IoTDB时序数据库在农业物联网中的应用

随着物联网技术的快速发展,农业物联网已成为现代农业的重要发展方向。在农业物联网中,时序数据库作为数据处理的关键环节,其重要性不言而喻。为提高农业物联网中各种传感器数据存储、查询、分析的性能,文章提出一种基于IoTDB的农业物联网数据管理架构。

基于IoTDB的航空发动机试验数据清洗与升维方法

航空发动机型号研制过程中会产生大量的试验数据,为了充分发挥这些数据的作用,选用IoTDB数据管理平台,对航空发动机多源试验数据的清洗和升维方法进行了研究,并提供了一种面向多源数据融合的分布式数据平台架构。通过该平台,可保证数据得到高效利用,解决了通过人工手段处理、整合数据费时耗力且效果不理想的问题,同时为后续开展数据挖掘奠定了基础。

Apache IoTDB在智能运维平台存储中的应用

目前城市轨道交通行业飞速发展,随着运营列车的数量增加,列车运行数据爆发式增长。传统的轨道交通数据处理方式中,各类传感器数据杂乱不统一,且难以对高频、时序、海量列车数据进行计算、存储。Apache IoTDB是由清华大学软件团队研发的高性能、轻量级的开源物联网原生数据库,其具备低存储成本、高速查询写入的特点,围绕系统的架构设计,采用Iginx高可扩展时序数据库集群系统,可以解决海量列车数据的计算与存储问题,可以满足智能运维领域的高速数据写入和查询要求,为推进轨道交通智能运维后续复杂数据分析、数据挖掘需求打好数据基础。

基于IotDB时序数据库在轨道交通中的应用研究

本文为了解决主机厂数字化业务系统中时间序列数据标准不统一,数据分析效率低,无法实时共享,数据重复、冲突,存储空间占用大等问题,研究基于IotDB时序数据库的城轨车数据采集、存储以及在线展示方法,最终实现了对城轨车移动产品、工厂制造数据、实验数据和调试数据的采集,地铁数据的分布式存储以及在线时序数据的应用展示。

IoTDB物联网数据库在城市轨道交通车辆智能运维系统中的应用

介绍了城市轨道交通车辆智能运维系统的功能需求,并分析了IoTDB物联网数据库时序数据库在构建城市轨道交通车辆智能运维系统中的适用性。基于IoTDB,提出了一种轻量化城市轨道交通车辆智能运维系统总体架构,该架构能够有效提高系统对列车时序数据的处理能力和处理效率,降低系统运维难度和成本。

基于QAR数据的飞机航迹显示系统实现

本文采用由百度提供的JavaScript API建立二维的飞机航迹仿真模型,将QAR中记录的飞行数据与IOTDB数据库、JavaSpring、JQuery等技术结合起来,模拟并分析历史航迹。利用IOTDB在处理时序数据上的优势,实现了历史航迹显示、动态航迹显示和航班风险分析功能,并提供了操作便捷、清晰直观的可视化界面。在事故调查与分析时,基于QAR显示的航迹系统能够还原在雷达和ADS-B传输信号失效的飞行过程中的航迹信息,为事故调查提供依据。

工业大数据软件面临的挑战及应用发展

工业大数据是工业领域相关数据集的总称,是智能制造与工业互联网的核心要素。工业大数据软件负责工业互联网数据采集、管理、处理、分析和应用等任务,包括系统软件、领域平台和企业应用3个层次的软件构件。分析了智能工业互联网应用场景下工业大数据软件开发所面临的挑战;聚焦如何有效收集、存储并分析工业物联网时序数据,如何降低大数据处理分析的技术门槛,如何快速低成本构建工业大数据应用软件系统;最后对工业大数据软件的应用情况及未来工业大数据软件的发展愿景进行了展望。

基于超高速线程并行处理技术的民机试飞数据预处理系统设计

试飞数据作为民机试飞过程中最重要的产物,是表明符合性、验证设计合理性的依据;传统模式下,需要在航后卸载机载记录器中的原始数据,通过4~5小时的预处理时间才能完成试飞数据的工程量转换,耗时耗力,严重影响试飞效率;立足于实际试飞场景,提出了在机载环境下实时进行试飞数据预处理的理念,采用超高速线程并行处理技术,集成了IoTDB时序数据库,设计研制了机载数据在线完全预处理系统;经实验测试,系统实现了国产某大型客机200 Mbps带宽下近80000个试飞数据的实时接收、预处理和数据库存储,将以往的预处理周期压缩至20分钟,支持了高强度、大密度试飞要求。