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物联网、工业互联网等行业传感器采集数据的规

文章作者:新闻动态 上传时间:2020-01-05

物联网智库 原创

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摘要: 阿里云发布时间序列数据库TSDB,专家帮你解答时序那些事。

1产品概述

转载请注明来源和出处

北京涛思数据科技有限公司(TAOS Data)宣布完成Pre A轮融资,参与此轮投资的是永辉瑞金和温青投资。此前,公司曾于2017年6月获得来自明势资本和蛮子基金的天使投资。

概要介绍

时间序列数据是一种表示物理设备,系统、应用过程或行为随时间变化的数据,广泛应用于物联网,工业物联网,基础运维系统等场景。阿里云TSDB 时间序列数据库可以解决大规模时序数据的可靠写入,降低数据存储成本,实时灵活的完成业务数据聚合分析。

为了更好的推动物联网在中国的发展,百度云正式推出了物接入服务,全面助力构建物联网社会。IoT Hub适用于五大业务场景:

导 读

据悉,完成此轮融资后,涛思数据将在市场宣传及开拓、尤其是美国为主的海外市场开拓方面加速,凭借其强大的产品性能优势迅速在物联网、车联网等领域占领市场。

什么是时序数据

我们来看感受一下平时自己特别熟悉的场景,就会发现时序和每个人都存在非常紧密的关系:电商系统获取每笔订单交易金额和支付金额数据以及商品库存和物流数据;智能电表,会实时记录每个小时的用电量数据,比给出账单数据;高山上的风车的获取实时转速,风速数据,发电量数据。应用服务调用量有没有异常,服务器的负载和资源使用率如何?

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这些应用程序均依赖一种衡量事物随时间的变化的数据形式,每一个数据源定期发送新的读数,创建一系列随时间推移收集到的测量结果,这就是时序数据,时序数据数据集主要有以下三个特点:

  1. 新入库数据几乎总是作为新条目被记录
  2. 数据通常按照产生时间顺序入库
  3. 所有的数据都自带时间戳,

因此,我们这样定义时间序列数据:统一表示系统、过程或行为随时间变化的数据

l智慧能源(百度园区)

物联网的一大特点是会产生大量数据,不同于互联网中主要靠人产生数据,物联网时代的数据更多的由传感器产生,其数量是巨大的,预计5到10年,世界上90%的数据都将是物联网产生的。

专注时序空间大数据,提供大数据产业全方案

时序数据的价值

相较域非时序数据,核心区别在于时序数据能够反映“变化”本身。当你为某个物联网设备收集新数据时,是覆盖以往的读数,还是在新的一行创建全新的读数?尽管这两种方法都能为你提供系统的当前状态,但只有第二种方法才能跟踪系统的所有状态。所以时序数据的价值在于将系统的每个变化都记录为新的一行,从而可以去衡量变化,分析过去的变化,监测现在的变化,以及预测未来将如何变化。

l智能硬件

物联网的一大特点是会产生大量数据,不同于互联网中主要靠人产生数据,物联网时代的数据更多的由传感器产生,其数量是巨大的,预计5到10年,世界上90%的数据都将是物联网产生的。如果能够有一种方法高效处理这些数据,包括存储、查询、计算、分析等,将会带来极大的价值。因此云端数据处理是一项非常重要的任务,而这些数据存在的共性是——几乎都为时序数据。

近年来,随着NB-IoT、5G、WiFi等通讯手段的飞速发展,物联网、工业互联网等行业传感器采集数据的规模越来越大。统计显示,全球IoT设备数量将达208亿,据Gartner 预测,仅IoT物联网市场,2020年市场规模将达到1.7万亿美元。

