前言
时序数据治理是数据治理领域的核心IT与OT域数据链路是工业物联网基石、大数据价值创造、企业管理改进发动机、数字化转型的重要支撑。
在生产经营过程中，工业企业将利用物联网技术收集大量数据并实时处理。这些数据是时间顺序，具有时间戳、结构化、未更新、唯一数据源等显著特点。
过程数据采集和过程控制应用于智能城市、物联网、汽车互联网和工业互联网，并与过程管理建立数据链接，属于工业数据管理的新兴领域。
本文主要讲解时序数据的定义、典型特点、时序数据的应用场景、数采难点及时序数据工具等内容。
一
定义和作用时序数据
时序数据指时间序列数据。它是按时间顺序记录的数据列。同一数据列中的每个数据必须直径相同，需要可比性。时间序列数据可以是时间数或时间点数。
时序数据管理帮助企业实时监控企业的生产经营过程，主要是收集、处理和分析时序数据。
时序数据在应用中也有明显的特点。例如，数据通常只保留一定的时间，需要进行降频采样、插值、实时计算、聚合等操作，关心一段时间的趋势，而不是特定时间的值。
为了监控设备、生产线和整个系统的运行状态，工业企业配备个关键点都配备了传感器，并收集了各种数据。这些数据是由周期或准周期产生的，有些收集频率高，有些收集频率低，通常发送到服务器进行汇总和实时处理，并对系统的运行进行实时监控或预警。
工业企业的应用场景如下：
1)分析故障，看主要设备故障是什么；
2)分析产能，看如何优化配置，提高生产效率；
3)分析能耗，看如何降低生产成本；
4)分析潜在的安全隐患，以减少故障时间。
二
时序数据的十二个典型特征
与各种信息管理系统的数据相比，工业领域的时序数据具有鲜明的特点。 **（1）数据是时序的，一定带有时间戳：**根据设定的周期或外部事件的触发，连接到网络的设备不断生成数据。每个数据点在哪个时间点生成，这对数据的计算和分析非常重要，必须记录。
**(2)数据结构化:**网络爬虫的数据、微博、微信的大量数据都是非结构化的，可以是文本、图片、视频等。然而，物联网设备产生的数据往往是结构化的和化的。例如，智能电表采集的电流和电压可以用4字节的标准浮点数来表示。
**(3)数据很少更新:**网络设备生成的数据是机器日志数据，一般不允许，也不需要修改。很少有场景需要修改收集到的原始数据。但对于典型的信息或互联网应用程序，记录必须被修改或删除。
**(4)数据源是唯一的:**一个物联网设备收集的数据与另一个设备收集的数据完全独立。设备的数据必须由设备生成，不能由人工或其他设备生成，也就是说，设备的数据只有一个生产者，数据源是唯一的。
**（5）相对互联网应用，写多读少：**对于互联网应用程序，数据记录通常是一次写作，多次阅读。例如，一篇微博或一篇微信公共账号文章，一次写作，但可能有数百万人阅读。然而，物联网设备生成的数据是不同的。对于生成的数据，计算和分析程序通常会自动阅读，计算和分析次数不多。只有分析事故和其他场景，人们才会主动查看原始数据。
**(6)用户关注一段时间的趋势:**对于一个银行记录，或者一个微博，微信，对于它的用户来说，每一个都非常重要。但对于物联网数据，每个数据点和数据点的变化并不大，通常是渐变的，我们更关心一段时间，如过去5分钟，过去1小时的数据变化趋势，一般不关注特定时间点的数据值。
**(7)数据有保留期:**收集的数据通常有基于持续时间的保留策略，如只保留一天、一周、一个月、一年甚至更长时间。为了节省存储空间，系统最好自动删除。
**(8)数据的查询分析往往是基于时间段和一组设备:**对于物联网数据，在做计算和分析时，一定是指定时间范围的，不会只针对一个时间点或者整个历史进行。而且往往需要根据分析的维度，对物联网设备的一个子集采集的数据进行分析，比如某个地理区域的设备，某个型号、某个批次的设备，某个厂商的设备。等等。
