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時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)IoTDB支撐北斗智慧物聯(lián)五大應(yīng)用平臺(tái)智慧城市建設(shè)

IP屬地 中國(guó)·北京 編輯:蘇婉清 砍柴網(wǎng) 時(shí)間:2024-11-28 10:00:42

1. 業(yè)務(wù)場(chǎng)景介紹

1.1 公司簡(jiǎn)介

四川北斗智慧物聯(lián)科技有限公司(以下簡(jiǎn)稱北斗智慧物聯(lián))專注于北斗定位、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、5G 等技術(shù)的融合應(yīng)用,致力于提升智慧城市的數(shù)據(jù)價(jià)值。為政府和企業(yè)用戶提供導(dǎo)航定位、高精度差分定位和基于位置的增值信息服務(wù)等一體化系統(tǒng)解決方案。其業(yè)務(wù)涵蓋智慧城市、智能交通、智慧旅游、公共安全、應(yīng)急指揮通信及農(nóng)林業(yè)應(yīng)用等領(lǐng)域。

1.2 業(yè)務(wù)全景及 IoTDB 使用介紹

北斗智慧物聯(lián)綜合應(yīng)用 5G、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等技術(shù),提供多場(chǎng)景、多領(lǐng)域的智慧城市解決方案,其中包含 5 個(gè)應(yīng)用平臺(tái):智慧環(huán)衛(wèi)平臺(tái)、智慧園林管理系統(tǒng)、智慧市政管理、垃圾分類智慧監(jiān)管平臺(tái)、公務(wù)用車管理平臺(tái)。

物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù) IoTDB 是北斗智慧物聯(lián)在多個(gè)業(yè)務(wù)方向上使用的關(guān)鍵技術(shù)之一,上述 5 個(gè)應(yīng)用平臺(tái)均使用 IoTDB 進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)管理。

各平臺(tái)介紹及 IoTDB 使用情況如下:

智慧環(huán)衛(wèi)平臺(tái):通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)控和智慧管理,優(yōu)化垃圾轉(zhuǎn)運(yùn)和處理流程,提升環(huán)衛(wèi)工作的效率和效果。平臺(tái)利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)監(jiān)測(cè)環(huán)衛(wèi)車輛和垃圾桶的狀態(tài),實(shí)現(xiàn)垃圾收集、轉(zhuǎn)運(yùn)、處理的全鏈條智能化管理。IoTDB 用于存儲(chǔ)和處理環(huán)衛(wèi)車輛的位置、狀態(tài)、作業(yè)數(shù)據(jù)等時(shí)序數(shù)據(jù)。通過(guò) IoTDB 的高效寫入和快速查詢功能,確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,支持實(shí)時(shí)監(jiān)控和調(diào)度優(yōu)化,有助于提升環(huán)衛(wèi)工作的效率和效果。

智慧園林管理系統(tǒng):利用物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)監(jiān)測(cè)園林狀況,包括土壤濕度、植物生長(zhǎng)狀況等,實(shí)現(xiàn)園林養(yǎng)護(hù)的科學(xué)化和精細(xì)化管理。系統(tǒng)通過(guò)數(shù)據(jù)分析,為園林管理者提供科學(xué)的養(yǎng)護(hù)建議,提高園林養(yǎng)護(hù)效率。IoTDB 用于存儲(chǔ)來(lái)自園林傳感器的數(shù)據(jù),如土壤濕度、植物生長(zhǎng)狀況等。通過(guò) IoTDB 的高壓縮比和靈活查詢功能,實(shí)現(xiàn)園林養(yǎng)護(hù)的數(shù)據(jù)分析和決策支持,有助于實(shí)現(xiàn)園林養(yǎng)護(hù)的科學(xué)化和精細(xì)化管理。

智慧市政管理:整合車輛定位、人員定位、內(nèi)澇監(jiān)測(cè)等數(shù)據(jù),實(shí)現(xiàn)市政設(shè)施的智能化管理。系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和分析市政設(shè)施的運(yùn)行狀態(tài),為市政管理者提供決策支持,提高市政設(shè)施的管理水平。IoTDB 用于整合市政設(shè)施的運(yùn)行數(shù)據(jù),如路燈、井蓋、垃圾桶的狀態(tài)信息等。IoTDB 的開放性和可擴(kuò)展性使其方便與其他系統(tǒng)集成,滿足未來(lái)業(yè)務(wù)擴(kuò)展需求,有助于實(shí)現(xiàn)市政設(shè)施的智能化管理和維護(hù)。

