1.? 業(yè)務(wù)背景

某大廠物聯(lián)場景從消費領(lǐng)域擴展至城市數(shù)字化建設(shè)、分布式可再生能源等多個方向。物聯(lián)解決方案主要分為四大板塊：

工業(yè) 互聯(lián)網(wǎng) ：融合云計算、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、AI、 區(qū)塊鏈 等技術(shù)，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)鏈和供應(yīng)鏈優(yōu)勢，賦能多行業(yè)生態(tài)。

能源雙碳：基于分布式可再生能源產(chǎn)業(yè)變革現(xiàn)狀，利用云原生技術(shù)重構(gòu)分布式能源平臺底座，促進產(chǎn)業(yè)運營轉(zhuǎn)型和提升。

智能家居：依托平臺電商能力，擴大智能產(chǎn)品使用人群，滿足智能家居多場景需求。

數(shù)字倉庫：結(jié)合物流和 金融 積累，實現(xiàn)貨物和倉單數(shù)字化，并構(gòu)建倉儲數(shù)字化業(yè)務(wù)創(chuàng)新解決方案。

基于物聯(lián)網(wǎng)場景“云、邊、端”架構(gòu)，某大廠整合多領(lǐng)域應(yīng)用場景與功能需求，結(jié)合大數(shù)據(jù)、云原生、AI、區(qū)塊鏈等技術(shù)，成功打造物聯(lián)通用平臺。平臺基座為終端設(shè)備層，連接智能家居、供應(yīng)鏈金融、能源等各領(lǐng)域智能設(shè)備。核心層級包括技術(shù)平臺層（T-PaaS 層）和業(yè)務(wù)平臺層（B-PaaS 層）。T-PaaS 層通過構(gòu)建通用平臺，為物聯(lián)場景提供設(shè)備管理、數(shù)據(jù)處理、邊緣計算、數(shù)字孿生等功能。B-PaaS 層針對不同行業(yè)方向提供對應(yīng)業(yè)務(wù)平臺能力，進一步支撐智能家居、供應(yīng)鏈金融、能源雙碳等領(lǐng)域應(yīng)用。

某大廠在數(shù)字能源、智能家居和數(shù)字倉庫等領(lǐng)域應(yīng)用 IoTDB，支持能源設(shè)備監(jiān)控、智能家居數(shù)據(jù)分析和倉儲貨物實時監(jiān)管等業(yè)務(wù)。IoTDB 的高效存儲、實時查詢、云邊協(xié)同等能力，為物聯(lián)平臺提供了強大的技術(shù)基座，推動物聯(lián)網(wǎng)多領(lǐng)域場景實現(xiàn)智能化升級。

2.? 選型要點

某大廠對于時序數(shù)據(jù)庫的期望為：

高并發(fā)、高吞吐寫入：物聯(lián)時序數(shù)據(jù)規(guī)模龐大，寫多讀少，因此時序數(shù)據(jù)庫需支持多終端海量時序數(shù)據(jù)實時寫入。

實時聚合查詢分析：時序數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化語義較弱。時序數(shù)據(jù)庫需結(jié)合實時和歷史數(shù)據(jù)，生成可感知、可解讀、可調(diào)控的高語義數(shù)據(jù)結(jié)果，以備業(yè)務(wù)層應(yīng)用。

本地自治：為優(yōu)化時序數(shù)據(jù)處理成本，時序數(shù)據(jù)庫需支持數(shù)據(jù)源本地計算，減少不必要的數(shù)據(jù)復(fù)制與遷移。

分布式高可用：為滿足多行業(yè)規(guī)模化時序數(shù)據(jù)管理需求，時序數(shù)據(jù)庫需實現(xiàn)分布式部署，并支持多副本管理與高效集群擴容。

端邊云協(xié)同：參照物聯(lián)平臺“云、邊、端”架構(gòu)，時序數(shù)據(jù)庫需解決各終端部署難點。端側(cè)需支持弱 Schema 可插拔式接入；邊側(cè)需實現(xiàn)去中心化分布式架構(gòu)，方便遠程運維；云側(cè)需提供統(tǒng)一數(shù)據(jù)應(yīng)用接口，支撐豐富應(yīng)用能力。

某大廠認可 IoTDB 為物聯(lián)網(wǎng)場景量身打造的系統(tǒng)架構(gòu)與多項功能特性，選擇 IoTDB 為時序數(shù)據(jù)管理核心的原因為：

