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  • 实时数据库

    千次阅读 2015-09-28 23:23:16
    公司要做一个自动控制流水线系统,查阅了不少资料,考虑用实时数据库+关系数据库来实现。先说说概念。 一、概念 实时数据库系统是开发实时控制系统、数据采集系统、CIMS系统等的支撑软件。在流程行业中,大量使用...

    公司要做一个自动控制流水线系统,查阅了不少资料,考虑用实时数据库+关系数据库来实现。先说说概念。

    一、概念

           实时数据库系统是开发实时控制系统、数据采集系统、CIMS系统等的支撑软件。在流程行业中,大量使用实时数据库系统进行控制系统监控,系统先进控制和优化控制,并为企业的生产管理和调度、数据分析、决策支持及远程在线浏览提供实时数据服务和多种数据管理功能。实时数据库已经成为企业信息化的基础数据平台,可直接实时采集、获取企业运行过程中的各种数据,并将其转化为对各类业务有效的公共信息,满足企业生产管理、企业过程监控、企业经营管理之间对实时信息完整性、一致性、安全共享的需求,可为企业自动化系统与管理信息系统间建立起信息沟通的桥梁。帮助企业的各专业管理部门利用这些关键的实时信息,提高生产销售的营运效率。

          实时数据库的一个重要特性就是实时性,包括数据实时性和事务实时性。数据实时性是现场IO数据的更新周期,作为实时数据库,不能不考虑数据实时性。一般数据的实时性主要受现场设备的制约,特别是对于一些比较老的系统而言,情况更是这样。事务实时性是指数据库对其事务处理的速度。它可以是事件触发方式或定时触发方式。事件触发是该事件一旦发生可以立刻获得调度,这类事件可以得到立即处理,但是比较消耗系统资源;而定时触发是在一定时间范围内获得调度权。作为一个完整的实时数据库,从系统的稳定性和实时性而言,必须同时提供两种调度方式。

            针对不同行业不同类型的企业,实时数据库的数据来源方式也各不相同。总的来说数据的主要来源有DCS控制系统、由组态软件+PLC建立的控制系统、数据采集系统(SCADA)、关系数据库系统、直接连接硬件设备和通过人机界面人工录入的数据。根据采集的方式方法可以分为:支持OPC协议的标准OPC方式、支持DDE协议的标准DDE通讯方式、支持MODBUS协议的标准MODBUS通信方式、通过ODBC协议的ODBC通信方式、通过API编写的专有通信方式、通过编写设备的专有协议驱动方式等等。


    二、用途

            对于现代工业企业,如何能使决策者随时查看生产过程数据,以便快速地做出更为灵活的商业决策,是企业信息化建设的关键,在企业MES所关注的各项资源中,生产过程信息依然是重要的资源,如果不能解决生产过程信息实时有效上传的问题,将仍然无法充分利用和保障MES及ERP管理系统的投资。
           企业MES核心是实时历史数据库,工厂的历史数据对公司来说是很有价值的,实时数据库的核心就是数据档案管理,它采集并存储与流程相关的上千点的数据,多年应用历史数据库管理的经验告诉我们,现很难知道将来进行分析时哪些数据是必须的。因此,保存所有的数据是防止丢失所需信息的最好方法。此外,要改进产品,必须具备与之相关物料的信息,并了解当前和过去的操作状态。实时数据库采集、存储流程信息,用来指导工艺改进、降低物料、增加产量。极星实时数据库,就采用了当今先进的并行计算技术和分布式系统架构,对实时、准实时数据进行高效的数据压缩和长期的历史存储,同时提供高速的实时、历史数据服务为企业的管理人员能及时、全面的掌握生产、销售情况,提升资源利用率和生产可靠性,从而增强企业的核心竞争力。
           实时数据库为最终用户提供了快捷、高效的工厂信息,由于工厂实时数据存放在统一的数据库中,工厂中的所有人,无论在什么地方都可看到和分析相同的信息,客户端的应用程序可使用户很容易对工厂级实施管理,诸如工艺改进、质量控制、故障预防维护等。通过实时数据库可集成产品计划、维护管理、专家系统、化验室信息系统、模拟与优化等应用程序,在业务管理和实时生产之间起到桥梁作用。

           一个实时数据库系统的优劣,主要体现在它提供的功能是否齐备,系统性能是否优越,能否完成有效的数据存取,各种数据操作、查询处理、存取方法、完整性检查,保证相关的事务管理,事务的概念、调度与并发控制、执行管理及存取控制,安全性检验。

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  • 实时数据库与时序数据库

    千次阅读 多人点赞 2020-11-18 10:40:39
    在工业大数据数据库存储领域,除了传统的关系型数据库和分布式数据库以外,还有一种类型的数据库是非常常用,而且是非常有必要的,就是实时数据库,以及时序数据库。 但是,大家可能会有疑问,都是专门处理时序数据...