**(9)除存储查询外，计算操作往往需要实时分析:**对于大多数互联网大数据应用程序来说，离线分析更多。即使有实时分析，实时分析的要求也不高。例如，用户肖像可以在积累某些用户行为数据后进行。然而，对于物联网应用程序来说，实时数据计算的要求往往很高，因为需要根据计算结果实时报警，以避免事故。
**(10)流量稳定，可预测:**给定物联网数量和数据采集频率，可以更准确地估计所需的带宽和流量，以及每天新生成的数据大小。
(11)数据处理的特殊性：与典型的互联网相比，有不同的数据处理需求。例如，检查设备在特定时间收集的数量，但传感器的实际收集时间不是这个时间点，通常需要插值处理。还有许多场景需要根据收集量计算复杂的数学函数。
(12)数据量巨大：以智能电表为例，智能电表每15分钟收集一次数据，每天自动生成96个记录。全国智能电表近5亿台，每天生成近500亿台。一辆联网车每10到15秒收集一次数据发送到云端，一辆车每天很容易产生1000条记录。若中国2亿辆车全部联网，每天将有2000亿条记录。物联网设备产生的数据将占世界总数的90%以上。
三
时序数据场景中通用大数据处理工具的三个挑战
从工具维度来看，时序数据处理工具与传统时序数据库有很大的不同。后者仅限于车间级可编程逻辑控制器，而不是企业级。企业级时序数据处理首先基于数据架构和数据模型。
数据架构决定了需要收集的时间数据、如何处理、业务场景、时间数据收集的规划设计和开发；分析时间数据的数据结构。
随着物联网、汽车互联网和工业互联网的兴起，每个人都想使用通用的大数据平台来处理数据。市场上流行的物联网、汽车互联网等大数据平台几乎都是这样的架构，但这种通用处理工具的效果如何呢？可以说有很多缺点，主要表现在以下几个方面：
数字化工厂产生的时序数据量巨大，处理起来有相当大的技术挑战。以数控机床加工生产为例，由于工业行业的要求，需要存储各种工况数据，包括报警。假设每个厂区有2000个监测点，5秒的收集周期，全国共有200个厂区。粗略估计，每年都会产生惊人的数十万亿数据点。假设每个点0.5KB，总数据将达到PB如果每台服务器的硬盘容量是10TB，总共需要100多台服务器)。这些数据不仅要实时生成并写入存储，还要支持快速查询，实现可视化显示，帮助管理者分析决策；也可用于大数据分析，发现深层次问题，帮助企业节能减排，提高效率。要解决的关键技术问题如下。
时序数据场景中通用大数据处理工具的挑战
传统的数据采集系统面临着数据质量差、查询速度慢、缺乏实时智能分析等问题。
**(1)高并发、高吞吐量的写入能力:**最关键的技术能力是如何支持每秒数千万数据点的写入。
**(2)数据高速聚合:**如何支持数亿数据以秒级的速度分组和聚合，如何在大数据量的基础上有效地查询和聚合符合条件的原始数据。我们应该知道，由于时间长，统计数据的原始值可能不在内存中，因此这可能是一个非常耗时的操作。
**(3)降低存储成本:**时序数据库量数据存储的成本，需要时序数据库提供高压缩率。
**(4)多维查询能力:**时序数据通常有多个维度的标签来描述数据。如何根据多个维度进行高效查询是必须解决的问题。
四
时序数据应用场景
时序数据广泛应用于各行各业，如电力行业智能电表、电网发电设备集中监控；在**实时监控石化行业油井、运输管道运输车队；在园区，在智能城市实时路况、卡口数据交叉口流量监控、金融业交易记录、访问记录ATM、POS机器监控、智能安全(建筑门禁、车辆管理、井盖、电子围栏)、应急响应(消防、人群聚集、危险化学品、结构健康、电梯)**等。
时序数据应用于各行业
1**、智能城市、智能行业智能应急指挥与整合通信调度**
智能城市、智能工厂智能应急指挥综合通信指挥调度计划采用数字化BIM GIS NBIOT AI 5G 算法技术，围绕监控、指挥、调度、会议、通讯可视化指挥调度方案等多种功能集成。在预警、报告、响应、指挥等环节实现及时有效的可视化指挥，满足实时图像传输和视频咨询的快速响应需求。
