德国 building IoT 2024 峰会:天谋科技围绕 IoTDB 的时序数据管理解决方案前沿探索

2024 年的 building IoT 峰会于 2 月 21 日和 22 日在德国慕尼黑举行,Christofer Dutz(Apache 基金会董事,天谋科技解决方案专家)和 Julian Feinauer 博士(pragmatic industries 公司 CEO)受邀参加了今年的峰会并做专题报告,分享了天谋科技(Timecho)围绕时序数据库 Apache IoTDB 打造的物联网(IoT)实时及历史数据管理方案。

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building IoT 峰会是聚焦物联网和工业 4.0 前沿技术的年度开发者盛会,由德国 heise、 dpunkt 和 iX 出版社联合举办,自 2016 年起每年春天举行。该系列会议的参与者包括软硬件开发和测试人员、软件架构师、数据科学家、IT 项目经理等,主题涉及工业物联网 (IIoT)中的云计算、边缘计算、软件架构、数据科学、机器学习、大语言模型(LLM)、通信协议、网络安全等多个领域,每年的议题侧重点随着政策和技术迭代的趋势变化。

building IoT 2024 包含 36 个专题演讲,来自微软、德国电信(Deustche Telekom)、巴鲁夫(Balluff)等行业巨头的 IT 专家围绕欧盟网络弹性法案(CRA),时序数据库,数字孪生,工业物联网架构,本地/云混合部署策略,可扩展数据处理,统一命名空间(Unified Namespace)等主题,向 300 多位参会者分享了工业物联网技术的前沿动态与解决方案的最佳实践。

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此次峰会上,Dutz 和 Feinauer 报告的题目是“Timecho Real Time Database: Die eierlegende Wollmilchsau”(中文译名:“Timecho 实时数据库:下蛋的母羊”)。“Die eierlegende Wollmilchsau” 是德语中的一个习语,直译为“下蛋的母羊”,描述的是一只能下蛋、产奶、长毛的奇特生物,通常用来形容一种可以满足多种需求或完成多种任务的理想而完美的事物,是一种多功能的理想化象征,可以被理解为汉语中的“万金油”。

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"Die Eierlegende Wollmilchsau"

国际开源领域知名专家,在 IT 和自动化领域深耕多年的 Christofer Dutz 先生首先介绍了工业自动化领域中的不同软件系统,如制造执行系统(MES),数据采集与监视控制系统(SCADA)等,并讲解了典型的数据采集、处理、存储、应用流程以及过程中应用的传统数据库软件(SQL Server/ Oracle/ DB2 等)。紧接着,Dutz 剖析了传统方法面临日益增长的数据量与分析处理需求时遇到的难以克服的挑战,并介绍了为解决物联网时代数据管理痛点而生的三个开源项目:与工业控制设备(PLC)通信的适配器 Apache PLC4X,时序数据库 Apache IoTDB 和时序数据存储文件格式 Apache TsFile

Dutz 还介绍了工业物联网中基于消息队列遥测传输(MQTT)协议的开放式通信协议 SparkplugB,和设备与数据命名体系统一命名空间。他坚信,结合这些软件与技术,IoTDB 将成为未来构建定制化 MES 系统的核心。

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基于 Apache TsFile 的数据订阅

随后,Feinauer 博士展开介绍了天谋科技围绕 Apache IoTDB 打造的“采、存、用”数据管理解决方案,对其 IoTDB 先进的设计理念和发展历程做了回顾,并对其存算分离的架构、单机和集群部署方式、分布式大规模并行计算(MPP)框架、多级存储和端边云同步的功能进行了详细解释。Feinauer 博士还展示了企业级应用 TimechoDB 在 2023 年 12 月的版本发布中新增的强大功能——内生机器学习框架 AINode (AINode 详情参见:IoTDB 企业版 v1.3.0 发布 | 新增内生机器学习框架 AINode、权限模块全面升级等内容),并通过典型的应用案例阐释了其对时间序列预测,时序异常检测等典型时序分析任务的支持。

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天谋科技 Timecho “采、存、用”数据管理解决方案

时序数据库在物联网、能源、制造业等领域得到了日益广泛的应用,在本次峰会中也被数个专题报告提及。天谋科技围绕 Apache IoTDB/Apache PLC4X/Apache TsFile 等顶级开源软件,结合 MQTT/SparkplugB/UnifiedNameSpace 等前沿技术,对接 Spark/Flink 等大数据生态框架打造的“万金油”物联网数据管理解决方案得到了与会专家们的热烈讨论和广泛认可,其在物联网和工业 4.0 场景中的应用前景被寄予厚望。

天谋将持续引领物联网时代的前沿技术探索,以高吞吐、高压缩、高可用的开源时序数据库为基石,让用户以更低的成本发掘利用更大的数据价值。