小T導讀：在制造業智能化產線監控實踐中，楊凌美暢早期基于 TDengine TSDB 3.0.7.1 Windows 開(kai)源版，支撐了(le) 108 條(tiao)產(chan)(chan)線、23 萬測點的(de)基礎監控。隨著業務(wu)規模迅速擴(kuo)(kuo)大，原有架構的(de)性能與(yu)穩(wen)定(ding)性逐(zhu)漸成(cheng)為(wei)瓶頸。針對(dui)這一(yi)挑戰，楊凌美暢組織專項攻關，引(yin)入(ru) TDengine TSDB 企業版 3.3.6.10 Linux，并重構時序(xu)數(shu)據(ju)處(chu)(chu)理(li)架構與(yu)數(shu)據(ju)模型(xing)。目前系(xi)統已穩(wen)定(ding)接(jie)入(ru) 500 條(tiao)產(chan)(chan)線、150 萬測點，實(shi)(shi)現查詢耗時穩(wen)定(ding) ≤1 秒，告警全鏈路(lu)（從(cong)故障發生、數(shu)據(ju)寫入(ru)、流計算處(chu)(chu)理(li)到應用推(tui)送(song)）時延 ≤10 秒。同時為(wei)擴(kuo)(kuo)展至 800 條(tiao)產(chan)(chan)線預留(liu)了(le)充足性能冗(rong)余(yu)，數(shu)據(ju)處(chu)(chu)理(li)能力與(yu)業務(wu)適(shi)配性實(shi)(shi)現了(le)質的(de)飛(fei)躍。本文對(dui)此實(shi)(shi)踐(jian)展開(kai)深入(ru)分享。

業務目標與痛點

在(zai)智(zhi)能化產線的(de)建(jian)設過程中，楊凌美暢(chang)始終圍繞“產線全(quan)周期數(shu)據管理”這一核(he)心目標推(tui)進(jin)數(shu)字化升(sheng)級。企業(ye)對(dui)數(shu)據系統(tong)的(de)業(ye)務訴求主要(yao)集中在(zai)以下三個方面：

• 首先是產線實時監控。目前公司已部署 500 條產線，每條產線配備 4 個 PLC 設備，總計約 150 萬測點，需要實時采集電壓、電流、溫度等關鍵數據，并在監控室同步展示設備運行狀態。一旦出現異常，系統必須能快速觸發告警。
• 其次是生產效能分析。企業需要保留 2 年歷史數據，用于開展產線優化分析，包括設備故障的根因追溯、產能波動的對比研究，從而為生產效率的提升提供數據支撐。
• 最后是業務高可用。產線必須 7×24 小時不間斷運轉，這就要求數據處理系統全年保持 99.99% 的可用性。同時，實時數據備份和災難恢復機制也至關重要，以確保數據安全和連續生產。

然(ran)而(er)，在實(shi)際運行(xing)中，現有系(xi)統暴(bao)露出(chu)多(duo)方面的痛點和挑戰：

• 高可用缺失，業務連續性無保障。 作為制造業企業，我們的產線需 7×24 小時不間斷運轉，對業務連續性要求極高。早期基于 TDengine TSDB 開源版搭建的系統，在初期階段完全能夠滿足生產需求。但隨著產線規模和數據體量快速增長，單機單副本的部署模式逐漸難以支撐更高層級的連續性要求——例如在硬件或數據庫發生異常時，系統可能需要較長時間才能恢復。與此同時，開源版主要提供了基礎的備份工具，適合一般場景，但在我們這種大規模連續生產環境下，就需要更完善的自動化備份與恢復機制。曾經在一次備份失敗的情況下，企業內部排查和修復過程較為耗時，影響了部分歷史數據的完整性，也讓我們更加意識到高可用和容災機制的重要性。

• 性能與功能不足，支撐規模受限。隨著業務需求增加，接入的產線數量不斷擴充，從最開始的 108 條，逐步增加到現在的 500 條，未來還計劃擴展到 800 條，對應的測點數量也從 23 萬增長到 150 萬，并且還會持續增加。在這一過程中，基于開源版的單機架構在起步階段表現良好，但隨著數據體量和實時性要求不斷提升，逐漸顯現出局限。在大規模產線數據處理時，查詢耗時會出現一定波動：快的時候可在 1 秒內返回，但在高負載場景下可能延長至幾十秒。這種不穩定性在日常監控中尚可接受，但對于異常檢測和快速響應等關鍵業務，就需要更高層級的性能保障。

