小 T 導讀：從試用到正(zheng)式上(shang)線的一年多里，釋普(pu)科技從 TDengine 2.0 版本(ben)一直關注(zhu)到 2.4。目前，釋普(pu)的三款(kuan)產品(pin)“監控(kong)保”、“數據寶”、“儀器保”均與(yu) TDengine 達成了合作，不(bu)僅機器投入(ru)成本(ben)實(shi)(shi)現了顯(xian)著降(jiang)低，查(cha)詢、存儲等性能也(ye)能滿足(zu)業務(wu)發(fa)展需求。本(ben)文將分享(xiang)釋普(pu)科技應用 TDengine 的實(shi)(shi)踐經驗，供讀(du)者(zhe)參考(kao)。

公司簡介

釋普(pu)信息科技(ji)（上(shang)海）有限公司(si)（簡稱釋普(pu)科技(ji)）始終以“引(yin)領實驗(yan)(yan)(yan)室數智化(hua)服(fu)務”為(wei)己任(ren)，專(zhuan)注于(yu)實驗(yan)(yan)(yan)室和公共(gong)衛(wei)生(sheng)領域，利用 AloT、物(wu)聯數智平臺(tai)以及(ji)人(ren)工智能技(ji)術，幫(bang)助各行各業實驗(yan)(yan)(yan)室實現安(an)全合(he)規、提(ti)效降本、數字化(hua)決策。公司(si)成立于(yu) 2016 年，總部位于(yu)上(shang)海，研發中心位于(yu)杭(hang)州，并在(zai)全國(guo)多地設(she)有分支機構(gou)，客戶廣(guang)泛(fan)分布于(yu)生(sheng)物(wu)醫藥(yao)、檢驗(yan)(yan)(yan)監測、科研院所、政(zheng)府機構(gou)、化(hua)學化(hua)工、園區及(ji)公共(gong)服(fu)務平臺(tai)、食品化(hua)妝品等行業。

項目介紹

為(wei)了(le)幫助實驗室客(ke)戶(hu)在數(shu)(shu)字(zi)化層面實現更(geng)精準有(you)效(xiao)(xiao)的(de)數(shu)(shu)字(zi)洞察，為(wei)客(ke)戶(hu)提供更(geng)快速(su)的(de)數(shu)(shu)據分析、更(geng)高(gao)效(xiao)(xiao)的(de)算(suan)力(li)支(zhi)持、更(geng)輕量(liang)便捷的(de)查詢服務(wu)，釋普(pu)科技借力(li) TDengine，在實時數(shu)(shu)據存儲、高(gao)效(xiao)(xiao)壓縮和快速(su)聚合查詢方面取得了(le)良(liang)好(hao)的(de)效(xiao)(xiao)果。截止到 2021 年，共(gong)計 18000 個點位(wei)，80000+ 臺(tai)設備，10000+ 的(de) SKU 化學品通過 iLabService 釋普(pu)科技系(xi)列產(chan)品實現了(le)智能(neng)化監(jian)管(guan)。

我們通過“釋(shi)(shi)(shi)普(pu)(pu)(pu)(pu)·監控(kong)保(bao)”“釋(shi)(shi)(shi)普(pu)(pu)(pu)(pu)·儀(yi)器保(bao)”“釋(shi)(shi)(shi)普(pu)(pu)(pu)(pu)·庫(ku)(ku)存保(bao)”“釋(shi)(shi)(shi)普(pu)(pu)(pu)(pu)·樣(yang)本保(bao)”“釋(shi)(shi)(shi)普(pu)(pu)(pu)(pu)·數據寶” 5 大產品，為(wei)客(ke)戶構建(jian)實驗室數智(zhi)化整體解決方案。現(xian)階(jie)段綜(zong)合(he)客(ke)戶使(shi)用(yong)場景以(yi)及業務規劃(hua)，“釋(shi)(shi)(shi)普(pu)(pu)(pu)(pu)·監控(kong)保(bao)”、“釋(shi)(shi)(shi)普(pu)(pu)(pu)(pu)·數據寶”、“釋(shi)(shi)(shi)普(pu)(pu)(pu)(pu)·儀(yi)器保(bao)”三款產品因為(wei)智(zhi)能(neng)算法的實現(xian)需要攜手 TDengine 數據庫(ku)(ku)，未來將會有更多產品接入 TDengine。

作為一家迅速(su)成長的創業企業，為了滿足成長過程中(zhong)客戶(hu)體量不斷增(zeng)長的需求(qiu)，為客戶(hu)提(ti)供更高價值(zhi)的服務，我(wo)們綜合(he)評估了 TDengine 單機、集群的功能，加(jia)之其(qi)針(zhen)對物(wu)聯網(wang)場(chang)景的特殊設計，可以在物(wu)聯網(wang)場(chang)景下顯著降低機器(qi)的投入成本(ben)，因此我(wo)們毫不猶豫地選擇 TDengine 進行了測試。

注：本案(an)例中的(de)截圖主要為我司自己的(de)設備場景，用作(zuo)產品(pin)實用展示(shi)。

一、實踐與效果

該(gai)環境的 TDengine 數(shu)據庫(ku)服務版本為 2.2.2.15 單機(ji)模式，備(bei)(bei)份用(yong)其他方式完成。機(ji)器配置為 8C + 16G + 500G 機(ji)械硬盤。我們按照設備(bei)(bei)的原始數(shu)據、操作狀態(tai)、樣(yang)本狀態(tai)，離線狀態(tai)四個維度創建了“超級表(biao)(biao)—子表(biao)(biao)”的數(shu)據模型。