    1、概述

    在工业大数据数据库存储领域,除了传统的关系型数据库和分布式数据库以外,还有一种类型的数据库是非常常用,而且是非常有必要的,就是实时数据库,以及时序数据库。
    但是,大家可能会有疑问,都是专门处理时序数据的,这是两种数据库吗?他们之间有什么联系?

    1.1发展历史

    实时数据库是数据库系统的一个分支,它适用于处理不断更新快速变化的数据及具有时间限制的事务处理。实时数据库技术是实时系统和数据库技术相结合的产物。实时数据库最起初是基于先进控制和优化控制而出现的,对数据的实时性要求比较高,因而实时、高效、稳定是实时数据库关键的指标。
    实时数据库的研究设计始于20世纪80年代中期。当时的美国随着流程工业和航天工业的发展,大量的测量数据需要集成和存储,采用关系数据库难以满足速度和容量的要求,而且接口访问复杂,不适合科研和监控的需要,因此诞生了以工业监控为目的的实时数据库。实时数据库系统一般是商业企业信息化建设和工业控制智能化的基础,在商业化的实时数据库产品开发上,国外有不少著名公司在原有自营业务的基础上推出了相应的实时数据库产品。

    到了90年代,实时数据库在流程工业全世界范围内大行其道,源于以太网的逐步普及;主要应用于工业监控、控制和公用工程。
    国内的实时数据库研究开始得晚一些。随着国内工业界对分布式控制系统(Distributed Control System,DCS)的广泛引进和应用,教育科技界率先进行研究实时数据库理论的研究。目前对实时数据库系统(Real Time Database System,RTDBS)的研究主要来解决实时系统中的数据管理问题或为RTDBS提供时间驱动调度资源分配算法

    目前实时数据库已经应用到众多领域,它的应用范围还在不断扩展,业界的工程师在不断创造出实时数据库的应用模式。实时数据库还可用于会计、银行、法律、医疗记录、多媒体、过程控制、预定系统和科学数据分析等领域。
    整体来看,以监控为目的的实时数据库只是狭义上的实时数据库,广义上讲,只要一个数据库具备实时处理过程,即以足够快的速度处理事务来返回结果并及时响应,且处理的工作事务的状态不断变化,那它就是实时数据库。而以监控为目的的实时数据库满足这些条件,它处理的是传感器或设备不断产生的时序数据,可以快速处理、及时响应。其“时序数据”作为重要特征区别于其他各类数据库,于是就有了另外一个名字:时序数据库。

    时序数据库在维基百科上的解释:A time series database (TSDB) is a software system that is optimized for handling time series data, arrays of numbers indexed by time (a datetime or a datetime range). 翻译过来就是“时序列数据库用来存储时间序列(time-series)数据并以时间(点或区间)建立索引的软件系统。”

    所以,实时数据库的概念包含时序数据库,也就是说可以处理时序数据的实时数据库就是大家所说的时序数据库,实时数据库还可以处理时序数据以外的数据。网上流传的各种定义和观点大多没有抓住其本质,把各种表象、形态、架构、甚至某个产品的功能当作实时数据库的特征给下定义,不具有参考价值。

    1.2发展未来

    在国家层面,“实时数据库”被看作是与操作系统统一级别的基础软件。2015年12月14日,工业和信息化部发布贯彻落实《国务院关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》行动计划(2015-2018年),明确了2018年“互联网+”总体目标。文中关于实时数据库有如下内容:
    “发展软件和信息技术服务业。推动基础软件核心关键技术突破,加快新兴领域基础控制及应用软件发展。支持高端工业软件、新型工业APP的研发和应用,发展自主可控工业操作系统及实时数据库等基础软件,提升设计、仿真、管理、控制类工业软件的国产化率和应用水平。”

    1.3小结

    工业监控领域的实时数据库其实并不单单只是一个数据库,而是一个系统,包括对各类工业接口的数据采集,海量监测数据的压缩、存储及检索,基于监测数据的反馈及控制功能等。它主要是为了解决当时关系型数据库不太擅长的领域,包括:
           1、 海量时序数据的实时读写操作