垃圾分類智慧監(jiān)管平臺(tái):借助互聯(lián)網(wǎng) + 的解決方案,有效解決垃圾分類實(shí)施過(guò)程中的各類難題。平臺(tái)通過(guò)數(shù)據(jù)分析,為垃圾分類管理者提供監(jiān)管和優(yōu)化建議,提高垃圾分類的準(zhǔn)確率和效率。IoTDB 用于處理垃圾分類過(guò)程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù),如分類準(zhǔn)確率、垃圾量等。通過(guò) IoTDB 的高效數(shù)據(jù)處理功能,確保垃圾分類的實(shí)時(shí)監(jiān)控和管理,有助于優(yōu)化垃圾分類流程,提高分類準(zhǔn)確率。

公務(wù)用車管理平臺(tái):基于流程化管理的公務(wù)車智慧解決方案。平臺(tái)通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)公務(wù)車的使用情況,為管理者提供車輛調(diào)度和費(fèi)用控制的建議,提高公務(wù)車的使用效率。IoTDB 用于存儲(chǔ)和處理車輛的實(shí)時(shí)位置、行駛軌跡、狀態(tài)信息等高頻時(shí)序數(shù)據(jù)。IoTDB 的高效數(shù)據(jù)寫入和快速查詢能力,能夠保障數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性,提升車輛調(diào)度和管理效率,降低運(yùn)營(yíng)成本。

2. 業(yè)務(wù)需求痛點(diǎn)

2.1 時(shí)序數(shù)據(jù)管理難點(diǎn)

1.設(shè)備與測(cè)點(diǎn)數(shù)量龐大

在智慧城市的各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景中,需要管理的設(shè)備數(shù)量眾多。例如,在車輛管理方面,一個(gè)大型城市可能擁有數(shù)以萬(wàn)計(jì)的運(yùn)營(yíng)車輛;在市政管理中,路燈、井蓋、垃圾桶等設(shè)施數(shù)量可能達(dá)數(shù)千個(gè)。而且每個(gè)設(shè)備往往包含多個(gè)測(cè)點(diǎn),如車輛上的多個(gè)傳感器、市政設(shè)施上用于檢測(cè)不同狀態(tài)的多個(gè)傳感器等,整體的測(cè)點(diǎn)總數(shù)可達(dá)數(shù)萬(wàn)個(gè)。

2.數(shù)據(jù)量與采集頻次高

由于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的廣泛部署和高頻次的數(shù)據(jù)采集,每天產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量極為龐大。例如在車輛管理場(chǎng)景中,大量車輛每秒都在產(chǎn)生位置、速度等數(shù)據(jù),每天采集的數(shù)據(jù)量超過(guò) 100GB。在一些對(duì)實(shí)時(shí)性要求極高的場(chǎng)景(如無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)中的某些緊急任務(wù)場(chǎng)景或者交通流量實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景),采集頻次高達(dá)每秒百萬(wàn)條數(shù)據(jù)點(diǎn)。

3.存儲(chǔ)空間需求大

隨著數(shù)據(jù)的不斷積累,對(duì)存儲(chǔ)空間的需求持續(xù)增長(zhǎng)。按照上述的數(shù)據(jù)產(chǎn)生速度和規(guī)模,預(yù)計(jì)每年需要超過(guò) 50TB 的存儲(chǔ)空間來(lái)保存這些時(shí)序數(shù)據(jù)。

4.查詢速度要求高

在城市管理的實(shí)際應(yīng)用中,很多決策需要基于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)查詢結(jié)果。例如在交通調(diào)度、應(yīng)急救援等場(chǎng)景下,必須在秒級(jí)時(shí)間內(nèi)完成復(fù)雜的查詢操作,以獲取所需的車輛、人員、設(shè)施等相關(guān)信息。

5.成本限制

在滿足數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、管理和查詢需求的同時(shí),還需要考慮成本因素。無(wú)論是硬件設(shè)備(如服務(wù)器)的采購(gòu)成本,還是軟件系統(tǒng)的使用和維護(hù)成本,都需要控制在合理范圍內(nèi),因此需要尋求低成本的存儲(chǔ)與計(jì)算方案。

2.2 曾用時(shí)序數(shù)據(jù)解決方案問(wèn)題

北斗智慧物聯(lián)曾經(jīng)使用 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)的索引模式進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)管理,但在實(shí)踐中遇到了諸多問(wèn)題,其中包括:

