Zeitreihen-DB vs. Historian im Unified Namespace (UNS)

Im Bereich des industriellen IoT (IIoT) und der Industrie 4.0 hat sich der Unified Namespace (UNS) als eine zentrale Architektur herauskristallisiert, die Echtzeit-Datenströme innerhalb eines Unternehmens zentralisiert. Innerhalb dieses Rahmens werden häufig zwei primäre Systeme für die Datenspeicherung und -analyse in Betracht gezogen. Zeitreihen-DB (TSDBs) vs. Historian.  Beide dienen zwar der Verwaltung von Zeitstempeldaten, unterscheiden sich aber in ihren Funktionen, Integrationsmöglichkeiten und Rollen innerhalb des UNS erheblich. Es gibt keine Einheitslösung; die beste Lösung hängt von den individuellen Bedürfnissen und Prioritäten ab.

Zum Verständnis des Unified Namespace (UNS)

Der UNS fungiert als zentrale Datenstruktur, die alle Echtzeitdaten aus verschiedenen Quellen – wie SPS, Sensoren und MES-Systeme – über standardisierte Protokolle wie MQTT organisiert und zugänglich macht. Diese Architektur erleichtert den nahtlosen Datenfluss im gesamten Unternehmen und fördert Interoperabilität und Echtzeitanalysen. Mehr dazu erfahren Sie hier.

Historians: Traditionelle Lösungen für Zeitreihendaten

Historians, (wie Canary Labs) sind seit langem ein fester Bestandteil von Industrieumgebungen. Sie sind für die effiziente Erfassung, Speicherung und Abfrage von Zeitreihendaten aus Betriebstechnologien konzipiert.

Vorteile:

• Ausgereift, zuverlässig und für den industriellen Einsatz konzipiert (für OT People): Historians haben eine lange Erfolgsbilanz in industriellen Umgebungen und bieten bewährte Zuverlässigkeit und Stabilität für kritische Vorgänge. Sie wurden unter Berücksichtigung der Anforderungen und Beschränkungen von OT-Umgebungen entwickelt.
• Compliance-fähig (gesetzliche Normen wie 21 CFR Part 11): Diese Systeme sind häufig mit Funktionen ausgestattet, die die Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften unterstützen und den Audit-Prozess vereinfachen. Diese integrierte Konformität ist in stark regulierten Branchen von entscheidender Bedeutung.
• Native Integration mit OT-Systemen (SCADA, SPS, entweder als Teil des Systems oder als eigenständiges System): Historians sind so konzipiert, dass sie sich nahtlos in gängige industrielle Kontrollsysteme einbinden lassen und die Erfassung von Echtzeitdaten aus SPS- und SCADA-Systemen ermöglichen. Diese enge Integration vereinfacht die Bereitstellung und gewährleistet die Kompatibilität mit der vorhandenen Infrastruktur.
• Starke Datenkompression und Langzeitspeicherung: Diese Systeme zeichnen sich durch die effiziente Speicherung großer Mengen historischer Daten aus und ermöglichen so Trendanalysen und eine langfristige Leistungsüberwachung. Eine wirksame Komprimierung sorgt dafür, dass große Datenmengen überschaubar bleiben.
• Ereignisverfolgung und Prüfpfade: Historians bieten eine detaillierte Ereignisverfolgung und Prüfprotokolle, die wertvolle Einblicke in Systemereignisse und betriebliche Anomalien ermöglichen. Diese Prüfprotokolle sind für die Fehlersuche, die Ursachenanalyse und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften unerlässlich.

Die Herausforderungen:

Datenhistoriker bieten klare Vorteile. Doch im Kontext der Industrie 4.0 stellt ihre Geschlossenheit die Frage: Was, wenn Daten breiter genutzt werden sollen?

• Weniger flexibel für benutzerdefinierte Analysen und Data Science: Historians können weniger anpassungsfähig für fortgeschrittene Analysetechniken sein, die spezielle Datentransformationen oder die Integration mit modernen Data-Science-Tools erfordern. Diese begrenzte Flexibilität kann Innovationen und fortschrittliche datengestützte Entscheidungsfindung behindern.
• Die Lizenzierungskosten können hoch sein: Aufgrund ihrer speziellen Beschaffenheit können die Lizenzkosten für Historiker beträchtlich sein, insbesondere bei groß angelegten Implementierungen. Die hohen Kosten können für einige Unternehmen ein Hindernis für den Einstieg darstellen.
• Skalierung und Export großer Datensätze können komplex sein: Die Skalierung von Historians zur Anpassung an wachsende Datenmengen und der Export großer Datensätze für externe Analysen kann ein komplexer und zeitaufwändiger Prozess sein. Diese Komplexität kann die Fähigkeit zur Anpassung an sich ändernde Datenanforderungen einschränken.
• Langsamer für Ad-hoc-Abfragen oder hochfrequente Datenabfragen: Ihre Architektur ist möglicherweise nicht für Ad-hoc-Abfragen oder den schnellen Abruf von Hochfrequenzdaten optimiert, die für Echtzeitanalysen erforderlich sind. Dies kann die Reaktionsfähigkeit wichtiger Anwendungen beeinträchtigen.

