水土云工业实时数据库系统（CISDigital-TimeS）白皮书

目录 CONTENTS 实时数据系统 .....................................................................01 实时数据系统关键能力 ..........................................................01 数据采集02 数据建模02 数据存储03 数据库管理工作台04 数据加工04 工业组态05 工业报表06 实时数据系统案例 ...............................................................07 案例1-永锋07 案例2-镔鑫07 实时数据库系统 随着物联网、智能制造及工业互联网的迅猛发展，各类设备、系统产生的实时数据呈爆炸式增长。工业实时数据库系统作为实时数据采集、存储、加工、综合监视、报表分析的关键系统，是各类工业应用、数据分析、智能控制的基石。 工业实时数据库系统作为承载实时数据存储和处理的基础设施，在工业数字化转型的过程中起到了关键支撑作用。随着数字化转型的深入，通过解决多样化数据采集适配难、数据量大存储效率低、场景化能力弱等问题，形成体系化解决方案，成为工业经济转型升级的关键技术和重要依托。 实时数据库系统关键能力 水土云工业实时数据库系统（CISDigital-TimeS）具有支持多种工业采集协议、高速数据写入、低延时数据查询、海量数据存储、高压缩率、高兼容性、丰富的函数库、灵活的数据加工、自定义报表及组态等核心关键能力。 工业制造企业以实时数据库系统为基础，将海量实时生产数据以模型为维度进行采集、存储，结合领域知识进行数据加工，实现海量工业数据价值的有效转换，汇聚并沉淀为行业知识，以应对和解决制造过程中的复杂性和多样性等问题。工业实时数据库系统低代码构建与集成能力将工业领域知识以规范化、可拖拽、可复用的方式引入到工业智能应用构 建的过程中，提供组件库及扩展能力，通过组件选择，拖拽、配置完成自定义应用的搭建，开放连接。 数据采集DataCollection 数据采集支持多协议、可配置的数据采集网关，可实现从不同设备传感器、软件系统等采集数据，是工业实时数据库系统实现数据采集的基础支撑，其关键能力为： 多协议适配 支持Socket、OPCDA、OPCUA、ModbusoverTCP、MQTT、HTTP等协议，支持分布式部署，可横向扩展支持大规模数据采集。 签名与链路加密传输 保证数据的安全性，支持数据签名、传输加密等。 极致化可配置 对连接维护、协议类型、消息体、日志、消息签名等支持自定义配置。 通信连接管理 维护连接地址表，实时监测通信连接，通信异常报警，统计通信流量等。 数据建模DataModeling 基于“数据先定义再使用”的原则，以静态数据和动态数据来表征定义设备、物料等数据，实现数据标准化定义，保证数据的完整性、正确性、易理解性。 通过标准化定义，实现先定义再使用，使数据更容易被理解，数据规范易于维护与使用 主要特点： 规范数据的“采-存-用”过程 源头规范数据的“采-存-用”过程，是实时数据采集的核心基础。 覆盖全流程工序和全生产要素 工业产线种类多，设备及系统供应商的差异导致数据的可理解性和复用性难度较大，建立标准化的数据定义机制是真正发挥跨区域、跨产线大数据应用的基础。 产线及设备的数字化设计 支持按照生产工序布置设备，设计和关联数据属性，对产线和设备进行数字化定义和管理。 数据存储DataStorage 数据存储处理海量实时数据的存储，具有低成本、高性能、多功能、高压缩、长周期存储等特点，是支持实时数据存储、查询、分析的数据存储引擎。支持单机、多活、集群部署，满足不同资源、数据量、周期的部署场景。 主要特点： 高效存储引擎 支持对齐、非对齐、顺序、乱序数据存储，支持每秒千万点位存储。 高压缩比 支持两阶段、无损、有损压缩。针对不同类型、特点的数据可采用不同的编码、压缩方式，以提高压缩解压效率。 低延迟查询 通过索引、缓存、预计算技术支持数据快速过滤、降采样、聚合查询等。 丰富的函数库 原生支持丰富的内置函数，如：最大值、最小值、求和、平均值、最大绝对值、卷积、小波变换、高通滤波等。通过用户自定义函数，可扩展其他功能。 轻量化部署 云端、边端开箱即用，支持一键部署。 数据库管理工作台DatabaseManagement 数据库管理工作台是一款提供数据建模、增删改查、曲线分析、备份、导入导出、监控运维等功能的可视化数据库管理软件，支持对数据库进行统一管理，降低使用门槛。