InfluxDB ist eine leistungsstarke Open-Source-Zeitreihendatenbank. Sie wurde speziell für die effiziente Speicherung und Abfrage von Zeitreihendaten entwickelt.
Zeitreihendaten sind Datenpunkte, die mit einem Zeitstempel versehen sind und kontinuierlich über die Zeit erfasst werden. Diese Art von Daten ist in vielen Anwendungen und Branchen weit verbreitet, einschließlich der Fabrikautomatisierung.
Unterschied zwischen relationalen und Zeitreihen-Daten
Relationale Daten sind in einer tabellenbasierten Struktur mit festen Beziehungen zwischen den Datensätzen organisiert, während Zeitreihendaten Informationen in chronologischer Reihenfolge über einen bestimmten Zeitraum erfassen.
So werden Daten in InfluxDB zum Beispiel in sogenannten „Measurements“ organisiert. In jedem „Measurement“ werden Datenpunkte gespeichert, die als Tupel aus Zeitstempel und Wert vorliegen.
Warum Zeitreihen-Datenbanken?
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.
Die Vorteile von InfluxDB
InfluxDB zeichnet sich durch Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und eine einfache Abfragesprache aus. Hierdurch ergeben sich für den industriellen Kontext unter anderem folgende Vorteile:
- Effiziente Speicherung von Zeitreihendaten: InfluxDB ermöglicht die effiziente Speicherung von Zeitreihendaten mit minimalem Speicherplatzbedarf. Gleichzeitig lässt die Datenbank die schnelle Erfassung und Abfrage großer Mengen von Daten zu.
- Zeitreihendatenmodell: InfluxDB verwendet ein spezielles Datenmodell für Zeitreihendaten, das effiziente Abfragen und Aggregationen ermöglicht. Dies ist besonders nützlich für die Analyse von historischen Daten und die Erkennung von Trends.
- Skalierbarkeit: InfluxDB ist horizontal skalierbar, d.h. auch für Umgebungen steigender Anforderungen geeignet. Dies ist von Vorteil, da Fabriken dynamisch sind und so zum Beispiel eine Vielzahl neuer Datenquellen einfach integriert werden kann.
InfluxDB in der Fabrik
InfluxDB wird erfolgreich in Szenarien eingesetzt, die eine kontinuierliche Erfassung und Speicherung von Daten über einen längeren Zeitraum erfordern. Dies umfasst Bereiche wie die Überwachung von Serverleistung, die Aufzeichnung von Sensordaten, die Zustandsüberwachung von Maschinen und vieles mehr. Im folgenden ein paar Beispiele:
- Echtzeitüberwachung: Sie können Daten von Sensoren und Maschinen in Echtzeit in InfluxDB erfassen und mit i-flow analysieren. Dies ermöglicht die sofortige Erkennung von Abweichungen und Problemen in der Produktion.
- Condition Monitoring: Durch kontinuierliche Speicherung von Maschinendaten ermöglicht InfluxDB das Condition Monitoring, um den Zustand von Geräten und Anlagen in Echtzeit zu überwachen und Anomalien oder potenzielle Wartungsbedarf frühzeitig zu identifizieren.
- Historische Analyse: InfluxDB speichert und optional aggregiert Daten automatisch über einen längeren Zeitraum hinweg, was es ermöglicht, historische Analysen durchzuführen und Trends in der Produktion zu identifizieren.
i-flow und InfluxDB – eine leistungsstarke Kombination
i-flow und InfluxDB bieten eine leistungsstarke Kombination, um eine zuverlässige, sichere, und leistungsfähige Dateninfrastruktur für Zeitreihendaten in der Fabrik aufzubauen. i-flow dient als Schnittstelle, um heterogene Daten aus Produktionssystemen zu harmonisieren und in die influxDB Datenbank zu überführen. Dabei können OT Daten (z.B. Prozess- oder Sensordaten) normalisiert und mit Daten aus anderen Systemen (z.B. Steuerungen, Sensoren, Datenbanken) angereichert werden.
Während i-flow als Bindeglied und Datenverarbeiter zwischen IT- und Produktionssystemen dient, bietet influxDB den robusten und sicheren Datenbankserver für Zeitreihendaten.