Cas utilisateur | GreptimeDB aide un aéroport du Guizhou avec son système IoT d'énergie intelligente

L'équipe de la communauté open source chinoise a réalisé sa première diffusion en direct, racontant l'histoire de la communauté open source chinoise au nom du partage.

Ces dernières années, le développement rapide de la technologie du cloud computing et de l'Internet des objets a incité les systèmes électriques et énergétiques de nombreuses unités traditionnelles à évoluer vers la numérisation, l'informatisation et l'intelligence, dans le but de parvenir à une collaboration intelligente en temps réel tout au long du processus et d'améliorer efficacité de production. Avec l'amélioration continue des fonctions de collecte d'énergie et de surveillance des données, la quantité de données augmente également , ce qui nécessite un système de base de données plus efficace pour stocker et analyser les données, puis en extraire une plus grande valeur.

GreptimeDB est une base de données de séries chronologiques distribuée, open source, native du cloud et hautement compatible. Depuis son open source, elle a fortement pris en charge l'application de plates-formes IoT énergétiques, l'observabilité financière, le stockage et l'analyse de données sur les véhicules à énergie nouvelle et d'autres scénarios commerciaux. .

Lors de la mise en œuvre du projet en cours de faiblesse pour la troisième phase d'expansion d'un aéroport international du Guizhou, après une recherche comparative sur des produits nationaux et étrangers tels que GreptimeDB, Apache IoTDB et InfluxDB, GreptimeDB a finalement été sélectionné comme solution de base de données de séries chronologiques pour le projet. . La solution basée sur GreptimeDB réalise des opérations efficaces et fiables d'écriture, de stockage et de requête de données de synchronisation de distribution d'énergie, garantissant un fonctionnement efficace et stable du système.

Contexte du projet

Après la troisième phase d'expansion d'un aéroport international dans la province du Guizhou, il est nécessaire de construire un projet de plate-forme énergétique intelligente pour l'Internet des objets basé sur l'état actuel des systèmes de distribution d'énergie de première et deuxième phases, et d'optimiser et d'améliorer la collecte automatique de données et les systèmes intelligents. analyse du système de distribution d'énergie.

Ce projet implique les applications suivantes :

Plateforme de collecte de données Internet des objets : compléter la collecte des données des compteurs d'énergie sur l'ensemble du site, réaliser des fonctions de relevé de compteurs à distance et transmettre les données vers la plateforme d'échange de mégadonnées de l'aéroport en temps réel ;
Plateforme Big Data aéroportuaire : Grâce à l'intégration de données multi-sources, des fonctions telles que l'analyse statistique des données de consommation électrique et la prévision de la consommation d'énergie sont réalisées.

Lors de la construction de la plate-forme de collecte de données sur la distribution d'électricité dans la deuxième étape, il est nécessaire de terminer la collecte des données des compteurs d'énergie sur l'ensemble du site et de mettre en œuvre la fonction de relevé des compteurs à distance. Dans le même temps, cette plate-forme doit également transmettre des données en temps réel à la plate-forme d'échange de mégadonnées de l'aéroport. La base de données de séries chronologiques joue un rôle central dans ce lien car elle peut traiter et stocker efficacement les données des compteurs d'énergie qui changent au fil du temps, fournissant ainsi une prise en charge de la lecture des compteurs à distance et de la transmission de données en temps réel. En outre, l'application d'une base de données de séries chronologiques constitue également la base des données pour l'analyse statistique ultérieure des données, la prévision de la consommation d'énergie et d'autres fonctions.

Défis du projet

Un grand nombre d'appareils et d'indicateurs : La plateforme IoT de l'aéroport est connectée à des milliers d'appareils différents, notamment des compteurs d'électricité, des compteurs d'eau, etc., et près de 10 000 autres appareils à connecter. Chaque type d'équipement possède de nombreux indicateurs de modèle physique, tous impliquant des données de séries chronologiques, notamment des indicateurs d'échantillonnage, l'état de l'équipement, etc. La fréquence de collecte de chaque indicateur est relativement élevée et l'échantillonnage des données d'un seul indicateur est effectué en moyenne toutes les quelques minutes. Il est également confronté à un grand nombre de problèmes physiques de stockage du modèle de données de l'appareil ;
Grande quantité de données : les données échantillonnées sont tous des flux de données en temps réel, qui nécessitent des capacités de stockage et de requête pour gérer des volumes de données à grande échelle ;
Cycle de stockage de données long : les données doivent être compressées et stockées de manière optimisée pour réduire efficacement l'utilisation de l'espace de stockage et réduire les coûts de stockage et de maintenance ;
La requête de données de séries chronologiques est complexe : un grand nombre de requêtes et d'opérations d'agrégation basées sur des fenêtres temporelles nécessitent une analyse statistique, une prévision de tendance et d'autres opérations sur les données de séries chronologiques.

Dans le scénario de l'Internet des objets, le choix d'une base de données de séries chronologiques présente plus d'avantages que les bases de données traditionnelles, car les bases de données de séries chronologiques peuvent mieux relever les défis. Lorsque l'équipe sélectionne une base de données de séries chronologiques, en plus de prendre en compte les défis ci-dessus, elle prête également attention à plusieurs indicateurs tels que la sécurité sous-jacente, la facilité d'intégration, l'exploitation et la maintenance pratiques et l'open source. Parmi plusieurs fournisseurs de bases de données de séries chronologiques, après avoir comparé des fournisseurs tels que GreptimeDB, Apache IoTDB et InfluxDB, l'équipe du projet a finalement choisi la base de données de séries chronologiques open source nationale GreptimeDB comme solution préférée.

