地震波形数据存储、分析、异常告警……
在工业物联网中,如产线机组设备运行、运输设备移动、试验仪器运行等场景都会产生随机振动信号。如果能对采集到的振动信号进行分析,我们就可以预估设备的疲劳年限、及时知晓设备已发生的异常以及预测未来仪器可能发生的异常。如果你也有管理设备全生命周期的需求,不妨来看看这套解决方案。
在处理实时流数据时,不仅需要按照时间做纵向聚合计算(时间序列聚合引擎),还需要对最新的数据做横向比较和计算,如金融里对所有股票的最新报价求百分位、工业物联网中计算一批设备的温度均值等。DolphinDB database 提供了横截面聚合引擎,可以对流数据中所有分组的最新数据做聚合运算。横截面引擎的主体分为两部分:横截面数据表和计算引擎。横截面数据是横截面引擎的内部表,保存了所有分组最新的截面数据
工业物联网的数据特点和痛点工业物联网的数据采集有着频率高、设备多、维度高的特点,数据量非常大,对系统的吞吐量有很高的要求。同时工业物联网往往需要系统能够实时处理数据,对系统预警,监控,甚至反控。不少系统还需要提供图形化终端供操作工人实时监控设备的运行,这给整个系统带来了更大的压力。对于采集到的海量历史数据,通常还需要进行离线的建模和分析。因此,工业物联网的数据平台有着非常苛刻的要求,既要有非常高的
1. 工业物联网的数据特点和痛点工业物联网的数据采集有着频率高、设备多、维度高的特点,数据量非常大,对系统的吞吐量有很高的要求。同时工业物联网往往需要系统能够实时处理数据,对系统预警,监控,甚至反控。不少系统还需要提供图形化终端供操作工人实时监控设备的运行,这给整个系统带来了更大的压力。对于采集到的海量历史数据,通常还需要进行离线的建模和分析。因此,工业物联网的数据平台有着非常苛刻的要求,既要有非
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