刚刚过去的周五,TDengine团队正式发布了新版3.1.1.0, 并上线了新的官网。虽没有发布会,但对涛思数据而言,这是一个“蓄谋已久”的动作。因为新版TDengine里包含了一个核心模块taosX,它具备强大的数据抓取、清洗、转换、加载(ETL)功能,除能无缝对接物联网的MQTT协议外,更重要的是能对接OPC-UA、OPC-DA、PI System等工业数据源。通过这个模块,工业场景里流行的PLC、SCADA、DCS等系统不用一行代码,都可以通过简单配置,就将数据实时的源源不断写入TDengine,而且在BI以及可视化工具呈现出来,实现远程监控、实时报警、可预测性维护等功能,甚至可以从微信小程序里直接看设备运行状态、查看报表了。毫不夸张的说,TDengine通过零代码将传统昂贵的工业数据处理系统代替了,成为新一代工业数据处理系统。
今天周末,写篇博客,将我开发这套系统的设计目标和理念”前期投入小、上手快、用的起”分享给大家,希望给大家一点启发。
2019年我将TDengine核心代码完全开源,四年过去,没想到TDengine几乎成了全球时序数据库的标杆,上线的实例数已经超过35万,来自全球50多个国家和地区,每天在以500以上的速度增加。按照这个速度,估计到2024年底,安装实例数将超过时序数据库全球排名第一的InfluxDB。对这些数字,我是相当的兴奋,因为我开源的目的就是希望自己写的程序能被众多的人用上。无论是GitHub上的一个Star,还是吐槽,对我来说,都是一种鼓励,因为他证明了我这个老程序员的价值,证明了我们团队的价值。
随着TDengine的用户天天增加,我注意到最大的问题就是我们宣称的高性能总是被挑战,一般的研发同学都没仔细看文档而且没有完全理解我们的“一个设备一张表”的数据模型,因此将数据高效写入TDengine成了最大的使用障碍。而且TDengine除物联网场景之外,一个更大的场景就是工业制造。这个领域里,IT人员少,相当依赖系统集成公司,用好TDengine更加困难。但数字化转型、智能制造、国产化替代的需求,让很多制造业的人找到我们,希望能快速用上TDengine来存储、分析他们采集的数据。
我一个制造业门外汉,开始在中国和美国与他们交流,参观拜访过发电厂、冶炼厂、油田、烟厂、药厂、水泥厂、化妆品厂、食品厂、汽车厂等等,一下发现一个完全不同的天地,每次都被他们的巨大制造能力所震撼。但同时发现,他们使用的数据处理系统,比如PI System, Wonderware, 或是国产的庚顿、麦杰等,往往基于微软Windows, 界面一看,与炫酷的网页和手机应用相比,感觉落后了至少两个时代。而且再一多了解,发现真正本质的问题。
这些传统工业软件收费巨贵,一般都按照测点(采集量)的数量收费,一个测点就需要好几个美元,一个几万测点的发电厂就需要至少百万RMB。如果要增加测点,还需重新谈Lincese。万物互联的今天,测点数暴涨,还采用这种收费方式无疑匪夷所思。
这些系统往往封闭,与第三方软件对接很难或根本就没有接口。随着大数据、人工智能概念的普及,很多制造业的也希望用上新的AI分析工具,但无奈很难与现有的工业数据处理系统对接,或成本很高,只能等PI System这类厂商更新升级;
企业总存在并购、分拆,一个稍具规模的制造商就有多条产线、多座工厂、因此往往一个集团存在多个不同的工业数据管理系统,将这些不同系统的数据汇聚起来进行管理相当困难。数据的清洗、转换和治理,是必须的,但看似简单的事情,实施起来门槛却很高。
过去的十年,很多制造企业主动拥抱工业互联网、大数据,建设工业互联网平台,想解决传统工业数据处理的问题,但建设一个新的工业互联网平台往往周期长,需要投入数百万甚至数千万资金,而且还有巨高的团队人员成本,但回报没有预期中的大,导致很多企业决策层对 AI和工业互联网平台的情绪普遍不高。
因此我在想,我们已经将TDengine开源,给大家提供了一个很好的时序数据处理工具,那么能否为工业制造行业提供一个前期投入小,上手快,用的起的工业数据处理系统呢?仔细思考后,答案是肯定的。所以2年前,涛思数据正式成立了一个研发小组,启动了taosX的开发,目的就是能够对接各种数据源,特别是工业数据源,通过简单的配置,不写一行代码,就能将OPC-UA、OPC-DA、MQTT等抓取的数据实时源源不断的写入TDengine, 而且建有自己可定义的规则引擎,完成数据的清洗、转换工作,以保证入库数据的质量。这样不仅将数据写入的难题解决,而且用户不用部署Flink或ETL工具,进一步减少了系统的复杂度和运维成本。同时,投入人力开发标准的JDBC、ODBC接口,让众多的BI以及可视化工具能无缝对接。TDengine不再只是一个时序数据库(Time Series Database,TSDB),而是通过与OPC, MQTT这些数据源的对接、与BI和可视化工具的无缝对接,形成一个零代码的工业数据处理系统。经过两年的研发和反复测试,现在终于上线。