物聯(lián)網(wǎng)專屬模型：樹狀結(jié)構(gòu)支持單節(jié)點管理百萬設(shè)備、千萬條時間序列，模型定義靈活，擴展方便，適合物聯(lián)網(wǎng)海量設(shè)備數(shù)據(jù)監(jiān)控場景。

高效存儲、高壓縮比：通過 TsFile 優(yōu)化時間序列編碼和壓縮方法，結(jié)合針對物聯(lián)網(wǎng)優(yōu)化的 IoT-LSM 時序存儲引擎，支持海量數(shù)據(jù)高效存儲，寫入性能可達千萬點/秒。

高效查詢：通過預(yù)聚合和時序索引，高效支持數(shù)據(jù)過濾、聚合查詢、降采樣查詢等物聯(lián)網(wǎng)典型時序數(shù)據(jù)查詢種類。

云邊協(xié)同：端側(cè)通過 TsFile 實現(xiàn)數(shù)據(jù)即插即用，邊側(cè)部署輕量化單機版 IoTDB 實現(xiàn)自治。依托統(tǒng)一文件格式 TsFile，IoTDB 支持端側(cè)、邊側(cè)數(shù)據(jù)傳輸至云平臺，不需要重新組織和重復(fù)寫入。數(shù)據(jù)同步邏輯簡單，并能有效節(jié)省網(wǎng)絡(luò)帶寬消耗。

生態(tài)豐富：IoTDB 支持與 Flink、Spark、Grafana 等系統(tǒng)集成，有效拓展時序數(shù)據(jù)管理解決方案的豐富性。

憑借 IoTDB 的存儲性能、查詢效率及高擴展性優(yōu)勢，某大廠的時序數(shù)據(jù)管理需求得到了全方位滿足。

3.? 應(yīng)用場景及效果

某大廠在多個領(lǐng)域落地以 IoTDB 為基座的物聯(lián)網(wǎng)解決方案，典型場景如下：

（1）數(shù)字能源

數(shù)字能源領(lǐng)域涉及光伏、風(fēng)機、儲能電池、充電樁等設(shè)備，這些設(shè)備一般呈分散式分布。因此，方案架構(gòu)側(cè)重于“端-邊-云”數(shù)據(jù)協(xié)同，通過邊緣節(jié)點實時采集設(shè)備運行數(shù)據(jù)，傳輸至云側(cè)處理分析。此架構(gòu)方便在發(fā)電側(cè)和儲能側(cè)建立、調(diào)整本地化調(diào)度策略，實現(xiàn)本地能量循環(huán)平衡。

基于行業(yè)需求，某大廠構(gòu)建了邊云協(xié)同的能源物聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)體系。端側(cè)通過 ModbusRTU、ModbusTCP、OPC 等采集協(xié)議，將充電樁、換電站、逆變器等設(shè)備數(shù)據(jù)上傳至邊側(cè)。邊側(cè)網(wǎng)關(guān)整合數(shù)據(jù)后，將數(shù)據(jù)上傳至云側(cè)物聯(lián)管理平臺。

云側(cè)物聯(lián)管理平臺包括接入層和管理層。接入層涵蓋協(xié)議適配、安全認證、Topic 權(quán)限策略等模塊，并支持邊端業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)同步。管理層實現(xiàn)設(shè)備管理、數(shù)字孿生、邊緣計算和數(shù)據(jù)處理等功能，通過 API 網(wǎng)關(guān)支撐能源設(shè)備管理、碳資產(chǎn)管理、光伏設(shè)備運維等上游應(yīng)用。

IoTDB 應(yīng)用于云側(cè)物聯(lián)管理平臺，支持設(shè)備模型建構(gòu)、高效寫入、自定義數(shù)據(jù)處理、低延遲查詢等操作，幫助實現(xiàn)多類能源設(shè)備實時運維監(jiān)控。以某電力能源項目要求為例，IoTDB 需接入測點數(shù)超 5000 萬，寫入速度達千萬級/秒，存儲超 5 年全量數(shù)據(jù)，實現(xiàn)查詢秒級響應(yīng)，時間窗口統(tǒng)計業(yè)務(wù)支持百萬級/秒處理能力，并提供低運維成本云邊協(xié)同能力。