应急指挥整合通信指挥调度计划
2**、园区智能检查安全**
在各园区的日常检查、隐患报告、三维地图和集成调度中有许多应用场景。设备管理和运行状态HSE各种业务现场和管理实时数据和信息的直观显示，如风险等级、工艺流程、过程控制运行参数等，及时发现问题，分析原因，提出整改建议并实施。
智能巡检和安防应用场景
可燃气体、烟雾、电气火灾全方位监控；火灾感应、视频监控、消防水全链路联动；起火、报警、疏散、灭火全流程覆盖。
**设施全域物联，安全数据说话 **
3**、能源行业设备智能运维**
物联网平台还可被应用于对海量设备终端的统一管理与运维，对设备的状态进行在线监测与诊断，并及时进行故障预警。还可以通过多维图表展示运维数据等。
设备智能运维
五
时序数据处理工具（系统）需要具备哪些功能？
与通用的大数据处理工具相比，它具备什么样的特点呢？
物联网平台与大数据平台关系
**覆盖云、管、边、端的全景式能力矩阵 **
时序数据流向图
从数据采集到应用的端到端物联网平台
1**、必须是高效的分布式系统**
工业互联网产生的数据量巨大，比如，全国有5亿多台智能电表，每台智能电表每隔15分钟采集一次数据，全国的智能电表一天就会产生500多亿条记录。这么大的数据量，任何一台服务器都无法处理，因此时序数据处理系统必须是分布式的、水平扩展的。为降低成本，一个节点的处理性能必须是高效的，需要支持数据的快速写入和快速查询功能。
2**、必须是实时的处理系统**
对于互联网大数据的应用场景，大家所熟悉的都是用户画像、推荐系统、舆情分析等，这些场景并不需要数据计算具有实时性，批处理即可。但是对于工业互联网大数据的应用场景，则需要基于采集的数据做实时预警、决策，延时要控制在秒级以内。如果没有实时计算，则其商业价值就大打折扣。
3**、需要运营商级别的高可靠服务**
工业互联网系统对接的往往是生产、经营系统，如果数据处理系统宕机，则会直接导致停产，无法对终端消费者正常提供服务。因此，时序数据处理系统必须是高可靠的，必须支持数据实时备份，必须支持异地容灾，必须支持软件、硬件在线升级，必须支持在线IDC机房迁移，否则服务一定有被中断的可能。
4**、需要高效的缓存功能** 在绝大部分场景中，都需要能快速获取设备当前状态或其他信息，用以报警、大屏展示等。时充数据处理系统需要提供高效机制，让用户可以获取全部或符合过滤条件的部分设备的最新状态。
5**、需要实时流式计算** 各种实时预警或预测已经不是简单地基于某一个阈值进行的，而是需要通过将一个或多个设备产生的数据流进行实时聚合计算（并且不只是基于一个时间点，而是基于一个时间窗口进行计算）。不仅如此，计算的需求也相当复杂，因场景而异，应容许用户自定义函数进行计算。
6**、需要支持数据订阅** 时序数据处理系统与通用大数据平台比较一致的地方是，同一组数据往往有很多应用都需要，因此，时序数据处理系统应该提供订阅功能：只要有新的数据更新，就应该实时提醒应用。而且这个订阅也应该是个性化的，容许应用设置过滤条件，比如只订阅某个物理量5分钟的平均值。
7**、实时数据和历史数据的处理要合二为一**
实时数据被存储在缓存里，历史数据被存储在持久化存储介质里，而且可能依据时长，被存储在不同的存储介质里。时序数据处理系统应该隐藏背后的存储介质，给用户和应用呈现的是同一个接口和界面。无论是访问新采集的数据还是10年前的老数据，除输入的时间参数不同外，其余都应该是一样的。
8**、需要保证数据能持续、稳定地写入**
对于物联网系统，数据流量往往是平稳的，因此数据写入所需要的资源往往是可以估算的。其中变化的是查询、分析，特别是即席查询，有可能耗费很多的系统资源，不可控。因此，时序数据处理系统必须保证分配足够的资源以确保数据能够写入系统而不被丢失。准确地说，时序数据处理系统必须是一个写优先系统。
