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華為時序數(shù)據(jù)庫為智慧健康養(yǎng)老行業(yè)貢獻(xiàn)應(yīng)用之道

華為開發(fā)者社區(qū) ? 來源:華為開發(fā)者社區(qū) ? 作者:華為開發(fā)者社區(qū) ? 2021-11-07 15:10 ? 次閱讀
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隨著 IoT 技術(shù)的快速發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈爆炸式增長。這些數(shù)據(jù)通常隨時間產(chǎn)生,稱之為時序數(shù)據(jù)。這樣的一種專門用于管理時序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫被稱為時序數(shù)據(jù)庫。

時序數(shù)據(jù)庫是當(dāng)前物聯(lián)網(wǎng) IoT垂直領(lǐng)域最為合適的數(shù)據(jù)庫解決方案。作為物聯(lián)網(wǎng)下火熱的智慧健康養(yǎng)老應(yīng)用,時序數(shù)據(jù)庫能為智慧健康養(yǎng)老行業(yè)帶來哪些貢獻(xiàn)?華為云數(shù)據(jù)庫專家向宇解讀了時序數(shù)據(jù)庫在智慧健康養(yǎng)老行業(yè)應(yīng)用之道。

時序數(shù)據(jù)庫助力智慧健康養(yǎng)老場景化應(yīng)用

從智慧健康養(yǎng)老的全場景圖看到,智慧健康養(yǎng)老整體上分為4個部分:1. 設(shè)備:包括穿戴設(shè)備(比如手環(huán),可以記錄步數(shù)和心率)、環(huán)境監(jiān)測設(shè)備(比如室內(nèi)室外溫度傳感器)和醫(yī)療健康設(shè)備(比如血壓儀、血糖儀)。這些設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)需要上傳到平臺或系統(tǒng)服務(wù)進(jìn)行統(tǒng)一存儲,為更上層的應(yīng)用提供基本的數(shù)據(jù)輸入。2. 數(shù)據(jù)存儲層:相同功能但不同廠商的設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)格式可能不盡相同。再者,隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展,可能還會接入更多類型設(shè)備,數(shù)據(jù)量也會越來越大??紤]業(yè)務(wù)變更和數(shù)據(jù)庫性能,為最大程度降低對上層應(yīng)用的影響,把設(shè)備數(shù)據(jù)與其他業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分開存儲。3. 服務(wù)層:平臺對外提供的能力,比如安全預(yù)警、健康風(fēng)險評估、其他養(yǎng)老事務(wù)管理功能等。4. 端側(cè)應(yīng)用:基于平臺提供的服務(wù),可以開發(fā)出APP,利用APP把老人、子女、機構(gòu)工作人員三類用戶聯(lián)系起來,例如:子女可以通過手機APP實時查看自己父母的運動情況,健康指標(biāo),工作人員可以在終端提交工單等等。

面對養(yǎng)老行業(yè)的痛點,云芯科技、藍(lán)色健康和智康科技三家企業(yè)與華為云在底層系統(tǒng)、數(shù)據(jù)存儲等方面的合作,在平臺服務(wù)層面,正在努力實現(xiàn)這些智慧養(yǎng)老的服務(wù)應(yīng)用。

在物聯(lián)網(wǎng)等領(lǐng)域,特別是智慧康養(yǎng)場景下,我們發(fā)現(xiàn)有這么一些數(shù)據(jù),他們都有時間屬性,有設(shè)備描述信息,有采集的數(shù)據(jù)指標(biāo)。舉個例子,如下圖所示:第一列是數(shù)據(jù)產(chǎn)生的時間,第二列是設(shè)備編號,后面是采集的數(shù)據(jù)內(nèi)容,如體溫、心率等。我們把數(shù)據(jù)劃分為三個部分,時間部分稱為時間戳,設(shè)備編號等描述設(shè)備信息的部分稱之為數(shù)據(jù)的標(biāo)簽,剩余部分描述了采集的具體指標(biāo),稱之為指標(biāo)項。像這樣的數(shù)據(jù),我們就稱之為時序數(shù)據(jù),因為它有明顯的時間屬性。那么這些時序數(shù)據(jù),都有自己的特點:

不變性:時序數(shù)據(jù)在寫入后,一般不會被修改。這個特征非常適用于壓縮,不因修改某個數(shù)據(jù)對整個數(shù)據(jù)塊進(jìn)行修改。