• 高保障不足，升級遷移風險大。因業務連接性要求，數據遷移、系統升級以及數據恢復都面臨諸多難題，不能因這些操作導致生產停機或中斷，否則會造成巨大經濟損失。開源版缺乏原廠保障，遷移需人工導出導入，耗用資源較高且耗時較長，可能影響生產環境正常運行，若操作過程中出現異常，會進一步延長業務中斷時間。

綜上(shang)，隨(sui)著業(ye)務(wu)規模(mo)的(de)(de)不(bu)斷擴(kuo)張和智能(neng)化水平(ping)的(de)(de)提(ti)(ti)升(sheng)需求，現有架(jia)構(gou)的(de)(de)局限性(xing)愈發明顯。如何在保障業(ye)務(wu)連(lian)續性(xing)的(de)(de)前提(ti)(ti)下，提(ti)(ti)升(sheng)系統的(de)(de)高(gao)可用(yong)性(xing)、性(xing)能(neng)和可擴(kuo)展性(xing)，成為我們當下必須(xu)解(jie)決的(de)(de)關鍵(jian)問(wen)題。

2025 年(nian) 5 月，我司決定引(yin)入 TDengine TSDB 企業版，從根本上解決時序數(shu)據處理系統(tong)歷史問題，并為后續產線擴充，打下堅實基礎(chu)。

基于企業版的高可用架構設計

從(cong)業務(wu)目標出發，依托 TDengine TSDB 3.3.6.10 企(qi)業版(ban)專屬功能，我(wo)們構(gou)建了 “Linux 操作系(xi)(xi)統 + 數據雙(shuang)副本(ben) + 自動(dong)化數據備(bei)份(fen)” 的(de)(de)高可用(yong)系(xi)(xi)統架構(gou)，徹底解決開(kai)源(yuan)版(ban)單機單點風險，系(xi)(xi)統可用(yong)性(xing)相較于開(kai)源(yuan)版(ban)架構(gou)有了極大的(de)(de)提升，滿足 99.99% 業務(wu)連續(xu)性(xing)需求。

• Linux 操作系統適配：替換原 Windows 系統為 Ubuntu Linux 操作系統，提升系統穩定性與資源利用率，為高可用架構奠定底層基礎；
• 雙副本數據冗余功能：通過 TDengine TSDB 企業版 “雙副本” 功能，在成本可控基礎上，實現數據副本冗余，任一節點異常時，另一節點可無縫接管服務，避免數據丟失或停服；
• 自動化數據備份保障：依托 TDengine TSDB 企業版 “備份管理” 專屬功能，制定 “每日增量備份”策略，通過備份工具，每天 0 點進行備份，且可以指定備份服務節點和使用磁盤空間目錄，備份過程可通過企業版管理頁面可視化配置，支持備份任務監控與日志查詢，徹底解決開源版 “手工備份” 問題。

基于企業版的高性能優化

數據庫及模型設計優化

1. 數據庫建模優化

CREATE DATABASE `iot` BUFFER 256 CACHESIZE 1 CACHEMODEL 'none' COMP 2 DURATION 1440m WAL_FSYNC_PERIOD 3000 MAXROWS 4096 MINROWS 100 STT_TRIGGER 1 KEEP 5256000m,5256000m,5256000m PAGES 256 PAGESIZE 4 PRECISION 'ms' REPLICA 3 WAL_LEVEL 1 VGROUPS 10 SINGLE_STABLE 0 TABLE_PREFIX 0 TABLE_SUFFIX 0 TSDB_PAGESIZE 4 WAL_RETENTION_PERIOD 3600 WAL_RETENTION_SIZE 0 KEEP_TIME_OFFSET 0 ENCRYPT_ALGORITHM 'none' S3_CHUNKSIZE 262144 S3_KEEPLOCAL 5256000m S3_COMPACT 0  

• 分片優化：建庫參數 VGROUPS 調整為 20，目前有 108 個工作臺的 PLC 數據接入，最終可能接入 800 個工作臺的 PLC 數據，跟進最大數據接入情況，預估創建 20 個 vnode，每個 vnode 使用單獨讀寫線程，充分利用計算資源，使得性能最大化。
• 分區優化：建庫參數 DURATION 調整為 10d，將分區長度調整為 10 天，10 天一個數據文件組，便于快速檢索、定位到具體的文件，無需遍歷搜索。
• 寫入緩存：建庫參數 BUFFER 調整為 256，一個 vnode 寫入內存池的大小，批次落盤，優化數據寫入速度。

2. 超級表建模優化

• 模型重構核心思路

我們的原有(you)設計(ji)未使用超(chao)級(ji)(ji)表，108 條(tiao)產(chan)線(xian)對應 1420 張普通表，查詢需遍歷多張表，效(xiao)率極低。升(sheng)級(ji)(ji)后基于 “設備類型 + 業務場景” 劃分超(chao)級(ji)(ji)表，共 13 張超(chao)級(ji)(ji)表，大幅(fu)提升(sheng)查詢效(xiao)率。

