在工業4.0、智能制造等戰略帶動下，物聯網、5G、云計算以及人工智能等新一代信息技術正在加速與傳統工業融合。越來越多企業依托物聯網將人、機、物連接起來并進行數據采集。同時，借助5G、云計算和人工智能等技術進行數據的傳輸、匯聚、計算和分析，工業智能場景的落地導致數據量的急劇增長，也正在推動的企業轉型升級帶來巨大挑戰。
工業進入數據洪流時代
過去30年，企業利用CAX、PLM、ERP、OA等信息化軟件解決了產品研發和運營管理過程中的諸多需求，以及利用MES、APS部分地解決了生產管理過程中的需求，如生產資源管理和調度，但若再想進一步深入到工業現場，對機器和設備進行管理控制，則顯得無能為力。
當物聯網、5G、人工智能等新一代信息技術的逐漸成熟并融入到傳統工業生產，信息化時代未解決的問題正在逐一被突破。企業利用物聯網對工業現場的人、機、物進行連接，并利用邊緣計算平臺對關鍵設備數據進行采集、匯聚和分析，實現與上層業務系統數據對接，以及通過云邊協同實現數據共享互動，形成一個涵蓋研發、運營、生產到銷售的完整工業鏈閉環，而這也成為數字化和智能化實現的基礎。
從信息化到智能化，筆者總結了兩點變化：一是對象從“人”到“物”的轉換，二是場景從“辦公區”到“生產區的轉移。信息化解決了“人”的行為管理問題。而智能化則解決了“物”的運行控制問題。以往用一臺電腦就能解決的問題，現在必須加上工業系統和自動化設備，而IT與OT在標準體系架構的不同，使得兩者融合變得復雜和困難。
當業務邊界向下延伸時，也帶來了更大問題，即企業獲取的數據不如以往規整，非結構化數據越來越多，生成頻度更高，很多數據需要及時獲取和分析。更麻煩的是，工業過程產生的數據遠超以往。
IDC預計，到2025年，設備實時數據量將是2017年的200倍，達到驚人的49ZB，而隨著工業智能化的發展，其中非結構化數據的占比將越來越高。對企業而言，每時每刻產生的工業數據正在存儲管理和數據庫帶來的巨大壓力，已經成企業智能化轉型必須優先解決的問題。
傳統數據庫已無法勝任
十年前，當筆者還在做程序員時，每當來了新需求，首先需要做的就是評估用什么開發語言和數據庫？那時候用的最多的是Oracle、MySQL和SQLServer，這些關系型數據庫能面向用戶提供功能交互服務，適用于數據生成頻度低，以SQL索引表存儲的結構化數據。
而當我們邁入智能化時代，面向越來越多的工業場景App開發需求，是否還能使用傳統關系型數據庫？答案顯然不行。原因主要有三點：
第一，數據結構不一樣。信息化時代，一部電腦打天下，所有軟件產品都是構建在通用操作系統和標準化硬件架構之上，只有符合X86+windows平臺標準，軟件應用才能運行，所產生的數據都是結構化數據。然而，在工業場景中不存在統一的操作系統和體系標準，異構的工業系統和設備會產生許多不同形態的數據，大多是非結構化的，傳統關系型數據庫根本無法支撐。
第二，工業領域大多是實時性較高的業務場景，傳統信息化系統運行過程允許宕機，但工業場景不允許。特別在流程行業，生成過程是連續性的，而數據采集也是時序數據，任何中斷都可能產生巨大的安全風險。隨著接入設備越來越多，企業需要采集和處理實時、時序數據量越來越大，這需要能管理海量設備實時專業數據庫，傳統關系型數據庫無法做到這一點。
第三，在工業智能化的推進進程中，需要對海量工業數據進行管理、存儲和分析，將大量不同類型的工業數據進行聚合歸類是實現智能化分析的基礎前提。傳統關系型數據庫對數據的聚合性分析性能較差。對時序數據的壓縮比較低，且需要占用大量的機器資源。
目前，領先的工業數據庫企業不僅擁有專業的壓縮算法，還充分考慮海量數據實時分析的聚合性能。國內麥杰科技推出的openPlant數據庫就擁有專門的實時數據壓縮算法，比傳統關系型數據庫降低90%，通過對寫入、存儲、查詢等流程進行了優化，實時數據庫性能可達傳統數據性能的1000倍以上。