時效性:時間越近的數(shù)據(jù)被訪問的概率越大,時間越是久遠(yuǎn),數(shù)據(jù)被訪問的概率越低。因此,對于時序的熱數(shù)據(jù),可以采用壓縮和解壓速度比較好,壓縮率合理的壓縮算法,而對于冷數(shù)據(jù),非常適合使用更高壓縮比的算法。

數(shù)據(jù)量龐大:時序數(shù)據(jù)的采集類型豐富, 隨著采集硬件的普及和采集頻率增加,使得數(shù)據(jù)量出現(xiàn)暴增,比如自動駕駛中每輛車每天就會采集將近 8T 的數(shù)據(jù),帶寬、實時寫入、快速查詢、存儲、耗電以及維護(hù)成本都是挑戰(zhàn)。

數(shù)據(jù)使用冷熱:用戶可能對某些數(shù)據(jù)源或者時間段的關(guān)注遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他,因此在海量數(shù)據(jù)中偏向某些特殊時間段或某些數(shù)據(jù)源的數(shù)據(jù)查詢。

時序數(shù)據(jù)庫如何選?

從我們的企業(yè)應(yīng)用的情況來看,目前存放時序數(shù)據(jù)采用的數(shù)據(jù)庫各種各樣,有用關(guān)系數(shù)據(jù)庫存放,有用NOSQL數(shù)據(jù)存儲(比如HBASE,Cassandra,MongoDB),還有就是用到了時序數(shù)據(jù)庫。我們總結(jié)了一下選型數(shù)據(jù)庫之前需要考慮的一些問題。

成本:分為運維成本和存儲成本,比如用HBASE存儲,它的技術(shù)棧很長,底層存儲使用的是HDFS。運維就需要一個人既懂時序數(shù)據(jù)庫,又要懂大數(shù)據(jù)平臺,成本比較高。其次,隨著數(shù)據(jù)量逐漸的增加,存儲需要不斷的擴(kuò)容,成本隨之增加。所以,既要選擇部署便捷、擴(kuò)容操作簡單,又要能提供數(shù)據(jù)壓縮的數(shù)據(jù)庫。

性能:不同的業(yè)務(wù)對數(shù)據(jù)庫的性能需求是不一樣的,需要考慮今后業(yè)務(wù)規(guī)模增加后,數(shù)據(jù)庫能不能支撐預(yù)期的設(shè)備數(shù)量和數(shù)據(jù)量。

業(yè)務(wù)變更:對于物聯(lián)網(wǎng)而言,由于缺乏標(biāo)準(zhǔn),各式各樣的設(shè)備都有可能接入,有的設(shè)備可能只有2列數(shù)據(jù),有的設(shè)備可能有3列數(shù)據(jù),這就要求數(shù)據(jù)庫支持Schemaless。

生態(tài):主要是時序數(shù)據(jù)庫上下游接口的問題,選擇的數(shù)據(jù)庫需要考慮其技術(shù)生態(tài),數(shù)據(jù)要能進(jìn)的來,出的去。比如用了SQLServer存時序數(shù)據(jù),想用Granfana展示數(shù)據(jù)就很困難。

數(shù)據(jù)分析:設(shè)備數(shù)據(jù)被存儲下來,最終是需要通過數(shù)據(jù)分析挖掘數(shù)據(jù)隱藏價值,還要考慮數(shù)據(jù)庫是否支持?jǐn)?shù)據(jù)分析平臺。

鑒于上述行業(yè)中存在的問題,以及對未來物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展的信心,華為云自研GaussDB(for Influx) 基于華為自研的計算存儲分離架構(gòu),兼容InfluxDB生態(tài)的云原生NoSQL時序數(shù)據(jù)庫。提供大并發(fā)時序數(shù)據(jù)讀寫、壓縮存儲、多維聚合以及一鍵部署、快速備份恢復(fù)、計算存儲獨立擴(kuò)容、監(jiān)控告警等服務(wù)能力,可以完全滿足康養(yǎng)的需求。GaussDB(for Influx)時序數(shù)據(jù)庫依靠華為在數(shù)據(jù)存儲領(lǐng)域多年的實踐經(jīng)驗,整合華為云的計算、存儲、服務(wù)保障和安全等方面的能力,大膽在架構(gòu)、性能和數(shù)據(jù)壓縮等方面進(jìn)行了技術(shù)創(chuàng)新,達(dá)到了較好的效果,對內(nèi)支撐了華為云基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù),對外以服務(wù)的形式開放,幫助上云企業(yè)解決相關(guān)業(yè)務(wù)問題。GaussDB(for Influx)接口完全兼容InfluxDB,寫入接口兼容OpenTSDB、Prometheus和Graphite。從架構(gòu)上看,一個時序數(shù)據(jù)庫集群可以分為三大組件。它們分別是:

