Caso de usuario | GreptimeDB ayuda a un aeropuerto en Guizhou con su sistema IoT de energía inteligente

El equipo de la comunidad de código abierto de China realizó su primera transmisión en vivo, contando la historia detrás de la comunidad de código abierto de China en nombre de compartir".

En los últimos años, el rápido desarrollo de la computación en la nube y la tecnología de Internet de las cosas ha impulsado que los sistemas de electricidad y energía de muchas unidades tradicionales avancen hacia la digitalización, la informatización y la inteligencia, con el objetivo de lograr una colaboración inteligente en tiempo real durante todo el proceso y mejorar. eficiencia de producción. Con la mejora continua de las funciones de recopilación de energía y monitoreo de datos, la cantidad de datos también está aumentando , lo que requiere un sistema de base de datos más eficiente para almacenar y analizar datos y luego extraer mayor valor.

GreptimeDB es una base de datos de series temporales distribuida, de código abierto, nativa de la nube y altamente compatible. Desde su código abierto, ha respaldado firmemente la aplicación de plataformas de IoT de energía, la observabilidad financiera, el almacenamiento y análisis de datos de vehículos de nueva energía y otros escenarios comerciales. .

Durante la implementación del débil proyecto actual para la tercera fase de expansión de un aeropuerto internacional en Guizhou, después de una investigación comparativa sobre productos nacionales y extranjeros como GreptimeDB, Apache IoTDB e InfluxDB, finalmente se seleccionó GreptimeDB como la solución de base de datos de series temporales para el proyecto. . La solución basada en GreptimeDB realiza operaciones eficientes y confiables de escritura, almacenamiento y consulta de datos de temporización de distribución de energía, lo que garantiza un funcionamiento eficiente y estable del sistema.

Antecedentes del proyecto

Después de la ampliación de la tercera fase de un aeropuerto internacional en la provincia de Guizhou, es necesario construir un proyecto de plataforma de Internet de las cosas de energía inteligente basado en el estado actual de los sistemas de distribución de energía de la primera y segunda fase, y optimizar y mejorar la recopilación automática de datos y la inteligencia. Análisis del sistema de distribución de energía.

Este proyecto involucra las siguientes aplicaciones:

Plataforma de recopilación de datos de Internet de las cosas : complete la recopilación de datos de medidores de energía en todo el sitio, realice funciones de lectura remota de medidores y envíe los datos a la plataforma de intercambio de big data del aeropuerto en tiempo real;
Plataforma de big data aeroportuaria : mediante la integración de datos de múltiples fuentes, se realizan funciones como el análisis estadístico de los datos de consumo de energía y la predicción del consumo de energía.

Al construir la plataforma de recopilación de datos de distribución de energía en el segundo paso, es necesario completar la recopilación de datos del medidor de energía en todo el sitio e implementar la función de lectura remota del medidor. Al mismo tiempo, esta plataforma también necesita enviar datos a la plataforma de intercambio de big data del aeropuerto en tiempo real. La base de datos de series de tiempo juega un papel central en este vínculo porque puede procesar y almacenar de manera eficiente datos del medidor de energía que cambian con el tiempo, brindando soporte para la lectura remota del medidor y el envío de datos en tiempo real. Además, la aplicación de la base de datos de series de tiempo también sienta las bases para el análisis estadístico de datos posteriores, la predicción del consumo de energía y otras funciones.

Desafíos del proyecto

Gran número de dispositivos e indicadores : la plataforma IoT del aeropuerto está conectada a miles de tipos diferentes de dispositivos, incluidos contadores de electricidad, contadores de agua, etc., y casi 10.000 dispositivos más para conectar. Cada tipo de equipo tiene muchos indicadores de modelo físico, todos los cuales involucran datos de series de tiempo, incluidos indicadores de muestreo, estado del equipo, etc. La frecuencia de recopilación de cada indicador es relativamente alta y el muestreo de datos de un solo indicador se realiza cada pocos minutos en promedio. También enfrenta una gran cantidad de problemas físicos con el almacenamiento del modelo de datos del dispositivo;
Gran cantidad de datos : todos los datos muestreados son flujos de datos en tiempo real, que requieren capacidades de almacenamiento y consulta para manejar volúmenes de datos a gran escala;
Ciclo de almacenamiento de datos prolongado : los datos deben comprimirse y almacenarse de forma optimizada para reducir eficazmente el uso del espacio de almacenamiento y reducir los costos de almacenamiento y mantenimiento;
La consulta de datos de series de tiempo es compleja : una gran cantidad de consultas basadas en ventanas de tiempo y operaciones de agregación requieren análisis estadístico, predicción de tendencias y otras operaciones en datos de series de tiempo.

En el escenario de Internet de las cosas, elegir una base de datos de series temporales tiene más ventajas que las bases de datos tradicionales porque las bases de datos de series temporales pueden afrontar mejor los desafíos. Cuando el equipo selecciona una base de datos de series de tiempo, además de considerar los desafíos anteriores, también presta atención a múltiples indicadores, como la seguridad subyacente, la fácil integración, la operación y el mantenimiento convenientes y el código abierto. Entre varios proveedores de bases de datos de series temporales, después de comparar proveedores como GreptimeDB, Apache IoTDB e InfluxDB, el equipo del proyecto finalmente eligió la base de datos nacional de series temporales de código abierto GreptimeDB como la solución preferida.

