引言

隨著工業大數據 、物聯網 、智能制造等技術的迅 猛發展 , 越來越多的源端設備正在無時不刻地產生數 據 。嵌入式工業計算領域被賦予先天的數據基因[1] , 各個計算設備在全生命周期內會形成一系列的設備數 據集 , 其中 , 80% 以上的數據集都是實時性數據[2] , 均按照時間序列順序產生 , 包括浮點數據 、音視頻數 據 、文本數據等多樣化數據集 。通過對這些數據集進 行高效采集 、存儲及組織管理 , 深度挖掘數據發展的潛在性特征 , 能夠提升嵌入式工業計算設備的安全可 靠及高度智能。

當前 , 由于嵌入式工業計算設備的硬件成本要求、 存儲資源限制及系統環境特殊等制約因素 , 致使大量  實時性數據流失且難以發揮應用效能 。源端設備數據  呈現分散 、孤立現象[3] , 存在數據獲取受限 、單一化  服務及存儲管理效能滯后等問題 。而傳統數據庫技術  主要從數據本身實體關系之間設計模型結構 , 難以從  業務角度直觀性反映某個類型設備的數據變化情況。數據建模方面更加注重表之間的關聯關系和結構特性 , 數據的存儲成本較高 , 讀寫性能相對較低 , 可維護成 本略高 , 難以滿足嵌入式工業時序數據的存儲 、管理 及分析等應用場景[4] 。同時 , 現有的存儲策略并未充 分利用開源時序數據庫技術的優勢 , 導致存儲系統的 擴展性 、靈活性較差 , 難以應對工業生產中不斷變化 的數據需求 。面對有限的嵌入式工業計算設備資源 , 提升海量實時性數據的高速讀寫 、高效存儲管理 、低 延遲查詢及高效聚合分析等能力 , 成為解決嵌入式工 業時序數據泛濫的本質策略和首要任務。

本文針對存在問題 , 深度研究嵌入式工業計算設 備的時序數據結構發展特性 , 融合現有開源時序數據 庫技術[5] , 構建了一種基于嵌入式工業時序數據結構 模型和存儲策略 , 提出了時序數據庫存儲體系結構及 設計方法 。新模型和策略能夠更高效地處理海量時序 數據 , 提升數據存儲和訪問效率 。本文通過嵌入式工 業計算設備環境及時序數據庫系統的有效性應用驗證 , 表明研究策略的可行性效果。

本文詳細內容請下載：

http://m.tom3567.com/resource/share/2000006988

作者信息：

周俊鵬1 ,2 , 王   卓1 ,2 , 康永樂1 ,2 , 任德旺1 ,2

(1. 航空工業西安航空計算技術研究所 , 陜西 西安 710068 ;

2. 機載彈載計算機航空科技重點實驗室 , 陜西 西安 710065)