紧跟交通运输的“数字脉搏”，时序数据库 IoTDB 助力智能交通系统管理！

如果说维系人类生命的源动力是血脉，那么交通运输就恰似国家经济、社会发展的血脉。交通运输不仅保障了物资的顺畅流通，支撑着各行各业的生产运营，还为人们的日常出行提供了便利。

国家对交通运输的发展始终予以高度重视，近年来相继出台了诸多政策举措。“交通强国” 战略的提出，明确了构建安全、便捷、高效、绿色、经济的现代化综合交通体系的要求，并提出了“大力发展智慧交通，推进数据资源赋能交通发展”的目标。

在交通运输行业向智能化、数字化迈进的进程中，产生了海量的时序数据。这些时序数据包含了运输设备的运行状态、交通流量的实时变化等诸多关键信息，如同交通运输系统的 “健康信号”。

交通运输行业的快速发展对管理交通时序数据的要求进一步提高，数据的实时性、可靠性和精准性至关重要。通过对列车、船舶、汽车等设备的运行状态、位置信息等多维数据进行实时采集、存储与分析，企业可实现智能调度、故障预警、线路优化和高效运维，这不仅可以提升交通系统的运转效率，还降低了运营管理成本。

作为一款运行稳定、性能高效、安全可靠的时序数据库产品，IoTDB 凭借其高效的时序数据管理和低延迟查询能力，有效应对交通运输行业中的数据爆发式增长，为列车、船舶、汽车等构建起稳定可靠的智能交通系统管理基础，为智能化和自动化提供了重要支撑。

1. 行业痛点及 IoTDB 对应优势

痛点：系统自主性需求
优势：国产自研

交通运输行业的数据关乎公共安全，系统对数据管理平台的自主可控性要求高，需确保数据的安全性和保密性。IoTDB 源自清华大学，确保平台独立自主，提供高水准的安全保障与技术支持。

痛点：数据传输整合压力
优势：低流量数据同步

交通系统中多种监控设备产生大量数据，特别是地铁、船舶等环境网络传输资源紧张且要求数据同步性高。IoTDB 通过传输高压缩的底层数据文件，有效优化数据同步效率，确保及时数据传输的同时节省近 90% 网络带宽。

痛点：离线存储管理需求
优势：离线数据迁移

船舶运行和监控数据需定期或在紧急情况下迁移到集中式数据中心进行存档管理和分析。IoTDB 无需二次解析即可实现高效的离线数据迁移，方便数据在不同存储环境间的切换和集中化管理。

痛点：海量数据查询压力
优势：国际榜单性能第一

交通运输领域中车辆、船舶的运行状态更新频繁，故障检测等场景需实现高效的实时及历史数据查询与分析。IoTDB 单节点处理速度高达千万点/秒，满足智能调度和异常预警等场景中的高效查询需求。

痛点：稳定运行保障要求
优势：集群高可用

交通系统核心平台需确保在突发情况和高负荷状态下的持续运行，避免服务中断。IoTDB 支持集群高可用架构，提供故障自动切换、负载均衡和节点快速恢复能力，保障系统的稳定性与可靠性。

痛点：存储资源紧张
优势：低磁盘占用

交通运输领域的车辆规模大、数据点多、频率高，系统对存储资源的优化有较高要求。IoTDB 采用自研底层文件格式，通过列式存储、高效压缩算法等技术，提供 10-30 倍无损压缩能力，有效降低磁盘占用，节省存储成本。

2. 解决方案架构

在运输设备端，IoTDB 支持以运输载具为核心，对多项运行状态与性能参数指标进行采集。转向、制动、加速、车速、油耗、电量等时序数据可以通过用户自定义数采程序存储进 IoTDB，实现高吞吐、高并发写入。IoTDB 对数据的查询、计算结果为车载应用（如车辆状态监测、故障告警、驾驶行为监控等）提供支持。运输设备端的 IoTDB 将数据全量或降频上传到云侧中心的 IoTDB 集群。

云侧中心支持部署分布式集群 IoTDB，充分利用分布式架构强大的数据存储和处理能力，完成对海量时序数据的存储处理与复杂的数据查询分析任务。随着业务扩张带来的运输设备数据量增长，高扩展性的集群 IoTDB 架构可实现秒级扩容。这一特性能稳定、方便地管理庞大体量的运输时序数据。