“釋普·儀器保”的(de)主要功能(neng)是為客(ke)戶提(ti)供設備(bei)(bei)臺(tai)賬管(guan)(guan)理(li)(li)、利用(yong)率(lv)監(jian)控(kong)、資(zi)產管(guan)(guan)理(li)(li)、工單管(guan)(guan)理(li)(li)、計劃(hua)服務(wu)管(guan)(guan)理(li)(li)、共享預約、儀器設備(bei)(bei)盤點等儀器設備(bei)(bei)全(quan)生命周期管(guan)(guan)理(li)(li)。其底層邏輯(ji)是數(shu)據(ju)(ju)(ju)的(de)采集和存儲。我們通(tong)過智能(neng)網關對(dui)實驗室的(de)設備(bei)(bei)采集數(shu)據(ju)(ju)(ju)后，通(tong)過 mqtt 發送到 EMQ 或者(zhe)阿里云平(ping)臺(tai)（根據(ju)(ju)(ju)客(ke)戶需求），然后再(zai)通(tong)過消息隊列緩沖后，以(yi) Java 的(de) RESTful 方(fang)式(shi)寫入到 TDengine，然后再(zai)把數(shu)據(ju)(ju)(ju)用(yong)以(yi)監(jian)控(kong)（監(jian)控(kong)保）、展示（數(shu)據(ju)(ju)(ju)保） 。

該環境目前共有數百臺設備的接入，總數據量大概為 3 億行左右，占據存儲空間粗略估算為672MB ，壓縮率滿足我們的預期。

“釋普·數(shu)據(ju)(ju)保”的(de)主要功(gong)能是幫助客戶整(zheng)合各類數(shu)據(ju)(ju)，個性化(hua)地(di)展(zhan)(zhan)現數(shu)據(ju)(ju)統計分析，以數(shu)據(ju)(ju)價值賦(fu)能決策(ce)，為實驗(yan)室提供(gong)更智能的(de)決策(ce)建(jian)議，助力提升實驗(yan)室管理。因此，TDengine 對“數(shu)據(ju)(ju)保”的(de)幫助主要體現在通過 SQL 語句進行(xing)數(shu)據(ju)(ju)展(zhan)(zhan)示，常用的(de) SQL 大致(zhi)如下：

select last_row(ts) ts, last_row(${item.measurement}) value from ilabservice.socket 
select ts, min(${item.measurement}) value from ilabservice.socket 
select ts, max(${item.measurement}) value from ilabservice.socket 
select avg(${item.measurement}) value from ilabservice.socket

值(zhi)(zhi)得(de)一提的(de)(de)(de)是(shi)，在 2、3 這樣的(de)(de)(de) SQL 語句(ju)中(zhong)，TDengine 一開(kai)始是(shi)不(bu)支持的(de)(de)(de)。當(dang)時的(de)(de)(de) SQL 不(bu)能(neng)實現 ts 和(he) max（）/min() 函(han)數(shu)同(tong)時返回(hui)結果，也就是(shi)說，一次查詢(xun)只能(neng)得(de)到最(zui)(zui)大(da)值(zhi)(zhi)/最(zui)(zui)小值(zhi)(zhi)，但(dan)是(shi)不(bu)能(neng)同(tong)時取到最(zui)(zui)大(da)值(zhi)(zhi)/最(zui)(zui)小值(zhi)(zhi)和(he)對應的(de)(de)(de)時間戳。

后來官方聽到了用戶聲音后，對這個功能做了優化：在使用所有的選擇函數（max/min/last/last_row這類選擇出數據類型的函數）時，可以同時指定輸出 ts 列，甚至還有其他標簽列（包括 tbname），這樣就可以方便地知道被選出的值是源于哪個設備、哪個時間了。從(cong)這一點上也(ye)可以看到，國產(chan)數據庫(ku)本地(di)服務(wu)無疑(yi)會更加貼近用戶和市(shi)場(chang)，會真正通(tong)過聆聽(ting)用戶聲音來改善產(chan)品。

目(mu)前，我(wo)們還在開發 TDengine 在“監(jian)控(kong)保”中(zhong)的應(ying)用(yong)。預計五月中(zhong)下旬，客戶就能通過 TDengine 實時查詢設備狀態表的最新(xin)數(shu)據(ju)，將體驗到安(an)(an)全級別(bie)更(geng)高、更(geng)快(kuai)速流(liu)暢的儀器設備運行參(can)數(shu)、設備能耗分析狀態、環(huan)境視頻監(jian)控(kong)、人員行為識別(bie)反饋、安(an)(an)防(fang)管理等(deng)一體化實驗室安(an)(an)全監(jian)控(kong)數(shu)據(ju)，在數(shu)據(ju)合規性(xing)上將會更(geng)有保障。

二、寫在最后

從試(shi)(shi)用(yong)到正(zheng)式上(shang)線(xian)的(de)一年多里，我們(men)從 TDengine 2.0 版本一直(zhi)關注到 2.4 ，從最初的(de)對數據庫基礎(chu)架構(gou)進行學(xue)習、SQL功能(neng)的(de)調試(shi)(shi)、集群的(de)高可用(yong)測(ce)試(shi)(shi)、JNI 和 RESTful 的(de)選擇，再到連續查詢、監控模塊(kuai)等高級功能(neng)的(de)試(shi)(shi)用(yong)，這個(ge)過(guo)程中我們(men)看到了 TDengine 整個(ge)團隊都在努力地讓產品(pin)穩定性、功能(neng)性等各個(ge)方(fang)面變得(de)更好(hao)，這也(ye)更加增強了我們(men)打(da)造好(hao)自己項目(mu)的(de)信心。

我們相信(xin)，站在數字化智能化的時代大潮下，優秀的企業和產品總(zong)會脫穎而(er)出。