Au cours du processus de développement du projet, l'équipe a accordé une attention particulière à la sécurité du moteur d'exécution sous-jacent et GreptimeDB a satisfait aux indicateurs de sélection de base. Dans le même temps, GreptimeDB présente les avantages des logiciels open source nationaux et répond pleinement aux besoins de notre IoT national. projets de scénarios d’affaires. Après près de dix mois de comparaisons de tests complets, GreptimeDB est pleinement qualifié pour relever les défis rencontrés par le projet.

Solutions et architecture

L'architecture d'implémentation de GreptimeDB dans la solution globale est la suivante :

Ce projet implique des scénarios commerciaux IoT complexes. Dans la figure, vous pouvez voir deux endroits où GreptimeDB est utilisé, l'un est la plate-forme Internet des objets et l'autre est la plate-forme d'applications métier. Ils sont situés dans différents scénarios.

La plate-forme IoT est chargée de collecter les données brutes de l'appareil et de les stocker en temps réel, tout en transmettant les données à la plate-forme Big Data pour traitement. Les données traitées sont ensuite transmises à la plateforme d'applications métier pour être utilisées. La plate-forme d'applications métier utilise également GreptimeDB pour stocker les données de séries chronologiques traitées par la plate-forme Big Data, et utilise ses fonctions pratiques de requête et de statistiques pour afficher visuellement des scénarios commerciaux.

résultat final

La base de données de séries chronologiques GreptimeDB offre non seulement des capacités d'intégration durables, stables, efficaces et agiles, mais comprend également de riches fonctions d'application. Par exemple, il prend en charge les opérations de requête et d'agrégation basées sur des fenêtres temporelles, ainsi que des fonctions pratiques telles que les statistiques et l'analyse des données de séries chronologiques. GreptimeDB améliore l'efficacité de l'avancement des projets et réduit considérablement la complexité de la collecte de données en temps réel pour l'Internet des objets.

Partenaire

Misu Technology Company a intégré GreptimeDB dans le système de développement/utilisation de l'IoT intelligent et a grandement exploré la valeur de GreptimeDB dans le scénario IoT intelligent d'un aéroport du Guizhou.

En tant que fournisseur de logiciels/matériel d'infrastructure IoT et fournisseur de solutions numériques d'IA, Misu Technology adhère aux concepts d'innovation indépendante, de neutralité, de fiabilité, de flexibilité et d'ouverture, et s'engage à construire une plate-forme fondamentale avancée pour le monde numérique. Avec une excellente force technique et des capacités de recherche et développement indépendantes, nous fournissons des serveurs de messages MQTT avancés, des systèmes d'exploitation omniprésents de pointe et des équipements de collecte de pointe associés, et fournissons aux clients de puissantes capacités et valeurs écologiques telles que l'Internet des objets et les jumeaux numériques. Grâce à une innovation continue, nous nous engageons à fournir à nos clients une infrastructure IoT et des solutions numériques d’IA efficaces et de haute qualité.

En tant que projet open source, GreptimeDB invite les étudiants intéressés par les bases de données de séries chronologiques, le langage Rust, etc. à participer aux contributions et aux discussions. Pour les étudiants qui participent à un projet pour la première fois, il est recommandé de commencer par le numéro avec la balise good first issue. Nous avons hâte de vous rencontrer dans la communauté open source ! Star nous sur GitHub maintenant : https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb Recherchez GreptimeDB sur WeChat et suivez le compte officiel pour ne pas manquer plus d'informations techniques et d'avantages ~

À propos de Greptime :

Greptime Greptime Technology s'engage à fournir des services efficaces de stockage et d'analyse de données en temps réel pour les domaines qui génèrent de grandes quantités de données de séries chronologiques, tels que les voitures intelligentes, l'Internet des objets et l'observabilité, aidant ainsi les clients à exploiter la valeur profonde des données. Il existe actuellement trois produits principaux :

GreptimeDB est une base de données de séries chronologiques écrite en langage Rust. Elle est distribuée, open source, native du cloud et hautement compatible. Elle aide les entreprises à lire, écrire, traiter et analyser des données de séries chronologiques en temps réel tout en réduisant les coûts de stockage à long terme.
GreptimeCloud peut fournir aux utilisateurs des services DBaaS entièrement gérés, qui peuvent être hautement intégrés à l'observabilité, à l'Internet des objets et à d'autres domaines.
GreptimeAI est une solution d'observabilité adaptée aux applications LLM.
La solution intégrée véhicule-cloud est une solution de base de données de séries chronologiques qui approfondit les scénarios commerciaux réels des constructeurs automobiles et résout les problèmes commerciaux réels après la croissance exponentielle des données sur les véhicules de l'entreprise.

GreptimeCloud et GreptimeAI ont été officiellement testés. Bienvenue pour suivre le compte officiel ou le site officiel pour les derniers développements ! Si vous êtes intéressé par la version entreprise de GreptimDB, vous êtes invités à contacter l'assistant (recherchez greptime sur WeChat pour ajouter l'assistant).

Site officiel : https://greptime.cn/ GitHub : https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb Documents : https://docs.greptime.cn/ Twitter : https://twitter.com/Greptime Slack : https : //www.greptime.com/slack LinkedIn : https://www.linkedin.com/company/greptime