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走进时序数据

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走进时序数据

什么叫时序数据?

万物互联的今天,物联网场景、工业场景等各类场景都在进行数字化转型,人们通过在各类设备上安装传感器对设备的各类状态进行采集。如电机采集电压、电流,风机的叶片转速、角速度、发电功率;车辆采集经纬度、速度、油耗;桥梁的振动频率、挠度、位移量等。传感器的数据采集,已经渗透在各个行业中。

通常来说,我们把每个采集点位叫做一个测点( 也叫物理量、时间序列、时间线、信号量、指标、测量值等),每个测点都在随时间的推移不断收集到新的数据信息,从而构成了一条时间序列。用表格的方式,每个时间序列就是一个由时间、值两列形成的表格;用图形化的方式,每个时间序列就是一个随时间推移形成的走势图,也可以形象的称之为设备的“心电图”。

传感器产生的海量时序数据是各行各业数字化转型的基础,因此我们对时序数据的模型梳理主要围绕设备、传感器展开。

时序数据中的关键概念有哪些?

时序数据中主要涉及的概念由下至上可分为:数据点、测点、设备。

数据点

  • 定义:由一个时间戳和一个数值组成,其中时间戳为 long 类型,数值可以为 BOOLEAN、FLOAT、INT32 等各种类型。
  • 示例:如上图中表格形式的时间序列的一行,或图形形式的时间序列的一个点,就是一个数据点。

测点

  • 定义:是多个数据点按时间戳递增排列形成的一个时间序列。通常一个测点代表一个采集点位,能够定期采集所在环境的物理量。
  • 又名:物理量、时间序列、时间线、信号量、指标、测量值等
  • 示例:
    • 电力场景:电流、电压
    • 能源场景:风速、转速
    • 车联网场景:油量、车速、经度、维度
    • 工厂场景:温度、湿度

设备

  • 定义:对应一个实际场景中的物理设备,通常是一组测点的集合,由一到多个标签定位标识
  • 示例
    • 车联网场景:车辆,由车辆识别代码 VIN 标识
    • 工厂场景:机械臂,由物联网平台生成的唯一 ID 标识
    • 能源场景:风机,由区域、场站、线路、机型、实例等标识
    • 监控场景:CPU,由机房、机架、Hostname、设备类型等标识

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