9**、需要支持灵活的多维度数据分析** 对于联网设备产生的数据，需要进行各种维度的统计分析，比如根据设备所处的地域进行分析，根据设备的型号、供应商进行分析，根据设备所使用的人员进行分析等。这些维度的分析是无法事先设计好的，而是在实际运营过程中，根据业务发展需求定下来的。因此，工业互联网大数据平台需要一个灵活的机制来增加某个维度的分析。
10**、需要支持数据降频、插值、特殊函数计算等操作 **原始数据的采集可能频次较高，但在具体分析时，往往不需要对原始数据进行分析，而是需要对数据进行降频。时序数据处理系统需要提供高效的数据降频操作。不同设备采集数据的时间点是很难一致的，因此，分析一个特定时间点的值，往往需要插值才能解决，系统需要提供线性插值、设置固定值等多种插值策略。
11**、需要支持即席分析和查询 **为提高数据分析师的工作效率，时序数据处理系统应该提供命令行工具或容许用户通过其他工具，执行SQL查询，而不是非要通过编程接口。并且查询分析结果可以很方便地被导出，以及被制作成各种图表。
12**、需要提供灵活的数据管理策略 **一个大的系统，其中采集的数据种类繁多，而且除采集的原始数据外，还有大量的衍生数据。这些数据各自有不同的特点，有的采集频次高，有的要求保留时间长，有的需要保存多个副本以保证更高的安全性，有的需要能快速访问。因此，工业互联网大数据平台必须提供多种策略，让用户可以根据特点进行选择和配置，而且各种策略并存。
13**、必须是开放的** 时序数据处理系统需要支持业界流行的标准，提供各种语言开发接口，包括C/C++、Java、Go、Python、RESTful等，也需要支持Spark、R、MATLAB等，方便集成各种机器学习、人工智能算法或其他应用，让大数据处理平台能够不断扩展，而不是成为一个数据孤岛。
14**、必须支持异构环境** 大数据平台的搭建是一个长期工作，每个批次采购的服务器和存储设备都会不一样，时序数据处理系统必须支持各种档次、各种不同配置的服务器和存储设备并存。
15**、需要支持边云协同** 时序数据处理系统要有一套灵活的机制将边缘计算节点的数据上传到云端，根据具体需要，可以将原始数据、加工计算后的数据，或仅仅符合过滤条件的数据同步到云端，并且同步可以随时取消，同步策略可以随时修改。
16**、需要单一的后台管理系统**
单一的后台管理系统便于查看系统运行状态、管理集群、管理用户、管理各种系统资源等，而且能让系统与第三方IT运维监测平台无缝集成，便于统一管理和维护。
17**、便于私有化部署** 因为很多企业出于安全及各种因素的考虑，希望时序数据处理系统采用私有化部署。而传统的企业往往没有很强的IT运维团队，因此在时序数据处理系统安装、部署上需要做到简单、快捷，可维护性强。
六
时序数据的采集难点分析
时序数据的采集一般都是通过传感器自动进行的，包括光电、热敏、气敏、力敏、磁敏、声敏、湿敏、电量等不同类别的工业传感器。就某一个具体的物理量而言，数据采集是很容易的。但就整个系统而言，数据采集是相当复杂的，具体表现在以下几个方面：
**1、**工业数据的协议不标准
在现实场景中，往往会出现ModBus、OPC、CAN、ControlNet、Profibus、MQTT等各种类型的工业协议，而且各个自动化设备生产及集成商还会自己开发各种私有的工业协议，导致在实现工业协议的互联互通时出现极大的难度。很多开发人员在工业现场实施综合自动化等项目时，遇到的最大问题即是面对众多的工业协议，无法有效地进行解析和采集数据。
**2、**通信方式不统一
由于历史原因，采集的数据往往会通过局域网、蓝牙、Wi-Fi、2.5G、3G、4G等各种传输方式被传送到服务器中，导致各种通信方式并行存在，连接管理变得复杂。