Shard節(jié)點:節(jié)點采用無狀態(tài)設(shè)計,主要負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的寫入和查詢。在節(jié)點內(nèi),除了分片和時間線管理之外,還支持?jǐn)?shù)據(jù)預(yù)聚合、數(shù)據(jù)降采樣和TAG分組查詢等專為時序場景而優(yōu)化的功能。

Config集群:存儲和管理集群元數(shù)據(jù),采用三節(jié)點的復(fù)制集模式,保證元數(shù)據(jù)的高可靠性。

分布式存儲系統(tǒng):集中存儲持久化的數(shù)據(jù)和日志,數(shù)據(jù)采用三副本方式存放,對上層應(yīng)用透明。存儲系統(tǒng)為華為自研,經(jīng)過多年產(chǎn)品實踐檢驗,系統(tǒng)的高可用和高可靠性都得到了驗證。

華為云時序數(shù)據(jù)庫應(yīng)對智慧康養(yǎng)應(yīng)用場景有妙招在面對AIoT物聯(lián)網(wǎng)典型應(yīng)用場景中,時序數(shù)據(jù)庫每天會產(chǎn)生數(shù)GB甚至數(shù)TB的時序數(shù)據(jù)。如果無法對這些時序數(shù)據(jù)進(jìn)行很好的管理和壓縮,那將會給企業(yè)帶來非常高的成本壓力。GaussDB(for Influx)對數(shù)據(jù)采用列式存儲,相同類型的數(shù)據(jù)被集中存儲,更有利于數(shù)據(jù)壓縮。采用自研的時序數(shù)據(jù)自適應(yīng)壓縮算法,在壓縮前對數(shù)據(jù)進(jìn)行抽樣分析,根據(jù)數(shù)據(jù)量、數(shù)據(jù)分布以及數(shù)據(jù)類型選擇最合適的數(shù)據(jù)壓縮算法。在壓縮算法上,相比原生的InfluxDB,重點針對Float、String、Timestamp這三種數(shù)據(jù)類型進(jìn)行了優(yōu)化和改進(jìn)。

Float數(shù)據(jù)類型:對Gorilla壓縮算法進(jìn)行了優(yōu)化,將可以無損轉(zhuǎn)換的數(shù)值轉(zhuǎn)為整數(shù),再根據(jù)數(shù)據(jù)特點,選擇最合適的數(shù)據(jù)壓縮算法。

String數(shù)據(jù)類型:采用了壓縮效率更好的ZSTD壓縮算法,并根據(jù)待壓縮數(shù)據(jù)的Length使用不同Level的編碼方法。

Timestamp數(shù)據(jù)類型:采用差量壓縮方法,最后還針對數(shù)據(jù)文件內(nèi)的Timestamp進(jìn)行相似性壓縮,進(jìn)一步降低時序數(shù)據(jù)存儲成本。