时序数据库TSDB 的价值

为什么不能用常规数据库来管理时序数据呢,为什么需要时序数据库呢?事实上答案是你可以使用非时间序列数据库,如同你可以为航天飞行器配备一个普通的汽车发动机,虽然也可以飞起来,但是终究不能实现航天飞行的“梦想”。而更多业务场景选择择时序数据库而非通用数据库技术也是类似的原因归结起来就是两个核心点:规模和可用性。规模:时间序列数据累计速度非常快。例如,一辆联网汽车每小时产生几百GB 的数据。关系型数据库处理大数据集的效果非常糟糕;NoSQ数据库可以很好地处理规模数据,但是仍然比不上一个针对时间序列数据微调过的数据库。相比之下,时间序列数据库将时间作为最高优先级来处理,通过提高区间数据实时查询效率来处理这种大规模数据,并带来性能的提升,包括:每秒写入速度,能够支撑的设备指标量,读取数据效率和非常高的存储压缩比。而时间序列数据在技术领域的关注度也日益提升。数据来源:DBengine 2018.9月报告

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可用性:TSDB通常还包括一些共通的对时间序列数据分析的功能和操作:数据保留策略、连续查询、灵活的时间聚合等。以及很好的扩展性。比如常见的时序降精度和聚合计算,而非时序数据库都不具备这个能力。这就是为什么企业开发人员越来越多地采用时间序列数据库,并将它们用于各种使用场景。

l工业4.0(风电厂)

时序数据是时间序列数据,即统一指标下按时间顺序记录的数据列。例如,股票大盘走势、气象变化、内存监控等数据都按照时间顺序排列,都属于时间序列数据。处理时序数据的数据库称为时序数据库。相较其他数据库,时序数据库在数据的采集、存储、处理即可视化等方面均有明显优势,已经成为近来最热门的新兴技术之一。

涛思数据正是着眼于这一市场的巨大潜力和当前技术难点,根据时序空间数据的独有特点,自主研发了包括采集、存储、查询、计算和分析的系列产品,旨在为物联网、工业4.0时代的大数据产业提供全栈、高性能、低成本的大数据技术解决方案。

使用阿里云TSDB 的理由

阿里巴巴业务覆盖面广,诸如 电商交易跟踪, 容器指标监控, 服务监控,物流配送跟踪,智慧园区的智能设备监控等对时序数据库存在强烈的需求,选择阿里云 TSDB 是因为具备如下的优势:

高性能

TSDB具有高效的吞吐能力,实际压测对比,TSDB 的读取效率比开源的OpenTSDB 和InfluxDB 读取效率要高出一个数量级,实际业务上过用TSDB 来代替传统的基于Hbase的方案,整体机器成本缩减了50%以上。

数据存储成本更低

时序数据都是持续写入的,任何一个数据的变化都会记录到时序数据库,所以相比较OLTP类的数据库,对于数据库的容量要求是PB级别。TSDB 可以做到最高10:1的无损压缩效率。大大降低了业务的存储成本。

分析能力强

时序最核心的能力在于数据分析能力,TSDB 提供专业全面的时序数据计算函数,支持降采样、数据插值和空间聚合计算,能满足各种复杂的业务数据查询场景。百万级别数据点聚合分析秒级完成。

功能完备

时序数据库支持丰富的计算能力,如降精度和聚合计算。

降精度

我们看一个降精度例子, 园区管理员要把园区所有的照明灯的用电量数据采集起来,进行统一的监控分析,达到节能管控的目的。如果管理员要查看最近24小时耗电量的时候,那么可以直接从TSDB里获取原始数据查看用电量趋势。 而管理员要查看最近3年的用电量趋势的时候,管理员可以随机按照“天”,“周”,“月”这些比较粗粒度的时间精度来进行数据计算,所有降精度的数据通过原始小时数据按照时序提供的函数(如平均求和,最大值,最小值等)计算出来,而所有的计算过程由时序数据库“包办”,应用可以直接获取计算结果。

聚合计算

如果管理员要查看某个具体楼层的用电量的时候,那么只需把楼层信息请求到TSDB,就可以实时获取所需楼层所有灯的用电量。 那么如果管理员查看飞利浦品牌的耗电量的时候,只需传递品牌值到TSDB即可,按照园区名称也可以统计。所以时序聚合提供了强大非常灵活的能力,完全可以随机定义查询聚合的纬度,实时的获取不同分析纬度的查询结果。而不要用户主动创建任何索引信息。

l智能家居

目前,国外已经有不少企业开始涉足该领域,尤其以美国的InfluxDB、OpenTSDB等为代表。国内BAT等也已在相关领域早早布局,但大都在开源软件的基础上进行云端优化,真正以独立产品切入市场的企业仍然很少。

