基于阿里云HiTSDB搭建工业物联网平台实践

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摘要：  基于阿里云全面的物联网、云计算与大数据技术搭建云端的企业能源管理物联网平台实现能耗数据采集、统计分析、平衡调度、节能优化等全面的能源管控协同平台。是企业生产运行保障的利器，也是大量企业实现云上管理的实践案例。

 

背景

 

工业企业的能耗占了全社会能耗的绝大多数，本方案基于阿里云全面的物联网、云计算与大数据技术搭建云端的企业能源管理物联网平台实现能耗数据采集、统计分析、平衡调度、节能优化等全面的能源管控协同平台。是企业生产运行保障的利器，也是大量企业实现云上管理的实践案例。

 

本方案有健壮的体系，实用的功能。尤其HiTSDB能轻松应对千万级工业传感器数据接入的能力，成为平台方案的亮点。

 

产品详情关注： https://promotion.aliyun.com/ntms/act/hitsdbdebute2018.html

 

平台架构

 

• 边缘计算:

采集的工业数据上传到阿里云的物联网套件，中间经过了MQTT协议的可靠传输。

• 数据采集层:

IOT Hub负责解析MQTT协议。为保证数据安全性，通过规则引擎转发到DataHub数据总线中，在Datahub中保留7天，确保数据不丢失。

• 数据计算层:

DataHub的数据会转发到MaxCompute中，这部分数据用于离线计算，离线计算结果存入关系型数据库。

 

Streaming实时计算模块，主要包括两方面功能：一是从DataHub读取实时数据解析、清洗后存储到HiTSDB中；一是通过实时数据计算企业设备的运行状态，相关计算结果也是存入关系数据库中。目前阿里云也提供了StreamComputer流计算产品可以和HiTSDB 进行无缝对接。

• 数据应用层

数据应用层基于HiTSDB和关系型两种数据源，提供各种应用产品服务。

HiTSDB在架构的核心作用

 

HiTSDB在整个架构中处于中枢地位，启动承上启下的作用。

• 工业时序数据的存储场景，设备规模大，指标多样，精度高，HiTSDB可以支撑每秒千万的数据指标值的写入。通过压缩技术增加写入吞如，降低存储成本支撑平台海量工业数据存储需求。
• 满足业务系统数据查询的功能和性能需求，由于业务产品需求，需经常对历史时序数据进行查询或聚合查询（如avg、max、min、first、last等），对响应时间有较高的要求。HiTSDB可以支撑百万级别的数据请求计算，平均RT小于1秒。
• 为数据分析挖掘（能耗预测、设备诊断、生产优化等）提供稳定的基础数据源。

 

选择HiTSDB的优势：

• 相比较社区开源的OpenTSDB整体性能提升10-50倍，提供99.9%的服务可靠性保证，更少的运维成本。
• 好用的数据库管理、监控、查询的可视化界面。
• 与阿里云其它云产品的数据无缝流转。与物联网套件IotHub的数据通道，实现从设备流转过来的数据经过物联网套件的无缝流入HiTSDB存储。如果数据需要经过特定的业务逻辑进行实时的计算，也可以通过StreamComputer计算，将计算结果无缝流入到HiTSDB。

 

业务应用功能

• 能效看板

能效看板模块将全厂及各二级单位的能效水平和波动情况可视化，为企业管理者展现能量系统健康状况的综合信息，使能源利用状况一目了然。

 

• 在线监测

在线监测模块将全厂能源流向消耗情况、生产设备启停状态、电力系统、蒸汽系统、水系统、的计量瞬时值可视化。该模块可将这些能耗相关数据实时显示在操作终端上，是实现企业信息化和生产过程透明化的关键步骤之一，避免关键数据出现“信息孤岛”，大幅提高生产效率，减少生产波动和减少人为浪费。

 

• 告警追溯

告警追溯模块可对能耗异常的车间、生产线或重点耗能设备进行直观展示，同时可自上而下追溯到出现能耗异常的设备及其运行工况参数。当重点用能设备、生产线或车间的能耗或能效指标（单耗）超出限额时，可在时间和空间维度上，按照时间->地点->事件的思路进行追溯。

 

• 能耗预测

能耗预测模块可根据企业生产的历史数据趋势情况，综合生产计划、用能负荷等因素，预测未来一段时间的能耗水平，同时对可中断设备用能负荷进行中断与否评估，使用户根据预测结果提前做好能耗平衡利用措施。

 

• 节能优化

利用海量数据，挖掘有用的信息，利用人工智能技术构建模型，产生有效的节能操作建议。在保障正常生产的前提下，优化主要耗能设备的操作，实现节能降耗的目的。

 

合作伙伴：广州博依特智能信息科技有限公司是工业大数据深度挖掘的开拓者，也是智能制造和绿色制造协同创新的实践者。博依特公司基于物联网、云计算和大数据技术，挖掘工业数据价值，为企业及客户提供安全、精准和全方位的服务，致力于成为中国领先的制造业大数据挖掘服务提供商。公司提供的能源管理解决放哪，广泛的应用于造纸行业、陶瓷行业、水泥行业等流程制造业，通过挖掘工业数据价值，帮助企业提升生产效益。

 

原文链接

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