1.服務(wù)器資源消耗大

以 MySQL 為基礎(chǔ)的解決方案通常需要大量服務(wù)器來(lái)處理數(shù)據(jù),例如可能需要 10 臺(tái)以上的服務(wù)器才能勉強(qiáng)應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和計(jì)算任務(wù)。這導(dǎo)致硬件成本居高不下,包括服務(wù)器的購(gòu)買成本、電力消耗成本以及機(jī)房空間占用成本等。

2.數(shù)據(jù)管理效率低

面對(duì)海量的時(shí)序數(shù)據(jù)(如超過(guò) 1 億條數(shù)據(jù)),以 MySQL 為基礎(chǔ)的解決方案在數(shù)據(jù)管理方面顯得力不從心。數(shù)據(jù)的查詢和處理效率低下,例如查詢一個(gè)特定時(shí)間段內(nèi)的車輛位置數(shù)據(jù)可能需要較長(zhǎng)時(shí)間,無(wú)法滿足實(shí)時(shí)性要求較高的業(yè)務(wù)場(chǎng)景需求。

3.運(yùn)維成本與實(shí)時(shí)性問(wèn)題

以 MySQL 為基礎(chǔ)的解決方案結(jié)構(gòu)繁瑣,涉及復(fù)雜的硬件設(shè)備和軟件系統(tǒng),需要大量的運(yùn)維工作來(lái)確保其正常運(yùn)行,這導(dǎo)致運(yùn)維成本很高。同時(shí),由于系統(tǒng)架構(gòu)和技術(shù)的限制,之前的解決方案無(wú)法很好地滿足數(shù)據(jù)處理的實(shí)時(shí)性需求,如在市政設(shè)施狀態(tài)發(fā)生變化時(shí),不能及時(shí)將信息反饋給管理部門進(jìn)行處理。

3. 選型 IoTDB 原因

1.開放數(shù)據(jù)架構(gòu)

IoTDB 支持多種數(shù)據(jù)接入方式,具有很高的靈活性。它可以接收來(lái)自不同類型物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備(如傳感器、智能終端等)的數(shù)據(jù),無(wú)論是通過(guò)網(wǎng)絡(luò)協(xié)議(如 TCP/IP、MQTT 等)直接傳輸?shù)臄?shù)據(jù),還是經(jīng)過(guò)消息隊(duì)列(如 Kafka)中轉(zhuǎn)的數(shù)據(jù),都能夠順利接入 IoTDB。這種開放的數(shù)據(jù)架構(gòu)便于與各種物聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)中的設(shè)備和系統(tǒng)進(jìn)行集成,為智慧城市建設(shè)中的多源數(shù)據(jù)融合提供了基礎(chǔ)。

2.寫入/壓縮/查詢優(yōu)勢(shì)

高效寫入性能:IoTDB 基于 LSMTree(Log Structured Merge Tree)結(jié)構(gòu)優(yōu)化了寫入性能。在數(shù)據(jù)寫入時(shí),先將數(shù)據(jù)寫入內(nèi)存中的 MemTable(內(nèi)存表),數(shù)據(jù)按照順序在內(nèi)存中緩存,當(dāng)達(dá)到一定規(guī)模后再批量寫入磁盤,減少了磁盤 I/O 操作次數(shù),從而確保高頻次數(shù)據(jù)采集的及時(shí)寫入,避免數(shù)據(jù)丟失。例如,在車輛管理場(chǎng)景中,即使在交通高峰期,大量車輛同時(shí)產(chǎn)生海量的位置和狀態(tài)數(shù)據(jù)情況下,IoTDB 也能夠快速寫入這些數(shù)據(jù)。

高壓縮比:IoTDB 采用了先進(jìn)的數(shù)據(jù)壓縮技術(shù),如列式存儲(chǔ)、數(shù)據(jù)編碼(如 TS_2DIFF、RLE、GORILLA 等編碼方式)等。這些技術(shù)能夠?qū)r(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行高效壓縮,無(wú)損壓縮比可達(dá) 10 倍以上,并降低存儲(chǔ)空間需求,減少存儲(chǔ)成本。例如,通過(guò)壓縮技術(shù),可以將原本需要占用大量空間的車輛行駛軌跡數(shù)據(jù)壓縮到較小的存儲(chǔ)空間,從而在滿足數(shù)據(jù)存儲(chǔ)需求的同時(shí),減少對(duì)存儲(chǔ)設(shè)備的依賴,降低存儲(chǔ)成本。