**3、**对现有MES系统的数据获取难度大
在工业企业实施大数据项目时，数据采集往往不是针对传感器或者PLC，而是从已经完成部署的MES系统获取。这些系统在部署时厂商水平参差不齐，大部分系统是没有数据接口的，文档也大量缺失，大量的现场系统没有点表等基础设置数据，使得对于这部分数据采集的难度极大。
**4、**安全性考虑不足
传统的工业系统都运行在局域网中，安全问题不是考虑的重点。若需要通过云端（特别是公有云）调度工业行业中核心的生产数据，又没有充分考虑安全问题，则很有可能造成难以弥补的损失。
根据上述原因，企业在实际采集数据时，往往配有工业互联网网关盒子，该盒子支持各种物理接口、通信协议和工业标准协议，将不同协议进行转换，对数据进行安全加密，统一以MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，ISO/IEC PRF 20922）协议或其他协议发往云端。
对于数据采集部分，因为标准性不够，就不对具体工具做介绍了。
七
时序数据处理流行工具
采集后的数据一般通过网络被送往服务器或云端进行处理。相对数据采集工具而言，数据处理工具比较统一，下面对几个流行的工具进行介绍。
1**、以PI为代表的实时数据库**
从20世纪80年代起，就涌现一批实时数据库（时序数据库的一种），专门用于处理工业自动控制或流程制造行业的实时数据。其中美国OSIsoft公司的PI（PlantInformation）实时数据库最典型，它提供成套的工具，包括实时写入、实时计算、存储、分析、可视化、报警等系列功能，GE、Simens、Honeywell都有类似产品。国内有庚顿、朗坤、麦杰、力控等产品。这些产品在一定程度上满足了工业数据处理的需求，但在测点数量暴涨、数据采集频率不断提高的大数据时代，传统实时数据库暴露出以下问题：
1）没有水平扩展能力，数据量增加，只能依靠硬件的纵向扩展解决。
2）技术架构老旧，很多还是运行于Windows系统中的。
3）数据分析能力偏弱，不支持现在流行的各种数据分析接口。
4）不支持云端部署，更不支持SaaS。
5）在传统的实时监控场景，由于对各种工业协议的支持比较完善，实时数据库还占有较牢固的市场地位，但是在工业大数据处理上，因为上述几个原因，几乎没有任何大数据平台采用它们。
下面对几个典型的实时数据库进行介绍。
1**、InfluxDB**
InfluxDB由Golang语言编写，也是由Golang编写的软件中比较著名的一个，在很多Golang的沙龙或者文章中可能都会把InfluxDB当标杆来介绍，这也间接帮助InfluxDB提高了知名度。InfluxDB的主要特点包括：
schemaless(无结构)，可以是任意数量的列
可扩展（集群）
方便、强大的查询语言
Native HTTP API
集成了数据采集、存储、可视化功能
实时数据Downsampling
高效存储，使用高压缩比算法，支持retention polices
数据采集支持多种协议和插件：行文本、UDP、Graphite、CollectD、OpenTSDB
InfluxDB是时序数据库中为数不多的进行了用户和角色方面实现的，提供了Cluster Admin、Database Admin和Database User三种角色。
2、Graphite
Graphite是分布式时序列数据存储数据库，容易扩展，具备功能强大的画图Web API，提供了大量的函数和输出方式。主要功能包括：
存储数值型时序列数据
根据请求对数据进行可视化（画图）
Graphite本身不带数据采集功能，但是你可以选择很多第三方插件，比如适用于collectd、Ganglia或Sensu的插件等。同时，Graphite也支持Plaintext、Pickle和AMQP这些数据输入方式。