（2）智能家居

某大廠智能家居方案架構(gòu)中，設(shè)備接入層采集家居設(shè)備數(shù)據(jù)并傳輸至物聯(lián)平臺。物聯(lián)平臺涵蓋設(shè)備分組、設(shè)備孿生、物模型等功能，定義和管理設(shè)備及其上報數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，水電氣服務(wù)包含多個關(guān)鍵組件：

數(shù)據(jù)查詢組件：執(zhí)行權(quán)限校驗、數(shù)據(jù)校驗、數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)聚合等操作，確保查詢結(jié)果安全性和準確性。

降采樣組件：通過定時調(diào)度、元數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)聚合等，對數(shù)據(jù)進行降采樣處理，還原數(shù)據(jù)基本走勢。

聚合算子組件：執(zhí)行累計值、平均值、實時功率、狀態(tài)時長等多種聚合計算。

時間聚合組件：按小時、天、周等時間維度進行數(shù)據(jù)聚合。

IoTDB 應(yīng)用于智能家居系統(tǒng)水電氣場景，支持水表、電表、氣表使用量實時監(jiān)控與統(tǒng)計，為水電氣服務(wù)關(guān)鍵組件提供功能支撐。目前，IoTDB 接入家居系統(tǒng)測點數(shù)超 100 萬，消息寫入速率達 45 萬+/分鐘，存量數(shù)據(jù)超 32 億條，支持六種算子、五種時間維度聚合查詢，讀取成本由 4 元/千次降至 1 元/百萬次。

（3）數(shù)字倉庫

某大廠數(shù)字倉庫方案架構(gòu)聚焦實時倉儲貨物監(jiān)管及數(shù)字倉單管理，主要包含三部分：

全流程控貨：覆蓋入庫、在庫、出庫各環(huán)節(jié)。通過圖像視頻采集實現(xiàn)遠程看貨，借助自動繪制輪廓和實時貨物關(guān)聯(lián)實現(xiàn)智能守貨，全程對貨物進行監(jiān)管、主動告警并上鏈存證，達成高效 AI 管控。

多品類監(jiān)管：針對倉儲領(lǐng)域現(xiàn)貨、期貨市場的重點品類商品（如金屬、化工商品、消費品等）提供智能監(jiān)管方案。

高可信數(shù)字倉單：實現(xiàn)倉單開立、交易、質(zhì)押、兌付、驗真全流程上鏈存證，支持實時遠程看貨，確保可信。

IoTDB 為數(shù)字倉庫提供時序數(shù)據(jù)實時感知能力。結(jié)合其他數(shù)據(jù)，形成倉儲產(chǎn)業(yè)化數(shù)字鏈，支持貨物狀態(tài) 24 小時實時調(diào)取、監(jiān)控、異常告警等業(yè)務(wù)，降低倉儲人力成本，為數(shù)字化倉單交易提供依據(jù)，便于開展更豐富的數(shù)字化業(yè)務(wù)。

4.? 未來展望

某大廠提出，時序數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域處于市場爆發(fā)期，發(fā)展迅速，而 IoTDB 是其中的佼佼者。從長期來看，時序數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)可觀測性是商用化基礎(chǔ)，多級多角度數(shù)據(jù)管理、可視化運維、深度分析追蹤是未來發(fā)展的重要關(guān)注點。同時，單位數(shù)據(jù)應(yīng)用價值的 經(jīng)濟 性是商用化經(jīng)濟效益的重要衡量指標。時序數(shù)據(jù)庫需要以應(yīng)用價值為牽引，實現(xiàn)采存算用一體化發(fā)展，進一步降低數(shù)字化成本。

IoTDB 多項功能研發(fā)成果，如 AINode、視圖、流處理引擎、系統(tǒng)監(jiān)控面板、可視化控制臺及Workbench 等易用性工具，加強了 IoTDB 在時序數(shù)據(jù)實時處理、機器學(xué)習(xí)分析、權(quán)限管理、可視化管理等維度的能力，能夠有效保障對時序數(shù)據(jù)的規(guī)模化應(yīng)用。

未來，IoTDB 將持續(xù)迭代升級，緊密貼合用戶業(yè)務(wù)發(fā)展節(jié)奏，建立和完善高穩(wěn)定、強性能的萬物互聯(lián)平臺基座，推動物聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化進程加速發(fā)展。