中国有大大小小至少三百万家制造企业,怎么让这些用户能用上,而且用的起呢?即使开源,用户还需要找服务器、安装部署、配置、调优等,仍然有点门槛。我马上想到的是云服务。因此随着taosX的发布,TDengine Cloud同步开始提供OPC、MQTT、PI System等数据源接口,免费注册后,只要在TDengine网站上做好配置,不用一行代码,即可将PLC、DCS、SCADA产生的数据写入TDengine,然后利用Grafana、帆软、永洪、Power BI等可视化、BI工具进行展示和分析。对于简单的远程监测、报警、实时分析、报表,完全零代码即可完全搞定。由于TDengine Cloud第一个月完全免费,这样,企业在无任何硬件和软件采购成本的情况下,就可以很快验证测试系统,这样大大降低了企业的风险,降低了前期投入,最大程度减少了他们的顾虑。
对于大的企业或有特殊管控的企业,在云服务上免费体验和验证后,可以购买TDengine企业版,获得专业的技术支持和服务。对于中小企业,每个月只要支付1200RMB的云服务费用,就具备每秒处理3万个PLC测点数据的能力。相对于那些动辄百万的传统软件、工业互联网平台软件,每个月1200RMB的投入可说是没任何压力了。我相信,TDengine云服务能加速推动中国制造业数字化转型的进程,能让众多中小企业享受大数据时代、人工智能时代的技术红利。
新一代工业数据平台简单示意图
从过去两年我与制造业的交往来看,制造行业的体量大的远远超过我的想象。举一个简单例子,整个中国铜冶炼企业就超过300家,炼钢、炼铁企业就超过500家。这些企业都在进行数字化转型,是我们IT人可以挖掘的金矿。但这些行业历来都被传统的工业软件公司比如Aveva, Simens等所垄断和绑架。中国软件企业还有机会吗?怎么撬开一条口子?从我过去的经验来看,开源、云服务是两大有效的手段。
开源软件最大的好处是开放的生态,不会被厂商绑定。而工业软件几乎都是封闭系统,很多产品连用户手册、接口文档都不公开,想更换其中一个模块几乎不可能,比如想把一个新的报表工具与实时数据库对接起来,没有两个厂家配合,没有可能。但现在各种行业的分析工具、报表工具、AI工具不停的涌现,只有开放系统才能解决这个问题。在传统的工业数据处理系统里,实时数据库扮演了一个极为重要的角色,但没有一家是开源的。这给了TDengine巨大的机会。我在2017年创办涛思数据时,根本都没想到钢厂、烟厂、药厂、冶炼厂、水泥厂会用上TDengine的,是由于开源之后,这些厂主动找的我们,才让我发现了工业制造里的机会。
为了保证TDengine的开放性,除核心代码开源、支持标准的SQL查询外,我几年前就决定绝不推出自己的可视化工具,不推自己的物联网管理平台,更不会做自己的分析、报表工具,连简单的报警功能都不会提供,而是希望与这些领域的专业厂商的产品能通过标准接口无缝集成。同时,我们还提供有高效的数据订阅工具,可以方便把存储在TDengine的数据实时导入到任何一个其他数据管理系统,这样任何企业也不会被TDengine所绑架。
云服务对于传统工业而言,是不可想象的。但排除一些实时控制的场景,云服务的好处是显而易见的,不用购置任何硬件,不用安装部署,完全是与用自来水一样,想用就用、想关就关,按使用量付费,费用可控。由于云服务平台以及云服务厂商提供了很好的安全防范,数据比保存在自己服务器上还安全,因为一般的企业根本没有网络安全的人才,系统都是在裸奔。通过云服务,无论企业的规模,在无大的前期投入下,都能很快验证自己的系统,看是否达到自己的预期,而不是商务谈判一轮接一轮,还没上线,就已经浪费了很多时间,系统还没有正式上线,就有很大的采购成本。
通过开源、云服务两个手段,传统的工业软件的市场格局一定会发生改变,而且彻底洗牌也完全可能。由于中国制造业体量是全球的30%以上,因此中国软件企业有得天独厚的机会去尝试新的途径,打破垄断。涛思数据专注时序数据的采集、存储、分析、计算和分发,我相信TDengine一定能让传统的工业实时数据库(Data Historian)、工业数据处理系统淘汰出局,TDengine每天超过500套安装实例的数字就是最好的证明,就是对我们团队最好的鼓励。但工业软件的其他领域,比如组态软件、设计软件、仿真软件等,我相信也会有新势力通过开源、云服务的手段冲杀进来,让工业软件市场焕发新的活力。
四年前,我做出了一个正确的决定,将TDengine核心代码开源。现在我又做出了一个新的决定,为制造业提供新一代工业数据处理平台,而且希望通过云服务,让数百万家制造企业能快速启动,用的上、用的起、最大的减少前期成本。欢迎工业制造领域的朋友们向我们提出更多需求,比如工业数据接口、常用工具等,帮助TDengine 不断完善这个全新的工业数据处理系统,一起给行业赋能。
希望我和团队努力奔跑,不辜负这个时代赋予给我们的机会,让中国这个制造大国有全球领先的工业数据处理系统。
陶建辉
2023年9月3日写于北京望京