    2、 大容量时序数据的存储

    3、 集成了工业接口的时序数据采集

    4、 集成控制功能,可实现实时控制

    但是,“海量”、“大容量”是相对意义上的,十年前几百GB可能就已经算是“海量”了,但随着大数据技术的飞速发展,数据量朝着TB、PB一路高歌猛进,测点规模动则百万、千万起步,部分起步早的实时数据库由于跟不上时代变化而逐步落伍,大浪淘沙筛选出真正的“金子”,它们在新的时代、新的领域将继续解决实时数据处理领域面临的各种问题。
    于此同时,随着Hadoop的普及,基于各种开源组件出现了许多新兴的时序数据库,它们继承了Hadoop的“大数据”基因,为处理海量时序数据而生,他们正在互联网领域快速成长,优秀的基因赋予它们光明的未来,但也正在或即将面临大浪淘沙,以及实时数据库的挑战。

    新的实时数据库或时序数据库也许正在诞生,还有那些已经长大的, 有的依然健壮成长,有的走向衰落,在这段生命里,大家研究同一个问题,并以解决问题为使命,所不同的只是技术手段,但真正能长久的只是因为使用了某种技术吗?真正重要的是把握住生产发展的需求、跟随问题变化而不断迭代技术。
           

    下面将以实时数据库中的代表:庚顿实时数据库,和时序数据库的代表OpenTSDB,进行全面分析对比。

    2、实时数据库&时序数据库基本情况对比

    基本情况对比
    序号 比较项目 OpenTSDB Golden
    1 是否开源
    2 公司名称 北京庚顿数据科技有限公司
    3 公司性质 中国民营企业
    4 公司成立时间 2010年(产品发布年份) 2007年
    5 业务开展时间 2010年 2003年
    6 价格水平 免费 适中
    7 授权协议 LGPL(允许私有使用) 厂商授权
    8 公司资质 --

    海淀区创新企业

    中关村高新技术企业

    国家高新技术企业

    武器装备质量管理体系认证企业等

    9 产品资质 -- 满足实时数据库安全评价规范标准要求
    10 技术服务能力

    使用需专业运维团队

    有问题可以社区提问或联作者

    开发团队在中国,有专门的售后服务团队
    11 纵向管理能力 -- 支持集团级应用和多级部署
    12 主要应用行业 物联网 电力(电网、发电 )、新能源、石油化工、物联网等
    13 服务模式 线上 线上+线下
    14 知名用户 Zenoss(企业网络/系统管理应用程序) 国家电网、南方电网、华能集团、华电集团、金风科技、中船 重工、CEC电子等
    15 典型案例 数据中心机房运维监控系统 在民用领域,广泛应用于国家电网、南方电网、神华集团、华能集团、华润集团等世界五百强企业中,以及金风科技、广东明阳、大唐华创风能、湖北能源集团、华能新能源等风电领军企业中;在军用领域,与中船重工七〇一所、七〇三所、CEC中国电子、中电科十所、十四所上海核工业研究院、海军工程大学等军工企业和研究机构共同解决海量数据实时处理问题

     

    3、成本对比

    双方的成本构成
    序号 比较项目 OpenTSDB Golden
    1 软件成本 受LGPL协议限制 有(由装机容量而定)
    2 部署方式 需要大量的服务器组成集群 单机/双机/集群
    3 硬件成本
    4 依赖软件 Hbase
    5 运维团队 需有专业运维团队,熟悉linux集群运维,HBase运维和OpenTSDB运维 无,工程人员经过短期培训掌握安装部署即可,运行中的运维工作量很少
    6 开发团队 基本的业务能力、客户端等都需要软件开发工程师开发 产品配套功能强大的计算引擎和组态软件,工程人员经过短期培训就可组出想要的工程界面和实现业务逻辑
    7 用户体验 要达到较高的用户满意度需要投入较高的人财物力 成熟产品,用户体验好,节省宣传推销成本和时间成本

     

    OpenTSDB的成本主要是硬件和人力成本,Golden的成本主要是软件成本。由于不同用户的情况、需求、资源都不尽相同,可根据实际情况选择最合适的。OpenTSDB多个节点的服务能力相当于Golden一个节点的服务能力。

    4、安全可控性对比

    安全可控性对比
    序号 比较项目 OpenTSDB Golden
    1

    公司地点

    开源,社区维护,美国 中国.北京
    2 研发团队 美国,各地开源贡献者 中国.北京
    3 总部直属支持团队 有(国内团队支持全国市场)
    4 大陆分公司或核心分销商支持 有(北京总部直接派团队进行技术支持)
    5 代码可控性 开源,可私有到自己产品中 国内掌控
    6 数据安全性 不安全 安全

     

    5、结束语

    以上是依据产品现有的功能的基础上进行比对,产品更新迭代,会各自沿着自己的产品规划进行发展,使用者根据自己的使用场景和实际情况进行选择。

    产品未来可期!

