阿里雲端資料庫聯手 Hightopo ,開啟工業物聯超融合儲存模式
阿里雲原生多模資料庫 Lindorm 針對工業物聯網資料高併發寫入,實時存取等特點,創新性地融合時序、索引、寬表等多模引擎能力,為儲存、分析低價值密度、高通量、高實時性的工業物聯網監控資料提供了高價效比的最優解決方案,大幅度降低了資料儲存和儲存系統運維成本。
圖1 阿里雲Lindorm資料庫驅動的IT運維監控系統
檢視更多行業3D視覺化組態監控系統案例:https://www.hightopo.com/demos/index.html
圖撲軟體(Hightopo)成立於 2013 年,總部位於廈門,在北京、上海、天津、大連、 青島等地設有分支機構。公司聚焦工業物聯網監控運維視覺化應用領域,為客戶提供從諮詢、設計、實施到售後的全方位視覺化管理支援服務。圖撲軟體專注基於Web 的 2D 和 3D 圖形介面元件技術,致力於讓完全獨立自主智慧財產權的 HT for Web 軟體走向世界之巔。公司系列產品 HT for Web 已應用於電信、電力、交通、水利、石化、製造、醫療、工控等行業場景。
業務要求與挑戰
5G、雲端計算、邊緣計算等智慧、互聯技術的快速發展,推動了工業物聯網IIoT場景下各種軟體、硬體感測器數量激增,與之對映的採集資料量和資料型別快速增長,導致資料儲存、檢索難度更大。現有解決方案中,通常依賴自建單ElasticSearch檢索引擎或OpenTSDB、Prometheus等時序引擎搭建資料儲存,而採集資料型別多樣化使得單模引擎儲存方案技術複雜且運維成本高,市場需要新一代雲原生且具備多模檢索能力的儲存系統。
某著名IT諮詢公司預測,工業物聯網市場規模在2025年可能達到3.7萬億美元,但統計資料顯示,現在只有不到30%的供應商從中盈利,大多數企業都陷入了技術陷阱之中。新技術在創造新機遇帶動產業升級的同時也帶來了新的技術挑戰,更加複雜的系統架構和更高的效能、穩定性要求制約了工業物聯網系統實施落地,企業需要專業技術公司來幫助解決資料採集、傳輸、儲存、分析及視覺化全鏈資料處理系統建設難點。
解決方案
廈門圖撲軟體致力於解決工業物聯網全鏈路資料處理最後一公里的資料視覺化環節技術難點。面向工業物聯網IIoT場景,圖撲軟體提供監控系統監控視覺化解決方案,其產品可用於快速建立和部署,高度可定製化,並具有強大互動功能的拓撲圖形及錶盤圖表等應用,非常適用於實時監控系統的介面呈現,廣泛應用於電信網路拓撲和裝置管理,以及電力、燃氣等工業自動化 (HMI/SCADA) 領域。
對於需要實時採集海量資料的生產線、風電廠和智慧交通態勢感知資料的場景,為了實現實時資料採集、儲存、索引和聚合,原儲存方案中採用了ElasticSearch、Prometheus、Hbase分別儲存從現場感測器、第三方系統和使用者終端裝置採集的時序指標、日誌、使用者體驗、網路流量等資料,隨著資料量增加,視覺化展示介面場景複雜化,資料儲存和運維成本激增,檢索難度快速上升,嚴重製約了交付效果。
圖2 資料儲存系統改造前後方案對比
針對儲存層面臨的問題,廈門圖撲軟體基於阿里雲Lindorm雲原生多模資料庫改造儲存層架構,以單庫多模超融合模式儲存全量採集的監控資料(技術方案對比如圖2所示),極大地簡化了儲存層架構,進而降低了運維成本。利用Lindorm自研的資料壓縮儲存和儲存優化能力,海量低價值密度的監控資料儲存成本也有大幅度降低。
為適應日趨複雜化多樣化的終端裝置、邊緣裝置、感測器以及第三方系統資料來源採集、上報的異構資料,如圖3所示,阿里雲Lindorm在雲端單例項融合了寬表、索引、時序等多種資料引擎能力,通過阿里雲DTS/DMS或第三方開源資料交換/ETL軟體(如Apache nifi、Sqoop等)打通多引擎資料互動通道,根據應用場景業務來適配資料。面向上層資料視覺化、分析系統,Lindorm提供更為便捷的開發期SDK和REST API資料對接方案,同時相容OpenTSDB、Prometheus、Hbase等原生介面,無縫對接主流生態,進一步簡化了圖撲軟體整合部署成本。
圖3 阿里雲Lindorm多模資料融合儲存架構
適用場景:
- 實時場景監控大屏展現
- 態勢感知及風險監控
- 裝置監控資料探傷檢測
- 故障資料全量回溯分析
- AI輔助異常檢測等場景
客戶價值:
- 超融合儲存海量異構資料,大幅降低工業物聯網場景資料儲存、聚合成本;
- 高效能、高通量監控資料入庫,提升視覺化大屏資料時效性;
- 提供99.95% 高可靠性,保障業務持續穩定執行;
- 雲端接入遍在可達,簡化網路配置管理;
- 開箱即用免維護,進一步降低系統維護成本;
- 相容OpenTSDB、Prometheus介面,無縫對接主流生態;
建設效果
目前圖撲軟體聯合阿里雲端支撐某行業領先泛在電力物聯網及智慧樓宇行業客戶實現終端裝置感測器雲端資料採集、儲存、檢索,實現併發量100萬TPS以上的感測器採集資料的併發寫入,最高儲存時序時間線40萬能力,節約資料儲存和系統維護成本達6成,實現效果如圖4、圖5所示。
圖4 泛在電力物聯網監控系統建設效果
圖5 智慧樓宇場景監控監控系統建設效果
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