基于集群 IoTDB 中的数据，云侧中心可进一步接入多类下游应用服务：

（1）健康监测功能：通过对运输设备各项数据的长期跟踪和分析，评估设备的健康状况，提前发现潜在故障；

（2）辅助驾驶功能：借助实时和历史数据，为驾驶员提供驾驶辅助信息，提升驾驶安全性和效率；

（3）智能调度功能：依据运输设备的运行状态、位置信息等数据，优化运输路线和资源分配，提高运输效率；

（4）流量分析功能：对运输过程中的流量数据进行分析，为交通规划和管理提供数据支持。

利用时序数据库 IoTDB 的数据协同能力，能够建立低网络带宽、低接收端 CPU 消耗的设备-中心数据互通链路，实现列车/船舶/汽车运输协同管控。

* 以上解决方案中“单机”、“集群”的部署模式仅为示例，企业可根据需求灵活选择各点位 IoTDB 实际部署形态。

3. 应用场景及部分用户

场景类型1：城轨运维

应用场景：城市轨道交通车辆智能运维系统
应用举例：中车四方

IoTDB 替代 KairosDB，成为中车四方城市轨道交通车辆智能运维系统的核心数据库，存储 300 辆列车、近百万测点的车辆监控数据，支持各类车辆故障的统计分析和趋势化分析。相比 KairosDB，IoTDB 提升元数据管理的便捷性和读写性能，减少存储空间占用，并支持与多种大数据系统集成，实现数据库的国产化无缝替代。

替换 IoTDB 后，中车四方城市轨道交通车辆智能运维系统可管理的列车数量增加一倍，采样时间提升 60%，实现了每日 4140 亿数据点的高效管理。同时，系统所需服务器数量减少至 1/9，月数据增量压缩后大小减少 95%，三年的车辆时序数据大小从 200TB 降至 16TB，系统运维成本大幅降低。

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应用场景：云交自动化系统、云信号系统（计划中）
应用举例：北京城建智控

IoTDB 替代 Cassandra，成为云交自动化系统中负责时序数据存储、查询与计算的核心组件，支持车站设备实时监控，提升城轨系统的可靠性和可用性。目前，IoTDB 已成功应用于北京城建智控的数十个车站及其主、备中心，查询性能提升 120%，能够支撑轨交系统每秒百万级的数据存取，同时降低 60% 的数据库资源占用，节省大量实时使用成本，在‘降本’与‘增效’方面均取得显著突破。

未来，IoTDB 将进一步存储与管理云信号系统中的运行、状态、执行时序数据，在保障车辆运行安全的同时，支持轨道交通信号控制领域的智慧行车指挥决策。

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应用场景：燃料电池实时监测系统
应用举例：德国铁路公司（Deutsche Bahn）

2022 年，德国铁路启动了 BZ-NEA 项目，将备用电源从化石燃料迁移到燃料电池，实现了节能且碳中和的替代方案。IoTDB 满足德国对关键基础设施中使用软件的安全法规要求，支持大型燃料电池设备的运行监控，实现秒级调度和实时异常监测。通过使用 IoTDB，德国铁路能够更高效地管理其铁路基础设施系统。

作为 Apache 项目赋能基础设施管理、创造社会价值的代表，该案例被 Apache 2024 年报专页提及。

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场景类型2：车联网管理

应用场景：网联车海量车况数据查询系统、车辆远程诊断系统
应用举例：长安汽车

IoTDB 替代 HBase，作为长安汽车的车况时序数据处理方案核心，参与构建网联车海量车况数据查询系统和车辆远程诊断系统，支持车辆状态监控与故障实时预警。目前，长安汽车通过 IoTDB 接入约 57 万辆车辆设备，测点数约 8000 万，管理时间序列约 1.5 亿条。一台 IoTDB 设备替代了原本 25 个 HBase 节点的写入功能，并成功维持超过两年的高稳定性。

IoTDB 助力长安汽车业务系统实现多项性能提升：

• 稳定支撑千万级写入体量；

• 同等硬件资源条件下，诊断系统的数据查询效率从分钟级提升到毫秒级；

• 支持单车时间范围查询（实时查询）和单车全时间序列最新点查询（最新车况查询）场景的毫秒级响应。

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应用场景：车辆数据分析管理平台
应用举例：四维智联

IoTDB 替代 HBase，用于管理丰田车辆驾驶行为分析项目的时序数据，支持四维智联提供智能导航、智能网联操作系统、车联网大数据及运营服务。目前，IoTDB 覆盖 160 万辆在线车辆的数据管理，满足早晚高峰 80 万车辆的并发管理，支撑每日 20TB 的新数据存储。该项目服务器成本降低至原来的 1/3~1/4，节假日高峰期服务器可实现灵活扩缩容。

IoTDB 助力四维智联实现多项性能提升：

• 支持早晚高峰 200 万数据吞吐写入；

• 数据存储空间占用减少为 1/10；

• 数据消费速度加快 1 倍；

• 可满足最近 15 到 30 分钟内所有车辆数据分析需求。

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