     

     

     

     

     

     

     

     

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  • 怎么通过实时数据库自带.NET API访问实时数据库?这个实时数据库自带的API具体都有什么功能?好像需要安装Aspen提供的库文件,这个库文件又是啥?
  • 开源实时数据库 数据库世界对开源并不陌生。 实际上,许多世界顶级公司,项目和网站都在幕后运行各种开源数据库。 因为数据库的选择对可伸缩性,性能以及如何查询数据本身具有巨大的影响,所以有很多选择可以满足...

    开源实时数据库

    数据库世界对开源并不陌生。 实际上,许多世界顶级公司,项目和网站都在幕后运行各种开源数据库。

    因为数据库的选择对可伸缩性,性能以及如何查询数据本身具有巨大的影响,所以有很多选择可以满足各种潜在需求。 RethinkDB是一个开放源数据库,其特定目的是:向实时应用程序提供数据,无论这些应用程序是视频游戏后端,财务工具还是分析套件。

    要了解有关RethinkDB的更多信息,我们了解了Slava Akhmechet。 Akhmechet是RethinkDB的创始人,该公司与开源项目同名。 在创建RethinkDB之前,他是金融行业的系统工程师,致力于扩展自定义数据库系统。 他目前是石溪大学计算神经科学专业休假的博士研究生。

    Q&A

    告诉我们一些有关RethinkDB的信息。 它是什么? 它与其他开源数据库系统有何不同?

    RethinkDB是第一个针对实时Web从头开始设计的开源可扩展数据库。

    传统数据库使用查询响应数据库访问模型。 这在网络上效果很好,因为它直接映射到HTTP的请求-响应。 但是,现代市场,流分析应用程序,多人游戏以及协作性Web和移动应用程序需要将数据直接直接实时发送到客户端。 例如,当用户更改协作设计应用程序中按钮的位置时,服务器必须通知同时在同一项目上工作的其他用户。 Web浏览器通过WebSockets和长期存在的HTTP连接支持这些用例,但是要使数据库系统适应实时需求仍然会带来巨大的工程挑战。

    RethinkDB是第一个使用令人兴奋的新数据库访问模型的数据库-开发人员可以告诉RethinkDB不断将更新的查询结果实时地推送到应用程序,而不是轮询数据库是否有更改。 这使构建现代的实时应用程序变得非常容易,开发人员可以获取可扩展的实时Web应用程序应用程序,并且只需较少的工程资源即可在短时间内运行。

    为什么您对这个项目追求开放源代码许可证很重要?

    我们认为世界正朝着更多的实时应用程序和实时体验迈进,因此,首个实现这一目标的数据库产品将在未来许多年中成为大多数技术堆栈中非常重要的一部分。 我们认为,像这样的核心技术对于每个人来说都是非常重要的,因此没有人被抛在后面-学生,业余爱好者,初创企业和发展中国家的公司,这些公司不一定要为产品和服务支付大笔费用。 开源是实现这一目标的最佳手段。 每个人都可以使用该技术,并且RethinkDB可以通过向价格敏感程度不高的大型组织出售增值服务来繁荣发展。

    用户/开发人员可以使用哪些标准来决定哪种类型的数据库技术最适合他们尝试创建的项目或应用程序?

    这非常复杂-如今有很多选择,并且许多不同的用例需要在数据库产品中进行不同的权衡。 在选择RethinkDB之前的工作数据库时,我研究了三类-用例,可伸缩性和成熟度。

    许多用例仍然需要ACID交易(例如,财务应用程序)。 这项技术仅在传统的RDBMS中可用,因此对于那些我选择MySQL或Postgres的技术。 其他用例更多地是由分析驱动的,因此我会选择像Vertica这样的列式数据库。 还有更多的用例(用于现代Web应用程序,移动应用程序和游戏)需要灵活的数据模型,因此选择了NoSQL系统(例如MongoDB和Redis)。

    对于需要非常大规模的项目,我会选择HBase,Cassandra和(对于低端版本)MongoDB。

    最后,对于受监管的行业(例如HIPAA合规性,财务审计等),Oracle仍然占据主导地位,因为它具有最成熟的监管功能。

    在过去的两年中,我们注意到了实时用例的出现,这就是RethinkDB的适用范围。对于开发实时应用程序的开发人员,我们希望RethinkDB成为市场上最好的产品。

    路线图上有什么? 开发团队希望将来增加哪些功能?

