为加速传统行业的数字化转型,英特尔推出了工业英特尔® 边缘洞见(Intel® Edge Insights for Industrial,以下简称 EII)软件包。众所周知,在工业生成的很多环节,都会产生大量的时序数据(Time-Series Data),数据就是财富,通过对这些数据进行全方位的分析,有可能挖掘出对业务决策很有帮助的信息,从而进一步创造价值、提升效率。
EII 可以在 Docker 上运行,以便将基础设施与应用程序分开,让用户能够更快地进行开发。
其官方说明如下:
工业英特尔® 边缘洞见软件包是一款经过预先验证、可随时部署的软件参考设计,专门面向视频和时间序列数据的获取。它包含人工智能分析,并可以发布到本地应用或远端。由于构建在 Docker 上,因此它易于修改,并可以根据您的应用进行定制。
图片来源:工业英特尔® 边缘洞见软件包
(https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/internet-of-things/industrial-iot/edge-insights-industrial.html)
工业英特尔® 边缘洞见软件包是经过生产环境验证的软件堆栈,可在边缘安全地提取、分析和存储视频与时序数据。从上面的架构图也可以看出,在软件包之上编写自己的算法模型也是非常容易的。
TDengine 是由涛思数据开发的开源、高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库,在物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融等领域。
通过创新的存储引擎设计,无论是数据写入还是查询,TDengine 的性能比通用数据库快 10 倍以上,也远超其他时序数据库,而且存储空间也大为节省。
通过原生分布式的设计,TDengine 提供了水平扩展的能力,只需要增加节点就能获得更强的数据处理能力,同时通过多副本机制保证了系统的高可用。
TDengine 采用 SQL 作为数据查询语言,减少学习和迁移成本,同时提供 SQL 扩展来处理时序数据特有的分析,而且支持方便灵活的 schemaless 数据写入。
时序数据处理是 EII 中的重要模块。为支持时序数据的存储和分析,目前 EII 使用的时序数据库为 InfluxDB。跟 InfluxDB 相比,TDengine 在性能和压缩率方面都有非常明显的优势。具体对比可以参考相关测试报告:《TDengine 和 InfluxDB 写入性能对比测试报告》和《TDengine 和 InfluxDB 查询性能对比测试报告》。因此,涛思数据的工程师尝试将 TDengine 引入了 EII,使得时序数据能够保存在这款更为高效的时序数据库中,提升处理效率并降低成本。(上述对比测试报告可以点击阅读原文后进入官网文档页面查看)
引入 TDengine 之后,具体的数据流程如下:
感兴趣的读者可以参考 Intel 网站上的相关文档(https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/tdengine-for-edge-insights-for-industrial.html 需将链接复制到浏览器查看)来使用 EII + TDengine。读者可以参照该文档,构建自己的 Docker 镜像。运行 EII 之后,可以使用 Telegraf 来采集时序数据,将其保存在 TDengine 之中,然后可以用 Grafana 以图形化方式查看。
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