商业化TDengine时序空间大数据引擎,已获客户好评

时空分析

随着车联网以及智能交通和新零售配送相关行业发展,地理位置信息类型的数据存储和分析场景也日渐显现,技术领域称为“时空分析”。车联网的管理人员需要清楚的知道在当天有多少车辆在运营区域内行使,有多少车辆驶出了运营区域,每个车辆的行使轨迹是怎样的,进行全局的车辆管理。政府的管理人员需要清楚当天城区内人员流动的热力分布趋势,以提升城市管理的效率。新零售的配送管理员需要知道配送员是否按照规定在区域内配送,配送员的配送轨迹如何,以便于做管理和配送路径的优化。这些都依赖时空分析能力。

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TSDB 即将发布时空分析功能,提供地理位置信息类型数据的存储和分析。满足轨迹追踪,空间位置统计分析的业务需求。

l车联网

面对国内市场空白,“50岁海归程序员”陶建辉携北京涛思数据科技有限公司(TAOS Data)走进大众视野。

涛思数据旗下产品TDengine时序空间大数据引擎,已在2018年8月推出正式商业化版本。这一产品,不依赖任何开源或第三方软件,拥有完全自主知识产权,具有高性能、高可靠、可伸缩、零管理、简单易学等技术特点,拥有多项技术发明专利,能将物联网大数据处理系统的成本直降80%。

时序洞察

数据可视化是呈现数据分析结果的重要一环,TSDB 提供了基础的可视化功能时序洞察,可以实时的提供给用户交互式的数据分析过程。用户无需开发任何的代码,就可以完成数据查询和分析,同时直观的看到数据的趋势效果。

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在各场景实现的主要功能包括:

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TDengine产品从2018年8月推出第一个商业化版本之后,由于其显著的技术优势已经获得多个商业订单,而且很多PoC正在进行中。客户涉及电力、通讯、制造业、工业控制、车联网等行业,为客户的实时监控、实时计算和分析提供了高性能解决方案。

快速体验阿里云TSDB

TSDB 新发布的时序洞察,能够通过demo 数据的导入,只需三个步骤,就可以快速体验交互式的时序数据分析能力:

第一步,创建TSDB 实例

第二步,进行demo数据导入

第三步,创建时序洞察, 进行数据分析

l设备监控,通过接入天工平台随时监控物理设备运行情况

涛思数据横空而出,专注时序数据库

据悉,涛思数据创始人陶建辉,毕业于中国科大,1994年到美国印第安纳大学攻读天体物理博士,曾在美国芝加哥Motorola、3Com等公司从事2.5G、3G、WiFi等无线互联网的研发工作,在高可靠分布式系统、即时通信、消息队列等方面,是顶尖的技术专家。2008年回国创业,曾创立“和信”和“快乐妈咪”两家高科技公司,且都被上市公司收购。涛思数据的研发团队成员均来自毕业于名牌大学,拥有硕士或博士学历,在分布式计算、数据存储和数据库方面有多年研发经验,研发力量强悍。

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本文作者:lyrewu

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l数据存储,通过TSDB存储历史数据,支持实时查询

2008年3月,早已在美国获得成功的陶建辉毅然回国,先后创办了致力于提供移动互联网IP Push的和信和专注于母婴智能硬件等的快乐妈咪,两次创业两次成功,本可以投资者的身份过着轻松富足生活的他,却毅然选择再次出行。

l运维报警,通过规则引擎、机器学习完成故障预测、故障报警

在被问及为何选择时序数据库作为第三次创业项目时,陶建辉告诉笔者:“我在2016年研究了很多物联网的项目,发现云端的数据处理是其中非常重要的一部分,而且这些数据具有共性——都是时序数据。由此我认为,时序数据很重要。”

lPAAS平台,让ISV解决了设备安全连接与多种类型设备都低成本接入的难题,让其专注于SaaS级的服务,让企业人力成本更聚焦,更高效。

在充分研究相关软件之后,2016年底,陶建辉即在这一领域开始布局,并于2017年6月在北京创办了涛思数据科技有限公司,成立之初即获得蛮子基金和明势资本550万人民币的天使投资。年关未过,涛思数据便又宣布完成新一轮近千万级PreA轮融资,本轮融资由永辉瑞金和温青投资。