    RethinkDB已经开发了五年以上,因此它已经相当成熟。 我们将在接下来的几周内发布RethinkDB 2.0,它将是一个稳定的版本,可供生产使用,并提供商业服务,以帮助我们的客户最大程度地利用产品。

    在RethinkDB 2.0之后,仍有许多令人兴奋的工作要做。 即将发布的版本(2.0版后)将支持更复杂的实时推送功能(例如,我们正在开发可重新启动的Feed ),更好的高可用性和自动故障转移支持(通过我们正在测试的新Raft实施)以及更多的部署选项(例如Windows支持)。

    谁在致力于RethinkDB? 支持来自哪里,您看到了哪些有趣的用例?

    RethinkDB是由风险投资提供的,因此我们有一个由15个人组成的团队,全职从事产品开发。 但是,我们认为自己是该项目的贡献者,而且碰巧得到了报酬。 除了核心团队之外,RethinkDB还拥有来自世界各地的一百多名贡献者。 这些贡献来自业余爱好者,学生和我们的许多客户。 人们为文档,生态系统集成项目做出贡献,以使RethinkDB与各种软件,适用于多种不同编程语言的客户端驱动程序无缝协作,甚至对核心数据库内部进行改进。

    大多数用例都集中在现代市场,流分析应用程序,多人游戏以及协作性Web和移动应用程序上。 本质上,任何时候只要有人为网络构建任何东西并想要实时功能,RethinkDB都是一个非常好的数据库选择。

    人们如何才能了解有关RethinkDB的更多信息并参与该项目?

    最好的方法是访问项目网站 那里有很多信息,包括教程,文档,技术视频和示例应用程序。 我们在Twitter和IRC(freenode上的#rethinkdb)上也非常活跃,因此,如果有人有问题,他们可以在几分钟之内得到答案。

    翻译自: https://opensource.com/business/15/2/interview-slava-akhmechet-rethinkdb

    开源实时数据库

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  • 实时数据库功能要求 实时数据库应是技术先进、性能优良的主流实时数据库产品,招标方将择优选择。实时数据库的有效性、安全性、实时性、稳定性等方面都能完全满足xx企业对于生产管理、监控与分析、安全诊断、节能...

    实时数据库管理系统技术要求

    投标方提供的产品,其技术水平和质量标准应满足本规范书的具体要求。评标过程中,招标方专家将基于技术部分评分规则,对投标方所提供技术方案的完整性、先进性、合理性、详细程度等进行打分。

    1功能要求

    投标方提供的管理软件需要满足基本功能和访问接口要求,需要提供方便易用的管理客户端,服务端至少需要提供设备测点信息管理服务、快照数据管理服务、历史数据管理服务、实时计算服务,并且管理软件有完善的安全管理功能。

    1.1基本功能

    功能模块

    功能要求

    标签点

    系统能按照标签点的形式收集、处理和存储电厂控制系统或者其它系统产生的时间序列数据、手工数据、或者其它外部应用数据,并为这些数据提供管理平台和应用的接口

    数据记录

    数据记录包含:数据时间戳、数据值、数据状态

    镜像功能

    可以配置, 支持一个镜像目标,以点名为标准;支持TCP,用于服务器冗余,支持断线缓存。支持跨网闸数据镜像和传输能力。支持全量镜像和部分测点镜像。

    迁移

    支持数据库部分数据文件和数据点配置信息直接拷贝使用(规模相同)

