工業物聯網的成功，有助于制造商數字化轉型

工業物聯網的成功，有助于制造商數字化轉型

隨著生產越來越多地轉移到分散的地點，工業物聯網實現的這些好處變得更加重要。對于許多制造商來說，操作監控、維護和故障排除不再駐留在單一的物理位置。

確保成功實施工業物聯網

制造商的工業物聯網部署將每分鐘從數百或數千個不同的數據點收集數百萬條流數據。這種收集數據的過程有助于發現違規行為，并相應地將問題傳達給樓層工人。這是一項龐大的數據工作，而成功的工業物聯網項目所固有的時間敏感性給快速高效的數據管理帶來了巨大的責任。

但是，數據管理需要分散記錄每分鐘數百萬個數據的各種格式，用附加信息豐富生成的時間序列數據，實時分析，以及即時數據傳輸以實現可視化和可操作的響應。

從容量和性能的角度來看，傳統數據庫無法滿足這些數據需求。純基于SQL的數據庫運行速度太慢，而NoSQL數據庫缺乏所需的功能和便利性，無法真正有效地使用這些數據庫。同時，大型和傳統的數據庫在處理復雜的時間序列數據時并不具有成本效益。

相比之下，為時間序列數據設計的較新數據庫結合了關系數據庫的優點和非關系數據庫的優點，提供了建立在更靈活的NoSQL主干上的SQL功能。此外，時間序列數據庫提供分布式數據存儲、零共享架構和云服務交付，使其成為制造商工業物聯網應用程序的理想選擇;即使在最苛刻的環境中也是如此。

分布式無共享體系結構意味著數據庫系統的每個節點都是相同的，因此可以通過添加新節點來提高整個系統的性能，同時提高可用性。

同時使用SQL和NoSQL

對于制造商來說，利用SQL和NoSQL的優秀組件的能力使他們能夠繼續使用帶有SQL接口的現有應用程序，并實際地利用他們對這些解決方案的現有知識。大多數時間序列數據庫在數據和應用程序級別都提供了廣泛的接口，允許制造商根據其工業物聯網系統的特定需求實施復雜的數據管理解決方案。

例如，可以通過流行格式（如MQTT、JSON和其他格式）的流式網關將機器和傳感器數據讀入數據庫并在數據庫中進行豐富。在應用層，數據可以可視化、監視、分析和實時傳遞，有助于優化設備總體效能的最重要的制造指標。

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