2产品市场现状

涛思数据专注于时序空间数据的实时处理,包括采集、存储、查询和分析四个部分。凭借自主研发的存储格式和搜索算法,核心引擎写入数据的速度比普通数据库快5倍以上,查询速度快10倍以上。该技术可应用于物联网、车联网等领域,旨在为物联网、工业4.0时代的大数据产业提供全栈、高性能、低成本的大数据技术解决方案。

99696大富豪棋牌,2.1盈利模式

涛思数据的首款产品,性能强大的TDengine

1.按消息收费

尽管涛思数据在2017年6月便已成立,但第一款物联网数据处理引擎TDengine直到去年8月才正式发布。TDengine时序空间大数据引擎不依赖任何开源或第三方软件,完全拥有自主知识产权,具有高性能、高可靠、可伸缩、零管理、简单易学等技术特点,拥有多项技术发明专利,能将物联网大数据处理系统的成本直降80%。产品从2018年8月推出第一个商业化版本之后,由于其显著的技术优势已经获得多个商业订单,而且很多PoC正在进行中。

平台有每月一百万条免费消息额度,超过的按照一定数量MQTT消息进行收费。

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2.按数据收费

陶建辉说:“作为物联网平台中一款重要的中间件产品,TDengine不但具有数据库的功能,也具有大数据所需的消息队列、缓存、订阅、流式计算等功能。它不是一个简单的数据库,比数据库还扩张了很多功能。”

平台提供1百万点/月的免费额度,超过的按照x百万点/每月进行收费。

一年多以来,涛思数据精于产品,目前TDengine具有四大优势。首先是性能超强。相比于传统的大数据解决方案,TDengine的性能极强,数据插入速度和查询速度是传统方法的数十倍;不仅如此,TDengine也非常节省资源,所需的计算资源仅为传统方法的十分之一。第二是功能多样。TDengine集成了消息队列、缓存、数据库、流式计算、订阅等功能,一款软件即几乎能满足所有需求,用户仅需使用TDengine便可专注于应用的开发。第三,TDengine使用的是JDBC、ODBC等数据库标准接口,学习成本低。最后,TDengine几乎不需要管理。由于没有分库、分表,整个库容特别方便,数据库管理负担大大减轻,运营成本大幅下降。

2.2重点应用领域

尽管国内BATH等巨头也有相似产品,但类似于国外企业,BATH也是在云平台上以开源软件优化的方式实现该功能,例如百度的天工 TSDB、阿里的Hi TSDB等。涛思数据是国内首家单独精于此项产品制作的公司,所带来的核心优势就是功能和性能更为强大。以阿里Hi TSDB为例,阿里售价408元的服务可提供5000点/秒的写入速度,而涛思数据在一台200元售价的虚拟机上可以达到300万点每秒的写入速度,查询速度是HiTSDB的30倍以上。以极低成本提供相同服务,这使得涛思数据即使面对巨头也有了极大的生长空间。另外,相对于巨头,涛思数据的另一大独有优势是可为企业提供私有化部署方案,而非单纯提供的云服务。

暂未知,通过百度天工的开发者群了解,ISV数量已初具规模,应用场景在设备监控领域已有数个成功案例。

那么,涛思数据又是如何做到资源的节省以及成本降低呢?陶建辉讲到:“物联网数据具有很多特点,涛思数据充分利用了物联网数据的特点进行了各种优化。例如,涛思数据认为物联网数据是时序的、结构化的、不会更新的,而且流量是平稳的,查询分析一定是在一个时间段进行的,因此涛思数据没有采用第三方的存储引擎,而是自主独立的开发了一个时序数据的存储引擎,从而保障了TDengine具有更高的读写、查询性能。”

3产品结构分析

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