    日志

    数据库支持系统日志,日志内容应包括数据库系统运行中的操作信息、维护修改记录、警告信息、错误信息等

    统计接口

    支持数据统计功能,至少包括最大值、最小值、算术平均值、加权平均值和累积值

    订阅

    需提供动态订阅的接口,包括订阅/取消接口。订阅客户端数目由授权控制,订阅数据点数量可通过数据库参数配置。

    数据读写

    支持标签点任意时间历史数据的查询、写入、删除

    对任一标签点的历史数据插入和实时数据写入应可同时进行

    支持指定间隔时间与指定记录个数的数据查询

    SQL

    支持类SQL语言进行标签点和数据的查询、修改、写入

    数据缓存

    提供缓存读写API,可完成数据断线缓存和断点续传功能。

    实时数据导出

    提供实时数据导出到kafka的功能(windows)。

    1.2管理客户端

    功能模块

    功能要求

    首页信息

    显示用户协议授权信息、当前服务端版本信息以及快速入门信息

    标签点属性配置

    标签点属性显示与配置

    表、标签点管理

    表、标签点增、删、改、查

    历史查询

    标签点的存储值、插值、统计值查询

    存档文件管理

    创建、入列、解列、重建索引、备份、移动、转换索引类型、整理等。

    用户管理

    对用户进行增、删、改操作管理

    系统资源监控

    查看本地系统磁盘空间使用率及CPU使用率

    文件菜单

    退出客户端登录、关闭客户端窗口

    应用程序外观设置

    选择不同的显示风格,显示企业管理器的外观。

    工具栏停靠窗口设置

    显示或隐藏导航试图、状态栏、属性器设置工具栏等

    连接

    查看服务端与客户端连接状态

    可以添加扩展标签点类型

    标签点类型有:基本标签点、采集标签点、计算标签点、采集计算标签点

    新增自定义数据类型

    用户可以根据需求由数据库中的16种内置类型自由组合成自定义数据类型。

    标签点回收站

    在打开列表中被删除的标签点存放的位置,可以通过标签点回收站,恢复被删除的标签点,被恢复的标签点其在存档文件中对应的历史值还有效。

    历史计算

    计算标签点可以对历史数据进行重算或补算

    连接管理

    远程监控所有连接服务端的客户端进程

    信任连接

    信任连接客户端配置管理

    黑名单

    相对信任连接而言,限制客户端用户连接服务器

    日志

    系统提供多种日志检索方式进行查询系统日志

    历史绘图

    根据时间间隔等设置可显示一个或多个标签点的历史值曲线图

    实时绘图

    根据设置可显示一个或多个标签点的实时值曲线图

    后台任务

    当用户操作涉及的历史服务、方程式服务、标签点信息服务相关进度及操作结果的监视

    文本/二进制数据查看

    查看String、Blob、自定义数据类型的值

    状态栏

    显示服务器时间、客户端时间以及当前登录用户信息

    系统参数设置

    主要针对系统实时或历史值的读、写、存储等调优配置进行设置

    存档文件属性设置

    显示存档文件基本信息和对其额定大小、文件自动增长大小等进行设置

    断面查询

    针对标签点断面查看标签点的历史值

    SQL查询

    通过连接数据源,用SQL查询分析器查询标签点的值

    统计分析

    查看并展示历史曲线、实时曲线和计算点拓扑图

    性能监视

    用来监视数据库服务器的性能参数,包括CPU、内存、磁盘、IO及数据库相关服务信息

    API监视

    监视连接到数据库的所有客户端每次调用API的信息,可通过设置列、筛选字段等查看信息

    标签点视图

    用户根据应用需求,把不同表里面的标签点放在一个标签点视图里面,视图是对标签点进行了自定义的分组,同一个标签点可以出现在不同的视图里

    标签点扩展属性设置

    标签点基本属性显示修改和扩展属性设置等

    批量导入、导出标签点

    通过批量导入、导出,对当前打开的表快速创建、修改、删除标签点(注:只能在当前打开的表中进行批量操作)

    批量修改标签点属性

    根据表或选定的标签点快速、便捷的批量修改其属性

    (注:标签点只读属性除外)

    复杂查询

    标签点历史值可带条件的进行复杂查询

    错误查找

    根据系统提示的错误码查找对应的错误信息

    连接池大小

    客户端占用服务端网络连接资源大小

    超时锁定值

    设置会话断开连接功能,默认情况下设置为30分钟;

    设置为0可关闭该功能

    选择列

    设置显示打开表的标签点属性列

    1.3测点信息管理服务

    功能模块

    功能要求

    标签点名称

    标签点名称支持中文名称和中文描述,特殊字符支持(./\除外)

    时间戳精度

    时间戳支持毫秒级,可以单点配置采集时间戳精度

    质量码

    支持质量码扩展,预定义部分质量值,并保留0~512为数据库预留质量值,>512为用户自定义质量值

    数据类型

    float32、int32、bool、uint8、int8、char、uint16、int16、uint32、int64、float16、float64、coor、string、blob、datetime