做實時數據庫的領航者
2019年在某全球知名電氣設備公司官方數據庫評測報告中，提供了一則openPlant 和 PI的客戶測試實例，前者是國內實時數據庫公司麥杰科技面向工業互聯網平臺應用的主打數據庫，后者是世界最知名的實時性能管理軟件OSI Soft 的數據庫產品。
在針對實時數據檢索的線程測試中，openPlant實現每秒240萬測點的讀取，而PI則是每秒1萬測點的讀取。在針對歷史數據分析檢索的線程測試中，openPlant實現每秒280萬記錄的讀取，而PI則是每秒9萬記錄讀取。測試結果顯示，openPlant讀寫平均響應時間要遠低于PI，這說明，openPlant數據庫具有更高的并發讀寫性能。作為完全自主創造的國內實時數據庫產品，實現了對國外頂尖產品的超越，麥杰科技到底如何做到的？
麥杰科技成立于2000年，是一家專注于工業實時數據管理技術的研究和應用的企業，openPlant實時數據庫產品集成了麥杰科技多年在工業領域研發成果。openPlant實時數據庫能實現對國外頂尖產品的超越，主要源于多年工業實時數據管理技術研究和產業經驗，讓麥杰科技深悟企業的痛點和需求，并結合問題不斷優化改善。
openPlant實時數據庫性能全球領先的三大核心技術包括:智能數據壓縮技術、數據庫容量單機性能以及獨有的數據傳輸技術。
首先，麥杰科技的智能數據壓縮技術能讓存儲壓縮比達到200以上，無損壓縮、有損壓縮、智能壓縮三種模式能根據用戶需求自主選擇，在有效保障數據精度的前提下最優數據存儲空間。
其次，openPlant實時數據庫單機容量可達千萬級，并支持分布式無限擴容，采集頻率與數據源同步，單機實時處理性能達到1000萬事件/秒，100萬數據點訪問耗時小于400毫秒，支持超過2000用戶并發訪問。
第三，獨有的數據傳輸技術不但可在復雜網絡環境下對實時傳輸的數據進行追蹤、校驗及補發，確保數據的完整性和有效性，為數據分析的準確性提供強有力的保障，同時在傳輸過程中可實現10倍以上數據壓縮，幫助企業節約90%以上的流量費用，減低應用成本。
為保證使用過程的高可靠性、高可用性以及多平臺支持能力，openPlant實時數據庫支持單機、雙機、分布式和HA等部署方式，以及數據交叉映射功能，滿足多種災備應用場景。openPlant實時數據庫提供完整的信息安全策略、客戶自定義加密策略和專業技術加密的方法，貫穿于數據的采集、傳輸和訪問全流程，并通過公安部的數據安全認證。
隨著中國產業升級與轉型進入關鍵時期，發達工業國家開始逐漸收緊對中國企業使用工業軟件權限的控制，發展自主的工業軟件已成當務之急。作為工業軟件的核心基礎軟件，高并發、海量數據管理的數據庫長期被國外高端產品壟斷把持，對中國智能制造的順利推進形成了潛在的產業風險點。
麥杰科技作為國內實時/時序數據庫軟件的領導者，其openPlant實時數據庫不僅趕上并大幅超越了國外高端產品，為配合不斷推進的工業軟件全國產化進程，openPlant實時數據庫還支持傳統及虛擬化架構下的Unix、linux、Windows等主流操作系統，并全面支持國產芯片和國產操作系統，為中國企業智能化升級構建最堅實的“防火墻”。
此外，面對快速推進的工業互聯網發展進程，麥杰科技憑借為超過8000萬臺設備提供數據采集、存儲和數據分析的經驗，以openPlant實時數據庫為基礎，依托自身多年積累的工業大數據管理技術、云計算、邊緣計算等技術打造開發了物聯網一體化平臺。從數據接入層、傳輸匯聚層、存儲處理層、業務分析層、價值實現層五個層面排除工業互聯網應用痛點，幫助企業降低至少60%的硬件投資，并大大縮短開發周期和建設費用，大幅降低后期運維成本。
