在鋼鐵行業的生產、運輸、治理等環節中，都會涉及大量時序資料的儲存分析、運維監控等操作，每日產生的資料量甚至高達億級，而傳統的工業實時庫與關係型資料庫，都難以應對這種數量級的資料處理需求，想要保證業務發展，則亟需更為專業的[時序資料庫]( https://www.taosdata.com/?zh"時序資料庫")（Time Series Database，TSDB）。本篇文章彙總了三大鋼鐵行業資料治理場景下的資料架構升級方案，供有相關業務需求的開發者參考。

[**中天鋼鐵 x TDengine**]( https://www.taosdata.com/user-cases/12705.html"**中天鋼鐵 x TDengine**")

> “目前 TDengine 在我們的生產環境中執行平穩，透過對生產環境的機器進行檢測，CPU 使用率平常不到 1%，記憶體使用率穩定在 25%。在 TDengine 平穩執行的數週時間裡，中天鋼鐵的新系統平均每週收錄 3000 多輛車輛表與 100 多條船隻表，每張表中資料或多或少，累計數量已達百萬，業務的實際效果也達到了預期。”

**業務背景**
為了滿足業務發展需求，中天鋼鐵需要新開發一套功能，對廠內每輛運輸車輛貨運船隻的實時 GPS 位置進行追蹤和實時監控，透過大資料平臺對 GPS 座標進行處理、分析、視覺化展示。這些 GPS 資料來自於中天雲商 App，只要運輸車輛司機開啟雲商 App，系統每隔 10 秒會自動傳送該車輛 GPS 訊號到大資料平臺，再由大資料平臺分析處理，資料量之大可見一斑。本質上來講，行車記錄、行船記錄都是時序資料，也因此，從資料特點出發中天鋼鐵開始對時序資料庫進行選型調研，在進行效能對比後選擇了 TDengine。

**架構圖**
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2023/02/22/77ea258f9eb0018e.jpeg?x-oss-process=style/bb)
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[**鋼鐵行業能源管理系統 x TDengine**]( https://www.taosdata.com/user-cases/2754.html"**鋼鐵行業能源管理系統 x TDengine**")

> “TDengine 是濤思資料面對高速增長的物聯網大資料市場和技術挑戰推出的創新性的大資料處理產品，在時序空間大資料處理上，有著自己獨到的優勢。TDengine 單核每秒能處理至少 2 萬次請求，插入數百萬個資料點，讀出一千萬以上資料點，比現有通用資料庫快十倍以上，也遠遠超出了 InSQL、PI 這兩個工業實時資料庫的讀寫能力。”

**業務背景**
湖北某特鋼公司的電力能源介質的計量，是透過 TBox 工控閘道器採集多功能電錶來實現的，需要完善並實現“峰谷平尖”電能量費率計量和能源報表。專案一期首先要求採集電能量資料，每天產生的資料量在 2800 萬條以上，專案二期如果再接入非電資料，每天產生的資料量預估在 1 億條左右，資料處理壓力劇增。TBox 工控閘道器基於前期專案實施和實際應用需求提供了完整的技術方案，包含從電錶採集電能資料並寫入 TDengine 時序資料庫，再經過 ETL 工具處理後轉存到 Oracle database，從而滿足企業一期電能量資料包表對實時資料採集和儲存的要求。

**架構圖**
![](http://img.blog.itpub.net/blog/2023/02/22/24ddb63e669144fe.jpeg?x-oss-process=style/bb)
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[**鋼鐵行業節水減排專案 x TDengine**]( https://www.taosdata.com/chinese/3225.html"**鋼鐵行業節水減排專案 x TDengine**")

> “TDengine 儲存 26 億行資料情況下，佔用的磁碟空間只有 2.8GB，而實際上入庫的原資料大小應為 30GB，其列式儲存壓縮率可以達到驚人的 10%，我們準備了 1.8TB 磁碟，目前只用了千分之一。基於超級表特性，我們還從結構上省下了 26 億行的標籤資料，想象一下如果該表的每一行資料都還要帶上這幾個資料（type，sendorid，opcid，合計 436 位元組），那其原本資料量直接就會達到 TB 級別，就算壓縮率再好也要佔用百 GB 級別的儲存。”

**業務背景**
由邯鋼牽頭的“十三五”水專項“鋼鐵行業水汙染全過程控制技術系統整合與綜合應用示範”課題中，深度（平潭）科技承擔了“提高水迴圈利用的分質/分級供水技術、水系統最佳化和水網路智慧管理”的研究任務，創新開發了具有自主智慧財產權的“鋼鐵聯合企業全過程節水減排專家管理系統智慧平臺”。

平臺應用過程中會有海量資料產生，資料的實時寫入成為一大難題，計算分析、報警預警等功能實現也面臨巨大挑戰。最初使用的 Kafka+Strom+HDFS 的組合方案，在面對每天處理將近一億條資料壓力下，資料讀取、一致性等效能下滑，運維部署成本顯著增加。基於此，他們決定更換資料庫方案，並在選型調研後開始應用 TDengine。

**TDengine 中間性試驗資料**
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**結語**
從以上案例出發，總結而言，TDengine 針對時序資料的寫入、儲存、索引、查詢等方面都進行了特定的最佳化，從而實現了更優的資料載入、壓縮、查詢、寫入效能，非常匹配工業感測器資料的應用分析場景，是助力鋼鐵企業數字化轉型道路上的一個好幫手。目前我們已經運營了幾十個使用者交流群，來幫助使用者更好地解決問題，如果你想要進群溝通了解更多，可以新增下方的小T微信。

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想了解更多 [TDengine Database]( https://www.taosdata.com/?zh"TDengine Database")的具體細節，歡迎大家在[GitHub]( https://github.com/taosdata/TDengine"GitHub")上檢視相關原始碼。
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TDengine 如何助力鋼鐵行業處理日均億級的資料量？來看幾個真實案例

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