    属性

    标签点的属性至少包含以下内容:名称、描述、数据源、工程单位、数据类型、量程范围、压缩百分比等

    在线修改

    系统支持在线单点/批量新增、删除标签点(ID由数据库生成,不可修改,不回收),修改标签点属性(数据类型不可修改)

    系统点

    系统点应包括:服务器的CPU使用率、内存占用率,服务程序的CPU使用率、内存占用率、IO读写,服务程序内部模块的关键检测或运维指标等

    特殊数据类型镜像能力

    String、blob、自定义类型等需支持镜像功能

     

    1.4快照数据管理服务

    负责更新并存储测点的实时值、质量和时间戳,对数据进行例外过滤和压缩过滤,同时提供对实时数据访问的服务。

    功能模块

    功能要求

    快照结构

    支持更新并存储测点的实时值、质量和时间戳

    例外压缩

    支持对数据进行例外过滤和压缩过滤

    压缩算法

    采用旋转门压缩机制,对每个测点均可配置其压缩方法,共包括:不压缩、仅旋转门压缩

    持久化

    提供数据定时存盘备份的自动功能,做持久化存储备份,启动时自动读入上次存档,以提供掉电恢复等灾难恢复能力

    1.5历史数据管理服务

    负责更新和存储测点的历史值、质量和时间戳,提供高效可靠的历史数据访问和存储服务。

    功能模块

    功能要求

    备份

    具有备份及自动备份功能

    能够自动备份被修改的历史数据存档文件(例如被追加历史数据)

    空间利用

    应具备存储空间占满时的处理机制,保证数据库的正常运行(可根据配置覆盖最旧的数据)

    多路径存储

    存档文件可指定多个存储路径,可在线增加存储路径,具有容量扩容功能。

    文件管理

    能够批量新建历史数据文件,能够批量追加、移除已有历史数据文件

    时间分区

    保证历史数据存档文件的开始时间和结束时间互斥。即相邻两个数据文件,时间上“一定”不重叠。

     

    1.6实时计算服务

    实时计算服务应支持基本的算术逻辑运算、基本的数值比较、基本的数值函数及内建函数,可以向数值函数中嵌套数值函数,也可以嵌套内建函数,还可以嵌套一个表达式。

    支持的运算符号及优先级如下:

    运算符

    含义

    优先级

    and

    逻辑与

    1

    or

    逻辑或

    1

    &&

    逻辑与

    1

    ||

    逻辑或

    1

    xor

    逻辑异或

    1

    <=

    小于等于

    2

    >=

    大于等于

    2

    !=

    不等于

    2

    ==

    等于

    2

    >

    大于

    2

    <

    小于

    2

    +

    算术加

    3

    -

    算术减

    3

    *

    算术乘

    4

    /

    算术除

    4

    %

    算术求余

    4

    ^

    5

    支持的常用常用数学函数如下表所示:

    数值函数

    语法

    含义

    sin

    sin(arg)

    求正弦值

    asin

    asin(arg)

    求反正弦值

    sinh

    sinh(arg)

    求正弦双曲线值

    asinh

    asinh(arg)

    求反正弦双曲线值

    cos

    cos(arg)

    求余弦值

    acos

    acos(arg)

    求反余弦值

    cosh

    cosh(arg)

    求余弦双曲线值

    acosh

    acosh(arg)

    求反余弦双曲线值

    tan

    tan(arg)

    求正切值

    atan

    atan(arg)

    求反正切值

    tanh

    tanh(arg)

    求正切双曲线值

    atanh

    atanh(arg)

    求反正切双曲线值

    log

    log(arg)

    求以自然对数 e 为底的对数

    log2

    log2(arg)

    求以 2 为底的对数

    log10

    log10(arg)

    求以 10 为底的对数

    ln

    ln(arg)

    同 log

    exp

    exp(arg)

    求以自然对数 e 为底的指数

    sqrt

    sqrt(arg)

    求平方根

    sign

    sign(arg)

    求符号位

    abs

    abs(arg)

    求绝对值

    rint

    rint(arg)

    四舍五入

    min

    min(arg1,arg2,…,argN)

    求最小值

    max

    max(arg1,arg2,…,argN)

    求最大值

    sum

    sum(arg1,arg2,…,argN)

    求算术和

    avg

    avg(arg1,arg2,…,argN)

    求算术平均值

    支持的内建函数如下表所示:

    内建函数

    语法

    含义

    bit

    bit('table.tag',n)

    求标签点当前快照值的某一位,

    其中 n 的取值范围为 [0,32)

    value

    value('table.tag')