快速查詢響應(yīng):IoTDB 具有查詢優(yōu)化機(jī)制,采用 Bloomfilter 輔助查詢。Bloomfilter 是一種基于 bitmap 的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu),在查詢時(shí),首先通過(guò) Bloomfilter 進(jìn)行快速判斷,如果 Bloomfilter 判斷數(shù)據(jù)不存在,則一定不存在,無(wú)需進(jìn)一步查詢;如果判斷可能存在,則再通過(guò)索引進(jìn)行進(jìn)一步查找。這種機(jī)制大大提高了查詢性能,返回結(jié)果時(shí)間可控制在毫秒級(jí),能夠滿足實(shí)時(shí)查詢與快速?zèng)Q策需求,提高管理效率。例如,在市政管理中查詢某個(gè)區(qū)域內(nèi)特定狀態(tài)(如故障)的路燈時(shí),能夠快速返回結(jié)果,以便及時(shí)維修。

3.數(shù)據(jù)處理功能

IoTDB 提供豐富的數(shù)據(jù)處理函數(shù),能夠?qū)Σ煌愋偷臄?shù)據(jù)進(jìn)行清洗、轉(zhuǎn)換與聚合等操作。在數(shù)據(jù)清洗方面,可以去除重復(fù)、錯(cuò)誤或者無(wú)效的數(shù)據(jù)點(diǎn);在數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換方面,可以將不同格式的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式以便于存儲(chǔ)和分析;在數(shù)據(jù)聚合方面,可以對(duì)大量的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總統(tǒng)計(jì)(如計(jì)算某一時(shí)間段內(nèi)的平均車速、某一區(qū)域內(nèi)的平均土壤濕度等)。這些數(shù)據(jù)處理功能有助于提高數(shù)據(jù)的質(zhì)量和可用性,為城市管理決策提供更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持。

4.社區(qū)運(yùn)維支持

IoTDB 擁有活躍的社區(qū)與專業(yè)的運(yùn)維團(tuán)隊(duì),通過(guò)社區(qū)途徑提出的反饋,能夠獲得及時(shí)的技術(shù)支持,原廠運(yùn)維團(tuán)隊(duì)高效的優(yōu)化和維護(hù)工作,能夠確保 IoTDB 在智慧城市項(xiàng)目中的穩(wěn)定運(yùn)行。

4. 解決方案架構(gòu)

北斗智慧物聯(lián)圍繞 IoTDB 建立的時(shí)序數(shù)據(jù)管理流程簡(jiǎn)述如下:

1.數(shù)據(jù)采集:時(shí)序數(shù)據(jù)通過(guò)各種物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和傳感器進(jìn)行采集。這些設(shè)備廣泛分布在車輛、人員、無(wú)人機(jī)、園林綠化監(jiān)測(cè)點(diǎn)以及市政設(shè)施等各個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景中。例如,車輛上的傳感器采集車輛的運(yùn)行數(shù)據(jù),園林綠化監(jiān)測(cè)點(diǎn)的傳感器采集土壤和植物相關(guān)數(shù)據(jù)等。

2.數(shù)據(jù)傳輸:采集到的時(shí)序數(shù)據(jù)經(jīng) Kafka 消息隊(duì)列進(jìn)行傳輸。Kafka 作為一種高吞吐量、分布式的消息隊(duì)列系統(tǒng),能夠有效地處理大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)傳輸任務(wù)。它可以對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行緩存、排序,并按照一定的規(guī)則將數(shù)據(jù)發(fā)送給 IoTDB,確保數(shù)據(jù)傳輸?shù)目煽啃院头€(wěn)定性。

3.數(shù)據(jù)寫入及存儲(chǔ):最終,時(shí)序數(shù)據(jù)通過(guò) IoTDB 提供的原生接口進(jìn)行寫入。IoTDB 采用專為時(shí)序數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)的 TsFile 格式存儲(chǔ)數(shù)據(jù),這種格式優(yōu)化了存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),結(jié)合列式存儲(chǔ)模式、元數(shù)據(jù)管理架構(gòu)和設(shè)備、傳感器、時(shí)間維度索引,具有高效的存儲(chǔ)效率和查詢性能。存儲(chǔ)在 IoTDB 中的數(shù)據(jù),經(jīng)過(guò)進(jìn)一步查詢、計(jì)算與分析,能夠支撐不同的下游應(yīng)用系統(tǒng),支持車況、園林、垃圾分類等智慧城市應(yīng)用。