核心超級表示例：

超級表名稱	對應業務場景	核心字段（時序數據）	標簽（Tag，用于篩選產線）
metron_dmp.alarm	全產線通用告警數據	ts（TIMESTAMP）、m6033（設備故障碼）、m6120（告警等級）	line（產線編號）、workshop（車間）、factory（工廠）
metron_dmp.easy_plc	PLC 設備關鍵參數（電流 / 溫度）	ts、yudu_dianliu（主軸電流）、dianjie_wendu（電解溫度）	line、workshop、factory
metron_dmp.back_ac802	收線 AC802 設備運行參數	ts、sx_px_fuzailv（負載率）、sx_px_zhuansu（轉速）、sxzlb_weizhi（位置）	line、workshop、factory

• 模型優化效果
  • 查詢效率：篩選某車間 10 條產線的 1 天告警數據，由于此前應用的開源版未使用超級表，只能遍歷 140 張普通表，耗時 12 秒；企業版通過超級表標簽篩選，耗時 0.5 秒，效率提升 23 倍；
  • 擴展能力：新增產線時，僅需在對應超級表下創建子表（繼承標簽與結構），500 條產線場景下，新增產線更加便捷，無需修改表結構。

查詢優化

優化調(diao)整查詢 SQL，利用超級表和標簽索引快速定位數據，減少查詢耗時，例(li)如：

• 單產線查詢：查詢某條產線 1 天內的 PLC 電流數據（約 8.6 萬條），優化前耗時 1.5 秒，優化后耗時 0.3 秒；
• 多產線聚合查詢：查詢某車間 100 條產線 1 個月的平均產能，優化前耗時 12 秒，優化后耗時耗時 0.8 秒；
• 歷史數據查詢：查詢某產線 6 個月前的故障告警記錄，優化前該場景因歷史數據保存周期無法實現，優化后耗時僅 0.9 秒。

流計算告警優化

在最(zui)初的設備告警流程中，系統(tong)需要通過時序數據庫輪詢查詢數據，再由應用層進行比對，最(zui)后將(jiang)告警結果寫入 SQL Server 觸發(fa)告警。整個鏈(lian)路涉及多個處(chu)理環節，技術復雜(za)度(du)高，告警延遲也(ye)較(jiao)大。

在優化后，告警邏輯直接依托 TDengine TSDB 的流計算功能實現，數據(ju)比對與(yu)告警觸發均在數據(ju)庫(ku)內部完(wan)成，大幅簡化了處理流程，不僅降低(di)了系統復雜度，也顯著提升了告警響應的實時性(xing)和穩定性(xing)。

create stream front_ac802_alarm_stream trigger at_once into metron_dmp_stream.alarm tags(line varchar(20), workshop varchar(20), factory varchar(20)) subtable(tname) as select _wstart as ts,last_row( m6033  ) as m6033,last_row( m6120  ) as m6120,last_row( m6121  ) as m6121,…… from  metron_dmp.alarm partition by tbname tname, line, workshop, factory  STATE_WINDOW(cast(case when m6033 is null then 0 else m6033  end + case when m6120 is null then 0 else m6120  end + case when m6121 is null then 0 else m6121  end + …… as int));

• 流計算配置：基于metron_dmp.alarm超級表創建流計算，觸發模式設為 “實時觸發”，聚合故障碼與告警等級，結果寫入metron_dmp_stream.alarm結果表；
• 告警流程：應用通過數據訂閱功能監聽結果表，獲取實時告警數據后直接推送至監控大屏，無需中間數據庫中轉；
• 效果：告警從 “故障發生→數據寫入→流計算處理→應用推送” 全程 ≤10 秒，原方式需 21-44 秒，效率提升 3 倍左右。

基于企業版的高保障專業服務

歷史數據遷移（從開源版到企業版）

1. 遷移挑戰

需同(tong)步開源版 108 條產(chan)(chan)線(xian)的(de)恢(hui)復的(de)歷史數據，且不能影響現有(you)產(chan)(chan)線(xian)的(de)實時數據采集。

2. 遷移方案（無停機）

我們依托 TDengine TSDB 企業版原生工具 taosX 的實時數據同步功能，實現了無感知升級：在新集群（企業版）完成部署后，taosx 會自動且持(chi)續地同(tong)步(bu)歷史數(shu)據與實時數(shu)據；待歷史數(shu)據同(tong)步(bu)完畢，僅需(xu)通過(guo)配置調整數(shu)據接入指向(xiang)，即可無(wu)縫切換至新(xin)集群(qun)。整個過(guo)程(cheng)無(wu)需(xu)停機，業務查詢也能(neng)保持(chi)正常，保障了生產業務連(lian)續性。