    求标签点当前快照的数值

    quality

    quality('table.tag')

    求标签点当前快照的质量码

    stamp

    stamp('table.tag')

    求标签点当前快照的时间戳

    hisvalue

    hisvalue('table.tag',

    "histime")

    求标签点某个时刻的历史值

    total

    total('table.tag',"starttime","endtime",mode)

    求标签点某个时间段的历史统计值 

    1.7安全管理功能

    功能模块

    功能要求

    用户登录验证

    支持超级管理员登录、支持系统管理员登录、支持普通用户登录,包括只读用户、数据写入用户、表管理员;

    禁用用户不能登录,提示系统管理员解锁信息

    用户登录次数验证

    用户输入密码错误5次后,要求被锁定

    用户被解锁

    超级管理员修改“启用”后,普通用户能被解锁

    密钥显示检查

    登录密码输入显示为密文“.”

    连接池大小设置

    登录成功,查看连接管理界面中,用户连接数为设置个数。

    连接超时设置

    检查网络状态不好的情况下,超过连接超时设置后,则会退到当前登录界面

    用户管理

    超级管理员\系统管理员能够创建用户、删除用户、修改用户密码、修改用户权限、修改用户登录状态

    连接管理

    超出超时断开时间后,支持连接自动断开

    支持手动断开连接

    支持查看登录用户的信息

    黑名单设置

    支持将设置的IP加到黑名单列表中

    支持将选择的IP从黑名单中删除

    2、非功能要求

    2.1性能需求

    投标方提供的软件产品需满足但不限于以下性能指标,并提供相应指标的测试报告,具体要求如下:

    产品性能

    性能要求

    约束条件

     

    性能需求

    单节点管理标签容量无限制;

    并发用户数不小于1000;

    实时写入性能:不少于500万条记录/秒;

    历史补写性能:不少于100万条记录/秒;

    查询性能:不少于200万条记录/秒;

    实时计算:不少于20万次/秒;

    单测点1天历史原始数据查询时间:<0.3秒

    2000测点历史时刻数据查询时间:<0.03秒

    数据压缩性能:30:1~60:1

    镜像通道打开时数据库读写性能表现:无影响

    计算服务开启时数据库读写性能表现:计算服务单独进程,和数据服务互不影响。

    历史数据查询的数据环境:500万测点、每测点采集周期1秒

    服务器:

    CPU 4核心、32G内存(10万测点)

    CPU 16核心、256G内存(500万测点)

     

     
     
     
     

    2.2部署方式

    投标方提供的软件产品需支持多种部署方式,考虑到不同的应用场景,具体要求如下:

    部署方式

    部署方式要求

    部署方式

    在windows环境中,需要提供软件安装包;

    高可用部署

    支持window集群软件、Rose HA集群管理软件

    2.3系统扩展性

    支持二次开发的功能扩展,满足大并发、低延迟、高可用的技术要求。

    支持统一的数据访问接口,包含通用API及ODBC接口等,API应支持C/C++、C#、JAVA等主流开发语言,提供支持Restful风格的WebAPI。主要包括但不限于以下功能:

    1. 执行与客户端服务器相关的创建、连接、断开、重连、超时等功能;
    2. 与用户相关的账户创建、修改、黑名单、白名单、日志等模块的操作;
    3. 对数据表、标签点、存档文件的CRUD操作;
    4. 对实时快照数据和历史归档数据的CRUD操作;
    5. 对标签点的断面查询、统计值、复杂查询、趋势查询等操作;
    6. 获取预处理模式操作数据和执行SQL结果集;
    7. 对标签点快照变化、属性变化进行订阅;
    8. 获取错误信息和其它相关信息。

    2.4系统易用性

    要求界面操作简洁方便,具备良好的人性化设计,操作效率高,可通过客户端直接编辑访问。整体界面简洁美观,颜色视觉舒服,操作顺畅、方便。

    2.5系统兼容性

    该软件需具备良好的兼容性,要求如下:

    系统类别

    系统版本

    Windows

    Windows Server 2008/R2、2012/R2、2016  (x64)

    Windows 7、8、8.1、10  (x64)

    2.6系统安全性

    该软件需具备良好的安全性,具体要求如下:

    安全性

    安全性要求

     

    系统安全性

    招标方的各项安全管理要求

    满足招标方产品安全规范要求

    应保证信息的安全性,即保证此系统中的信息能够安全存储,并有良好的数据备份和快速恢复方案

    保证系统能够正常运行不被破坏

     
     
     
     
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