5. 應(yīng)用場(chǎng)景舉例

5.1 車輛管理場(chǎng)景

需求場(chǎng)景:實(shí)時(shí)監(jiān)控車輛位置和狀態(tài),優(yōu)化調(diào)度。

IoTDB 的作用:IoTDB 能夠用較低的成本存儲(chǔ)車輛產(chǎn)生的海量時(shí)序數(shù)據(jù),包括位置、速度、發(fā)動(dòng)機(jī)狀態(tài)等。通過(guò)其高效的查詢功能,可以實(shí)時(shí)獲取車輛的位置、狀態(tài)信息和歷史行駛軌跡。例如,在一個(gè)大型的城市物流配送場(chǎng)景中,配送車輛的位置信息能夠?qū)崟r(shí)寫入 IoTDB,調(diào)度中心可以隨時(shí)查詢車輛的位置,根據(jù)貨物的配送需求和交通狀況,優(yōu)化車輛的行駛路線和配送任務(wù)分配。

以下查詢語(yǔ)句可以獲取過(guò)去一小時(shí)內(nèi)所有車輛的位置信息:

效果:通過(guò) IoTDB 的支持,車輛的調(diào)度更加科學(xué)合理,能夠有效減少車輛空駛時(shí)間和不必要的行駛路程,提高車輛調(diào)度效率,減少交通擁堵,降低交通壓力,城市物流配送的整體效率得到提升。

5.2 園林綠化物聯(lián)網(wǎng)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景

需求場(chǎng)景:實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)土壤濕度、植物生長(zhǎng)狀況等。

IoTDB 的作用:IoTDB 能夠長(zhǎng)期存儲(chǔ)從園林綠化監(jiān)測(cè)點(diǎn)采集到的土壤濕度、植物生長(zhǎng)狀況等數(shù)據(jù),并提供靈活的查詢和分析功能。例如,可以查詢某一區(qū)域內(nèi)植物在過(guò)去一個(gè)月內(nèi)的生長(zhǎng)數(shù)據(jù),分析其生長(zhǎng)趨勢(shì)是否正常。根據(jù)實(shí)時(shí)獲取的土壤濕度和植物生長(zhǎng)狀況數(shù)據(jù),可以確定不同區(qū)域的灌溉需求,實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)灌溉。

以下查詢語(yǔ)句可以獲取土壤濕度低于設(shè)定閾值的監(jiān)測(cè)點(diǎn)數(shù)據(jù):

效果:通過(guò) IoTDB 的支持,園林養(yǎng)護(hù)人員可以更加精準(zhǔn)地進(jìn)行養(yǎng)護(hù)操作,避免過(guò)度灌溉或施肥等情況,使植物得到更好的生長(zhǎng)環(huán)境,從而有效提高了園林養(yǎng)護(hù)效率,植物健康狀況與園林整體美觀度獲得了明顯提升。

5.3 無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)場(chǎng)景

需求場(chǎng)景:實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)交通狀況和環(huán)境數(shù)據(jù),支持城市管理決策。

IoTDB 的作用:無(wú)人機(jī)在飛行過(guò)程中采集到的空氣質(zhì)量等數(shù)據(jù)能夠?qū)崟r(shí)傳輸?shù)?IoTDB 中進(jìn)行存儲(chǔ),IoTDB 能夠高效地處理這些高頻數(shù)據(jù),確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性。通過(guò) IoTDB 的查詢功能,管理人員可以實(shí)時(shí)獲取無(wú)人機(jī)采集到的各類數(shù)據(jù),并進(jìn)行分析。

以下查詢語(yǔ)句可以獲取過(guò)去一小時(shí)內(nèi)無(wú)人機(jī)采集的所有數(shù)據(jù):

效果:通過(guò) IoTDB 提供的實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持,幫助城市管理人員做出了更加科學(xué)的決策。例如,根據(jù)環(huán)境監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),可以確定環(huán)境污染的源頭,采取針對(duì)性的治理措施。

6. 未來(lái)展望

未來(lái),IoTDB 將繼續(xù)適配智慧城市的不同業(yè)務(wù)場(chǎng)景,基于車輛管理、園林綠化管理等場(chǎng)景,支持北斗智慧物聯(lián)構(gòu)建更加靈活和定制化的解決方案。

IoTDB 也將繼續(xù)專注于實(shí)現(xiàn)時(shí)序數(shù)據(jù)的穩(wěn)定、高效、安全、靈活管理,通過(guò)技術(shù)創(chuàng)新與應(yīng)用適配,為各行業(yè)提供數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型的有效路徑。

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