Zeitreihen-Datenbanken (TSDBs): Moderne Alternativen

TSDBs wie TimescaleDB und InfluxDB sind spezialisierte Datenbanken. Sie sind semantisch aufgebaut und eignen sich besonders für Hochgeschwindigkeitsumgebungen. Daten werden dort primär als neue Einträge angehängt, anstatt bestehende Datensätze zu verändern.

Vorteile:

• Leistungsstarke, schnelle Lese- und Schreibvorgänge für massive Datenströme: Diese Datenbanken sind speziell für die effiziente Aufnahme und den Abruf von Daten mit Zeitstempel konzipiert und eignen sich hervorragend für Umgebungen mit hohem Datenvolumen und hoher Geschwindigkeit. Diese Leistung ist entscheidend für die Überwachung und Analyse in Echtzeit.
• Horizontale Skalierung, Cloud-freundlich: Zeitseriendatenbanken können problemlos horizontal über mehrere Knoten skaliert werden und eignen sich daher gut für Cloud-Bereitstellungen und wachsende Datenmengen. Cloud-native Designs erleichtern die Bereitstellung, Verwaltung und Skalierung.
• Hervorragend geeignet für Analysen, ML und benutzerdefinierte Dashboards (für IT-Mitarbeiter): Sie bieten leistungsstarke Funktionen für die Durchführung komplexer Analysen, den Aufbau von Modellen für maschinelles Lernen und die Erstellung benutzerdefinierter Dashboards zur Visualisierung von Dateneinblicken. Ihre Flexibilität ist eine wesentliche Stärke für die Datenexploration und prädiktive Analysen.
• Open Source oder niedrigere Lizenzkosten: Viele Zeitreihendatenbanken sind quelloffen oder bieten im Vergleich zu herkömmlichen Historikern günstigere Lizenzierungsmodelle. Dies kann die Gesamtbetriebskosten erheblich senken.
  Einfache Integration mit modernen Tools (Grafana, Python, Spark usw.): Sie bieten eine nahtlose Integration mit einer breiten Palette moderner Datentools und Programmiersprachen, was eine größere Flexibilität bei der Datenanalyse und Anwendungsentwicklung ermöglicht. Diese breite Kompatibilität fördert Innovation und Integration in die bestehende IT-Infrastruktur.

Herausforderungen:

• Fehlende native OT-Compliance-Funktionen: Zeitreihendatenbanken verfügen möglicherweise nicht über integrierte Funktionen zur Unterstützung der Einhaltung branchenspezifischer Vorschriften wie 21 CFR Part 11. Die Implementierung dieser Funktionen erfordert oft zusätzlichen Aufwand und Fachwissen.
• Erfordert zusätzliche Tools für die Kontext- und Ereignisanreicherung: In der Regel sind zusätzliche Tools und Prozesse erforderlich, um Kontextinformationen hinzuzufügen und Ereignisdaten für eine aussagekräftigere Analyse anzureichern. Dies kann die Komplexität erhöhen und den Bedarf an Fachwissen steigern.
• Nicht immer für die langfristige Speicherung von Daten optimiert: Ihre Architektur ist möglicherweise nicht für die Speicherung und effiziente Abfrage sehr langfristiger historischer Daten optimiert. Möglicherweise sind Langzeitarchivierungslösungen erforderlich.
• Datenqualität und -validierung hängen stark von externen Prozessen ab: Datenqualität und -validierung hängen von externen Prozessen und Tools ab und erfordern eine sorgfältige Implementierung, um die Datengenauigkeit zu gewährleisten. Diese externe Abhängigkeit bringt zusätzliche Belastungen und Verantwortlichkeiten für die Datenpipeline mit sich.

Zeitreihen-Datenbanken vs. Historians

Fazit

Sowohl Historians als auch Zeitreihen-Datenbanken bieten einzigartige Stärken innerhalb eines einheitlichen Namensraums für das industrielle IoT. Historians bieten bewährte Zuverlässigkeit, Compliance-Funktionen und OT-Systemintegration, wodurch sie für traditionelle industrielle Umgebungen gut geeignet sind. Zeitreihendatenbanken sind besonders gut in der Verarbeitung großer Datenmengen. Sie ermöglichen zudem fortschrittliche Analysen und bieten eine flexible Integration mit modernen IT-Tools. Die Wahl hängt davon ab, wie gut Compliance, OT-Integration, Skalierbarkeit, Analysen und Kosten in der Industrie 4.0 ausbalanciert werden.