曲线分析支持实时、历史数据趋势展示，支持曲线样式、时间区间自定义。主要功能为： 数据加工DataProcessing 数据加工是新一代实时数据计算服务，通过实时的数据接入技术、可视化的数据处理方式、简洁的数据发布和使用方式，对采集的大量OT设备实时数据提供异常值过滤、数据降频、缺省插值、实时计算、高速聚合、复合指标计算、规则处理及实时订阅推送等能力，让企业轻松制造和使用实时指标数据，为企业相关业务提供实时、准确的数据，是企业大数据价值创造的关键，数字化转型的重要支撑。 主要特点： 基于流式和增量计算 计算过程平滑，资源抖动率低，时效性更高，系统稳定性更好。 内置丰富的降频聚合算子 内置平均、最大、最小、瞬时、极差、标准差以及仪器仪表类的归零求和算子等。 基于“方程式”的多点聚合指标计算 内置各种开箱即用的“方程式”函数（最大、最小、平方根、绝对值、极差、平均值等）多点指标计算，能够自动计算和追踪引用链路，并自动关联进行数据重算。 工业组态IndustrialConfiguration 采用低代码/零代码的方式快速开发组态大屏/数据大屏页面，支持对设备组配置实时运行状态及运行数据的监视预警画面，可添加工业图元、管道、设备及符号、表格、柱状图、折线图、仪表盘等丰富的可视化组件，满足不同综合监视场景。 主要特点： 可视化设计 画布大小自由调整，图层层级自由拖拽，设计效果实时预览，控件交互、风格样式自由配置。 组件丰富灵活 内置工业设备、管道、开关、高炉等多种工业组件，以及仪表盘、水波图、折线图等图表组件。针对特有定制化需求提供便捷的自定义组件开发能力，满足各类业务场景。 页面一键发布 采用B/S架构，支持页面一键发布。客户端只需具备浏览器，无需下载和安装其他任何插件，即可在电脑、平板、手机等设备访问监视画面。 工业报表IndustrialReport 采用类Excel模式制作报表，符合业务人员操作习惯；可自动生成周期性的日报、月报、季报、年报，支持报表数据手动录入，满足生产报表、经营分析、数据填报等使用场景。 主要特点： 制作简单 采用类似Excel模式制作报表，保留Excel的操作、使用方式，贴近业务人员使用习惯，降低学习、使用门槛，轻松上手制作报表。 模板灵活复用 支持在线导入导出Excel模板，轻松将报表从线下Excel文件迁移至线上，进一步提高报表制作效率。 高度兼容Excel 以类Excel模式制作报表，高度兼容Excel，支持丰富的公式、格式、图表、形状。符合业务人员操作习惯，可满足各类复杂报表的制作需求。 无缝数据关联 只需通过简单搜索，选择需要的数据点，即可完成绑定，易于上手、操作便捷。 报表数据在线填报 支持设置单元格数据手动录入，满足业务对数据填报的使用场景。 实时数据库系统案例 案例1-永锋 永锋钢铁集团临港基地，是全球首个基于单平台构建的全流程、数字化智能工厂，水土云工业实时数据库系统作为全厂数字化底座的核心组成部分，负责全厂设备连接、数据采集、数据存储、数据加工及分析、组态大屏构建等，连接设备达数万个，采集点位十万点级，日新增数据十亿条级。通过工业实时数据库系统，构建铁、钢、轧、能源等全流程工艺组态大屏及数据报表，为企业的生产管理和调度、数据分析、决策支持等提供实时数据服务，助力企业精益生产。该工厂已成功入选由国家工信部、发改委、财政部、市场监督管理总局四部门联合颁布的2022年度智能制造示范工厂名单。 案例2-镔鑫 镔鑫钢铁智能制造项目是中冶赛迪信息承建的全流程智能工厂标杆项目，将实现对镔钢能源、铁区、钢轧等各工序生产过程的一体化智慧管控，打造行业领先的可迭代升级的动态智能系统。水土云工业实时数据库系统实现对全厂生产设备的数字化定义及数据采集、海量数据长周期存储及分析、生产工序组态展示及核心数据报表分析等，支撑项目实现生产集控、智能应用、数据治理、团队协作4大目标，赋能外部经营与内部管控的联动与持续再提升。 ©2023年中冶赛迪信息技术（重庆）有限公司版权所有。保留所有权利。 未经过中冶赛迪信息技术（重庆）有限公司的书面许可，不得散布、复制或张贴本文中的全部或部分内容。 本文及其内容均按“原样”提供，不附带任何陈述或任何形式的保证，无论明示或是暗示的，包括但不限于对设计、适销性或特定用途的适用性担保。赛迪信息在此明确声明，对依赖本文信息而产生的任何其它后果均不承担责任。 中冶赛迪信息技术（重庆）有限公司 2023CISDigital-TimeSWhite-book