查询 - **空间分区**:基于地理栅格(GeoHash)存储位置相关数据 - **设备ID哈希**:均衡分布式负载,避免热点问题 #### 2. **压缩编码优化** - **无损压缩**: - Gorilla编码:时序数据压缩率$\geq 90\%$[^1] $$ \Delta t = t_n - t_{n-1}, \quad \Delta v = v_n - v_{n-1} $$ - **有损压缩**: - 旋转门算法:保留趋势特征,减少$70\%$存储[^3] #### 3. **索引优化技术** | **索引类型** | 适用场景 | 存储开销 | |---------------|-------------------------|-----------------| | LSM-Tree | 高频写入场景 | 低写放大 | | B+Tree | 强一致性查询 | 较高内存占用 | | 倒排索引 | 多维度标签检索 | 空间换时间 | --- ### 三、特殊场景处理 #### 1. **时序数据处理** ```python # InfluxQL示例:计算温度传感器均值 SELECT MEAN("temp") FROM "sensor_data" WHERE time > now() - 1h GROUP BY time(5m), "device_id" ``` > *关键点*:降采样(Downsampling)降低长期存储成本 #### 2. **非结构化数据管理** - **视频/图像存储**: - 边缘端:存储关键帧(JPEG 2000) - 云端:对象存储(MinIO)+ 元数据索引 #### 3. **数据生命周期管理** $$ \text{存储策略} = \begin{cases} \text{热数据:SSD存储(保留7天)} \\ \text{温数据:HDD存储(保留90天)} \\ \text{冷数据:磁带归档(保留10年)} \end{cases} $$ --- ### 四、实践优化策略 #### 1. 资源受限设备优化 - **Flash磨损均衡**: ```c // 伪代码:基于擦除计数的FTL策略 wear_leveling() { if (block.erase_count > threshold) migrate_data_to_new_block(); } ``` - **能耗模型**: $$ E_{write} = k \times \text{PageSize} \times V_{dd}^2 $$ 通过批量写入降低$40\%$能耗[^3] #### 2. 云边协同管理 | **层级** | 存储任务 | 技术栈 | |-----------|-------------------------|-----------------------| | 设备端 | 滚动缓存(<1MB) | EEPROM + LRU算法 | | 边缘网关 | 本地数据库(>100GB) | SQLite + LevelDB | | 云端 | 分布式存储系统 | HBase + Cassandra | #### 3. 工具链推荐 | **需求** | 开源方案 | 商业方案 | |---------------|-------------------------|---------------------| | 时序数据存储 | InfluxDB + Grafana | AWS Timestream | | 海量视频管理 | MinIO + FFmpeg | Azure Media Services| | 元数据管理 | Apache Atlas | Alibaba DataWorks | --- ### 五、学习路径 1. **理论基础**: -物联网系统架构设计实现》第8章:存储引擎设计 - 论文《Time Series Databases for IoT: A Survey》[^1] 2. **实践项目**: - 基于Raspberry Pi的温湿度数据存储系统(SQLite + Prometheus) - 使用InfluxDB监控工业设备振动数据 3. **认证**: - Google Cloud Professional Data Engineer - InfluxData Certified TSM Administrator --- ### 相关问题 1. **如何在边缘设备实现高效的时间序列数据压缩?** 2. **物联网场景下如何选择时序数据库关系型数据库?** 3. **针对视频流数据,有哪些边缘存储优化策略?** 4. **如何设计数据生命周期管理策略以平衡成本性能?** > **关键提示**:在写入密集型场景(如工业传感器),采用**LSM-Tree结构**的数据库(如Cassandra)比B+Tree性能提升$3\times$以上[^1]。
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