Graphite使用了类似RRDtool的RRD文件格式，它也不像C/S结构的软件一样，没有服务进程，只是作为Python library使用，提供对数据的create/update/fetch操作。Google、Etsy、GitHub、豆瓣、Instagram、Evernote和Uber等很多知名公司都是Graphite的用户。
3**、OpenTSDB**
这是一个Apache开源软件，是在HBase的基础上开发的，底层存储是HBase，但其依据时序数据的特点做了一些优化。其最大的好处就是建立在Hadoop体系上，各种工具链成熟，但这也是它最大的缺点，因为Hadoop不是为时序数据打造的，导致其性能很一般，而且需要依赖很多组件，安装部署相当复杂。
OpenTSDB采用Schemaless模式，不用预先定义数据结构，因此写入灵活，但每个时间序列只能写入一个采集量，不支持多列写入。每个序列可以被打上多个标签，以方便聚合操作。总的来讲，OpenTSDB的性能无论是写入还是查询，都很一般，而且系统的稳定性欠佳。但吸引人的是，它支持集群部署和支持水平扩展。
以腾讯的CTSDB时序数据库为例，CTSDB是腾讯云推出的一款分布式、可扩展、支持近实时数据搜索与分析的时序数据库。该数据库为非关系型数据库，提供高效读写、低成本存储、强大的聚合分析能力、实例监控以及数据查询结果可视化等功能。整个系统采用多节点多副本的部署方式，有效保证了服务的高可用性和数据的高可靠性。CTSDB 在处理海量时序数据时具有的优势包括：
高并发写入：数据先写入内存，再周期性的 Dump 为不可变的文件存储。且可以通过批量写入数据，降低网络开销
低成本存储：通过数据上卷（Rollup），对历史数据做聚合，节省存储空间。同时利用合理的编码压缩算法，提高数据压缩比
强大的聚合分析能力：支持丰富的聚合查询方式，不仅支持 avg、min、max 等常用的聚合方式，还支持 Group By、区间、Geo、嵌套等复杂聚合分析。
4**、TDengine**
这是来自中国的开源软件，由涛思数据研发推出。它不仅是一款时序数据库，而且还提供缓存、消息队列、数据订阅、流式计算等系列功能，是时序数据的全栈技术解决方案。而且它不依赖任何第三方软件，安装包只有1.5MB，使系统设计、安装、部署和维护都变得极为简单。
**时序大数据系统技术框图 **
时序数据的全栈解决方案
TDengine充分利用了时序数据的特点，因此具有很强的优势，具体表现在5个方面：
1）无论是插入，还是查询，性能都高出许多。
2）因为性能超强，其所需要的计算资源不及其他软件的1/5。
3）采用列式存储，对不同数据类型采取不同的压缩算法，所需要的存储资源不到其他软件的1/10。
4）无须分库、分表，无实时数据与历史数据之分，管理成本为零。
5）采用标准SQL语法，应用可以通过标准的JDBC、ODBC接口插入或查询数据，学习成本几乎为零。
总结
企业级的时序数据处理，首先是基于数据架构和数据模型的。数据架构决定了哪些时序数据需要采集，如何处理，用于哪些业务场景，用于时序数据采集的规划与设计开发；数据模型用于解析时序数据的数据结构。
通过物联网平台的能力支撑，可以实现对存量设备与新增设备的统一接入，兼容利旧。AI能力与数据分析能力下沉到边缘端，也可以提升现有业务的响应速度，支持实时智能分析。
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**（1）数据是时序的，一定带有时间戳：**根据设定的周期或外部事件的触发，连接到网络的设备不断生成数据。每个数据点在哪个时间点生成，这对数据的计算和分析非常重要，必须记录。