Microsoft SQL Server ist ein führendes relationales Datenbankverwaltungssystem (RDBMS). Es kommt in einer Vielzahl von Unternehmensanwendungen in verschiedensten Branchen, einschließlich der Produktion, zum Einsatz. Im Zuge der Ära von Industrial IoT und steigernder Vernetzung, nimmt Microsoft SQL eine zunehmend differenzierte Rolle in der Fabrik ein. Der folgende Artikel beleuchtet in diesem Zusammenhang typische Anwendungsfälle und Grenzen der beliebten Datenbank.
Was ist Microsoft SQL?
Microsoft SQL Server, ursprünglich 1989 eingeführt und seitdem kontinuierlich weiterentwickelt, ist ein vielseitiges Datenbankmanagementsystem. Es ermöglicht den Betrieb sowohl auf On-Premises-Servern als auch in der Cloud, wie beispielsweise in Microsoft Azure. Der Begriff „SQL“ steht für Structured Query Language, eine standardisierte Sprache für das Management und die Abfrage von Daten in relationalen Datenbanken. Mit seiner fortschrittlichen Technologie und Cloud-Integration ist Microsoft SQL Server eine robuste Lösung für effizientes Datenmanagement und Abfragen.
Die Vorteile von Microsoft SQL im Industrial IoT
Mit einer ausgereiften Architektur und robusten Features bietet der Microsoft SQL im Industrial IoT mehrere Vorteile in Bezug auf Leistung, Sicherheit, und Skalierbarkeit. Unter anderem:
- Leistungsstärke und Skalierbarkeit: SQL Server bietet hohe Performance und kann Datenanfragen mit Geschwindigkeit und Effizienz bearbeiten. Dies macht ihn besonders geeignet für Anwendungen mit hoher Datenlast. Außerdem besitzt MS SQL die Fähigkeit, mit den Anforderungen wachsender Unternehmensdatenbanken zu skalieren.
- Sicherheit: Mit verschiedenen Sicherheitsfeatures wie Verschlüsselung und fortschrittlichen Auditing-Tools sorgt SQL Server für den Schutz geschäftskritischer Daten.
- Hybridlösungen: Die Möglichkeit, SQL Server sowohl On-Premises als auch in der Cloud zu betreiben, ermöglicht hybride Szenarien und eine sanfte Migration in die Cloud.
- Integration: SQL Server integriert umfangreiche Business Intelligence und Analyse-Tools, um Daten zu analysieren und berichtsgebende Einblicke in Geschäftsprozesse zu gewähren.
- Hochverfügbarkeit: Funktionen wie Always On-Failovercluster und Datenbank-Spiegelung garantieren eine konstante Verfügbarkeit von Daten.
Microsoft SQL – Anwendungsfälle im Industrial IoT
In Fertigungsumgebungen und im Industrial IoT Kontext bietet der SQL Server eine robuste Datenbank, um relationale Daten sicher und zuverlässig zu speichern und zu verwalten. Hier ist der Server besonders nützlich aufgrund seiner Fähigkeit, komplexe Beziehungen zwischen verschiedenen Datentypen zu modellieren und Abfragen über mehrere Tabellen hinweg effizient durchzuführen. Das wiederum unterstützt die Analyse und das Reporting in den folgenden Anwendungsbeispielen:
- Rückverfolgbarkeit von Produkt- und Prozessdaten entlang der Wertschöpfungskette
- Überwachung und Analyse von Qualitätsdaten, wie Ausschuss- und Nacharbeitungsraten
- Verfolgung und Analyse von Arbeitsaufträgen, Arbeitszeiten und verwendeten Materialien
- Verfolgung von Bestandsbewegungen und -beständen
Cloud vs. on-premise Server
Viele unserer Kunden setzen bereits auf Cloud Speicher, unter anderem aufgrund der besseren Skalierbarkeit. Die Auswahl zwischen On-Premises und Cloud-basiertem SQL Server erfordert eine sorgfältige Betrachtung von Administrationsaufwand und Kosten. Die Entscheidung hängt von individuellen Anforderungen, Ressourcen und Budgets ab. Generell gilt:
- On-Premises: Vollständige Kontrolle, aber höherer Administrationsaufwand. Hohe Kapitalausgaben für Hardware und Wartung.
- Cloud: Flexibilität und Skalierbarkeit mit minimalem Administrationsaufwand. Nutzungsabhängige Kostenoptimierung, aber langfristige Ausgaben beachten.
Die Grenzen von SQL im Industrial IoT: Hochfrequente Zeitreihendaten
Weniger geeignet ist der SQL Server für die Speicherung von hochfrequenten Zeitreihen (z.B. Sensordaten). Hier sind Zeitreihendatenbanken (z.B. influxdb) deutlich besser geeignet, da sie speziell für die effiziente Speicherung und Abfrage von zeitlich geordneten Datenpunkten optimiert sind. Dies ist erforderlich, um eine schnelle Analyse von Daten mit Zeitstempeln zu ermöglichen bei gleichzeitig effizienter Nutzung von Speicherplatz und Ressourcen.
Unterschied zwischen relationalen und Zeitreihen-Daten
Der wesentliche Unterschied zwischen relationalen und Zeitreihen-Daten liegt in ihrer Struktur und Organisation. Relationale Datenbanken organisieren Informationen tabellenbasiert mit festen Beziehungen zwischen Datensätzen. Im Gegensatz dazu erfassen Zeitreihen-Datenpunkte Informationen chronologisch über einen bestimmten Zeitraum. In Zeitreihen-Datenbanken wie InfluxDB werden Daten in ‚Measurements‘ organisiert, wobei jedes ‚Measurement‘ zeitlich gestempelte Tupel aus Zeitstempel und Wert enthält. Diese Struktur ermöglicht effiziente Speicherung und Abfrage von kontinuierlichen Zeitverläufen.
Vorteil von Zeitreihendatenbanken
Zeitreihen-Datenbanken sind darauf spezialisiert, Daten über die Zeit hinweg schnell und effizient zu verarbeiten und bieten eine konstante Eingabegeschwindigkeit. Durch ihre Optimierung für die schnelle Indizierung aggregierter Daten über die Zeit ermöglichen sie eine stabile Leistung. Dies ist insbesondere in Anwendungen mit kontinuierlichem Datenzuwachs von entscheidender Bedeutung. Im Gegensatz dazu werden relationale Datenbanken mit steigender Datenmenge durch Indizes langsamer.
i-flow und Microsoft SQL – Synergien in der Datenverarbeitung
i-flow und Microsoft SQL bieten eine wertvolle Kombination, um eine zuverlässige, sichere, und leistungsfähige Dateninfrastruktur in der Fabrik aufzubauen. i-flow dient als Schnittstelle, um heterogene Daten aus Produktionssystemen zu harmonisieren und in die MS SQL Datenbank zu überführen. Dabei können OT Daten (z.B. Prozessdaten) mit Daten aus der IT (z.B. serialisierte Stückliste) angereichert werden. So können zum Beispiel Anforderungen zur Rückverfolgung von Produkt- und Prozessdaten umgesetzt werden.
Während i-flow als Bindeglied und Datenverarbeiter zwischen operativen IT- und Produktionssystemen dient, bietet MS SQL den robusten und sicheren Datenbankserver.