Durante el proceso de desarrollo del proyecto, el equipo prestó especial atención a la seguridad del tiempo de ejecución subyacente y GreptimeDB cumplió con los indicadores de selección básicos. Al mismo tiempo, GreptimeDB tiene las ventajas del software de código abierto nacional y satisface plenamente las necesidades de nuestro IoT nacional. Proyectos de escenarios empresariales. Después de casi diez meses de exhaustivas comparaciones de pruebas en ejecución, GreptimeDB ha quedado completamente calificado para los desafíos que enfrenta el proyecto.

Soluciones y Arquitectura

La arquitectura de implementación de GreptimeDB en la solución general es la siguiente:

Este proyecto involucra escenarios comerciales complejos de IoT. En la figura, puede ver dos lugares donde se usa GreptimeDB, uno es la plataforma de Internet de las cosas y el otro es la plataforma de aplicaciones comerciales. Están ubicados en diferentes escenarios.

La plataforma IoT es responsable de recopilar los datos sin procesar del dispositivo y almacenarlos en tiempo real y, al mismo tiempo, enviar los datos a la plataforma de big data para su procesamiento. Luego, los datos procesados se envían a la plataforma de aplicaciones comerciales para su uso. La plataforma de aplicaciones comerciales también utiliza GreptimeDB para almacenar datos de series temporales procesados por la plataforma de big data y utiliza sus convenientes funciones estadísticas y de consulta para mostrar visualmente escenarios comerciales.

resultado final

La base de datos de series temporales GreptimeDB no solo proporciona capacidades de integración duraderas, estables, eficientes y ágiles, sino que también incluye funciones de aplicación enriquecidas. Por ejemplo, admite operaciones de consulta y agregación basadas en ventanas de tiempo, así como funciones prácticas como análisis y estadísticas de datos de series de tiempo. GreptimeDB mejora la eficiencia en el avance de proyectos y reduce en gran medida la complejidad en la recopilación de datos en tiempo real para Internet de las cosas.

Pareja

Misu Technology Company ha incorporado GreptimeDB al sistema de desarrollo/uso de IoT inteligente y ha explorado en gran medida el valor de GreptimeDB en el escenario de IoT inteligente de un aeropuerto en Guizhou.

Como proveedor de software/hardware de infraestructura de IoT y proveedor de soluciones digitales de IA, Misu Technology se adhiere a los conceptos de innovación independiente, neutralidad, confiabilidad, flexibilidad y apertura, y está comprometido a construir una plataforma fundamental avanzada para el mundo digital. Con una excelente solidez técnica y capacidades independientes de investigación y desarrollo, proporcionamos servidores de mensajes MQTT avanzados, sistemas operativos ubicuos de borde y equipos de recopilación de borde relacionados, y brindamos a los clientes poderosas capacidades y valores ecológicos, como Internet de las cosas y gemelos digitales. A través de la innovación continua, nos comprometemos a proporcionar a los clientes infraestructura de IoT y soluciones digitales de IA eficientes y de alta calidad.

Como proyecto de código abierto, GreptimeDB da la bienvenida a los estudiantes interesados en bases de datos de series temporales, lenguaje Rust, etc. para que participen en contribuciones y debates. Para los estudiantes que participan en un proyecto por primera vez, se recomienda comenzar con el problema con la etiqueta "bueno primer problema". ¡Esperamos conocerte en la comunidad de código abierto! Destacanos en GitHub ahora: https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb Busque GreptimeDB en WeChat y siga la cuenta oficial para no perderse más información técnica y beneficios ~

Acerca de Greptime:

Greptime Greptime Technology se compromete a proporcionar servicios de análisis y almacenamiento de datos eficientes y en tiempo real para campos que generan grandes cantidades de datos de series temporales, como automóviles inteligentes, Internet de las cosas y observabilidad, ayudando a los clientes a extraer el profundo valor de los datos. Actualmente existen tres productos principales:

GreptimeDB es una base de datos de series temporales escrita en lenguaje Rust. Es distribuida, de código abierto, nativa de la nube y altamente compatible. Ayuda a las empresas a leer, escribir, procesar y analizar datos de series temporales en tiempo real al tiempo que reduce los costos de almacenamiento a largo plazo.
GreptimeCloud puede proporcionar a los usuarios servicios DBaaS totalmente gestionados, que pueden integrarse altamente con la observabilidad, el Internet de las cosas y otros campos.
GreptimeAI es una solución de observabilidad diseñada para aplicaciones LLM.
La solución integrada de vehículo-nube es una solución de base de datos de series de tiempo que profundiza en los escenarios comerciales reales de las empresas automotrices y resuelve los puntos débiles comerciales reales después de que los datos de los vehículos de la empresa crecen exponencialmente.

GreptimeCloud y GreptimeAI han sido probados oficialmente. ¡Bienvenido a seguir la cuenta oficial o el sitio web oficial para conocer los últimos desarrollos! Si está interesado en la versión empresarial de GreptimDB, puede comunicarse con el asistente (busque greptime en WeChat para agregar el asistente).

Sitio web oficial: https://greptime.cn/ GitHub: https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb Documentos: https://docs.greptime.cn/ Twitter: https://twitter.com/Greptime Slack: https : //www.greptime.com/slack LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/greptime