6-2 在泵车智能运维场景中实现MatrixDB的One for ALL

工程车辆全周期智能运维解决方案

背景

• 行业背景：工程车辆行业受益于新基建的发展，已成为行业龙头。
• 市场现状：工程车辆的智能化尚处于起步阶段，与家用汽车相比差距较大。

客户关注

• 车辆健康状态
• 收入情况
• 获得更多赚钱机会
• 车辆残值

数据量与数据来源

• 每日回传数据量：10亿至100亿条
• 来自数万台设备的数千个工作参数

现有挑战

1. 复杂架构问题：传统大数据架构浪费资源，维护困难。
2. 数据质量问题：传感器数据不一致、不完整、精度低。
3. 执行效率问题：Hadoop + Spark 架构不适合实时计算。
4. 开发效率问题：技术栈复杂，开发效率低下。

解决方案

• MatrixDB：超融合时序数据库，提供内置查询和高效计算。
• 数据治理：从源头治理数据，提高数据质量和准确性。
• 实时分析：支持实时入库，T+0分析。

效果对比

• 部署前：

  • 每个指标算法运行时间：20分钟
  • 每天数据增量：100GB
  • T+1分析
  • 大量胶水代码

• 部署后：

  • 每个指标算法运行时间：2分钟
  • 每天数据增量：20GB
  • 支持Kafka实时入库，T+0分析
  • SQL内存储过程分析，接口简洁

关键优势

• 查询速度：SQL丰富、速度快、并发高
• 存储效率：时序数据压缩比10:1，范式型数据压缩比几十倍
• 开发效率：开发工具丰富，流行IDE支持
• 运维效率：即时分析功能，运维人力投入降低30%

总结

工程车辆全周期智能运维解决方案通过引入MatrixDB，实现了高效的数据管理和实时分析，显著提升了企业的运营效率和数据质量。