• 跨版本、跨系統同步： 借助 taosX，實現了從 Windows → Linux 的數據遷移，并支持不同版本間的平滑升級。
• 表結構同步：先同步超級表與子表結構，確保數據模型一致。示例：

taosx run -f "taos+ws://windows_ip:6041/dmp?schema=only&./tables=@table_list.txt" -t "taos+ws://linux_ip:6041/metron_dmp"

• 增量數據同步： 歷史數據按時間分片遷移，每次同步 1 天的數據，避免對源端造成過大壓力，同時保持實時寫入不斷流。示例：

taosx run -f "taos+ws://windows_ip:6030/dmp?schema=none&tables=@./table_list.txt&start=2025-05-01T00:00:00+0800&end=2025-05-02T00:00:00+0800&workers=48" -t "taos://linux_ip:6030/metron_dmp"

• 數據校驗： 同步完成后，隨機抽取 10 條產線 × 100 條數據，逐一比對源端與目標端，確認數據完整性 100%。
• 遷移結果：耗時 48 小時完成 108 條產線歷史數據同步，遷移期間實時數據寫入無丟包，業務查詢正常。

高效快捷的實施服務

在濤思與楊凌美暢的緊密協作下，整個實施過程僅用 11 天就完(wan)成了從(cong)數據同步、集群部署到副本切(qie)換的全流程，高效推(tui)動了 TDengine TSDB 企業版在生(sheng)產環(huan)境的平穩落地。

同時(shi)，濤思數(shu)據還提供企業(ye)級專屬維保(bao)服(fu)務：每月一次(ci)例行(xing)巡檢，借助企業(ye)版(ban)巡檢工具(ju)對 CPU、內存、磁盤 IO 及集群(qun)運(yun)行(xing)狀(zhuang)態進行(xing)全面檢查(cha)，提前發現并預警潛在風險；并提供 7×24 小時(shi)技術支持，第一時(shi)間(jian)響應業(ye)務咨(zi)詢(xun)與問題處置。通過這一系(xi)列措施，切(qie)實保(bao)障(zhang)了(le)我司生產(chan)系(xi)統的穩定可靠運(yun)行(xing)。

未來規劃

隨著(zhu)產線規模的(de)持續擴充，我們將(jiang)充分發(fa)揮 TDengine TSDB 企業版的(de)橫向(xiang)擴展(zhan)能(neng)力，通過在線增加節(jie)點，進一步提(ti)升系統(tong)的(de)數據處理與支(zhi)撐能(neng)力。

同時，我們也計劃引入濤思數據推出的 TDengine IDMP（AI 原生的工業數據管理平臺）。該平臺采(cai)用經典的樹狀層次結構對(dui)傳感(gan)器與(yu)設備數(shu)據進(jin)(jin)行(xing)組織，建立統一(yi)的數(shu)據目(mu)錄，并(bing)對(dui)數(shu)據進(jin)(jin)行(xing)語(yu)境化與(yu)標準化處理(li)，并(bing)提(ti)供實(shi)時(shi)分(fen)析(xi)、可視(shi)化、事件管(guan)理(li)與(yu)報警等功(gong)能(neng)。借(jie)助 IDMP，我們(men)能(neng)夠進(jin)(jin)一(yi)步強化設備管(guan)理(li)與(yu)生產分(fen)析(xi)水(shui)平，為未來(lai)的智(zhi)能(neng)化運營奠定堅實(shi)基礎(chu)。

關于楊凌美暢

楊凌美(mei)暢新(xin)材料(liao)股份有限公司（證券代碼：300861）成立于 2015 年 7 月，是一家主要從事電(dian)鍍(du)金剛(gang)石(shi)(shi)線及其(qi)他金剛(gang)石(shi)(shi)超(chao)硬(ying)工(gong)具研(yan)發、生產(chan)、銷售的(de)高(gao)科(ke)技創(chuang)新(xin)型企業。公司核心(xin)產(chan)品是電(dian)鍍(du)金剛(gang)石(shi)(shi)線，目前已廣泛應用在(zai)光伏(fu)產(chan)業（單晶(jing)、多晶(jing)硅切(qie)(qie)方切(qie)(qie)片(pian)）、藍寶石(shi)(shi)、磁性材料(liao)、陶瓷、水(shui)晶(jing)等(deng)高(gao)價(jia)值硬(ying)脆材料(liao)的(de)切(qie)(qie)割領(ling)域(yu)。