下圖是分別采用實際業(yè)務(wù)場景的事件日志數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)集1)和云服務(wù)器監(jiān)控指標(biāo)數(shù)據(jù) (數(shù)據(jù)集2)與InfluxDB進(jìn)行了數(shù)據(jù)壓縮效率的性能對比。節(jié)約存儲成本并非只有數(shù)據(jù)壓縮一種辦法。針對時序數(shù)據(jù)越舊的數(shù)據(jù)被訪問的概率越低的特點,GaussDB(for Influx)提供了時序數(shù)據(jù)的分級存儲,支持用戶自定義冷熱數(shù)據(jù),實現(xiàn)數(shù)據(jù)的冷熱分離。熱數(shù)據(jù)相對數(shù)據(jù)量小,訪問頻繁,被存儲在性能更好、成本較高的存儲介質(zhì)上;冷數(shù)據(jù)相對數(shù)據(jù)量大,訪問概率低,保存時間較久,被存儲在成本較低的存儲介質(zhì)上,進(jìn)而達(dá)到節(jié)約存儲成本的目的。根據(jù)實際業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)測算,相同數(shù)據(jù)量下存儲成本僅有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的1/20。除了產(chǎn)品本身的技術(shù)優(yōu)勢特點,GuassDB(for Influx)能夠開箱即用,用戶只需要關(guān)注應(yīng)用層就可以,不用關(guān)注運維。在使用的過程中,不需要去特意學(xué)習(xí)新的產(chǎn)品技術(shù),會SQL就可以使用。GaussDB(for Influx)還兼容Influx 生態(tài),整個生態(tài)下的工具、接口等都可以直接應(yīng)用。從數(shù)據(jù)安全角度看,GaussDB(for Influx)在容災(zāi)備份方面,支持異地3AZ,可以讓數(shù)據(jù)存儲在不同的城市,這樣確保數(shù)據(jù)的安全性。在智慧康養(yǎng)場景下,最重要的是如何基于數(shù)據(jù)分析,來進(jìn)一步為用戶帶來更好的產(chǎn)品服務(wù)。GuassDB(for Influx)還提供數(shù)據(jù)分析平臺,能夠和數(shù)據(jù)庫融合在一起,可以把相關(guān)算法以熱插拔的方式嵌入到平臺中,從數(shù)據(jù)庫直接讀取數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,最終應(yīng)用在相對應(yīng)的場景下。這兩邊是以相互感知的形式,分析感知存儲,從而輕量化存儲分析開銷。不管企業(yè)在什么地方,基于GuassDB(for Influx)能夠解決康養(yǎng)企業(yè)的數(shù)據(jù)孤島問題,實現(xiàn)價值共享。

據(jù)悉,GuassDB(for Influx)的開源計劃正在進(jìn)行中,開源的名字叫GeminiTSDB,兼容Influx DB接口,采用類SQL查詢語言,提供單機和分布式集群兩種部署模式,安裝簡單,部署靈活,無須外部依賴,具有高可用、高性能、低時延、低存儲成本、擴(kuò)展靈活等優(yōu)點,希望大家多多關(guān)注!

原文標(biāo)題:擁抱時序數(shù)據(jù)庫,構(gòu)筑IoT時代下智慧康養(yǎng)數(shù)據(jù)存儲底座

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    <b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b><b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)—Mysql<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b>表記錄丟失的<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)流程

    數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)恢復(fù)—MYSQL數(shù)據(jù)庫ibdata1文件損壞的數(shù)據(jù)恢復(fù)案例

    mysql數(shù)據(jù)庫故障: mysql數(shù)據(jù)庫文件ibdata1、MYI、MYD損壞。 故障表現(xiàn):1、數(shù)據(jù)庫無法進(jìn)行查詢等操作;2、使用mysqlcheck和myisamchk無法修復(fù)數(shù)據(jù)庫
    的頭像 發(fā)表于 12-09 11:05 ?632次閱讀

    數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)恢復(fù)—通過拼接數(shù)據(jù)庫碎片恢復(fù)SQLserver數(shù)據(jù)庫

    一個運行在存儲上的SQLServer數(shù)據(jù)庫,有1000多個文件,大小幾十TB。數(shù)據(jù)庫每10天生成一個NDF文件,每個NDF幾百GB大小。數(shù)據(jù)庫包含兩個LDF文件。 存儲損壞,數(shù)據(jù)庫
    的頭像 發(fā)表于 10-31 13:21 ?696次閱讀
    <b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b><b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)—通過拼接<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b>碎片恢復(fù)SQLserver<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b>

    有云服務(wù)器還需要租用數(shù)據(jù)庫嗎?

    如果你的應(yīng)用程序需要處理大量的數(shù)據(jù),并且這些數(shù)據(jù)需要高效的查詢和分析能力,那么租用專業(yè)的數(shù)據(jù)庫服務(wù)可能是更好的選擇。這些服務(wù)通常提供了更高的性能、更好的可擴(kuò)展性和更強的數(shù)據(jù)安全性。如果
    的頭像 發(fā)表于 10-31 10:50 ?336次閱讀

    深開鴻與深圳幸福健康集團(tuán)聯(lián)合發(fā)布“幸福開鴻”智慧養(yǎng)老解決方案

    2024年10月25日,在第二屆深圳國際智慧養(yǎng)老產(chǎn)業(yè)博覽會開幕式上,深開鴻與深圳市幸福健康產(chǎn)業(yè)(集團(tuán))有限公司(簡稱“深圳幸福健康集團(tuán)”)聯(lián)合推出了全國首個基于開源鴻蒙系統(tǒng)的
    的頭像 發(fā)表于 10-26 08:05 ?713次閱讀
    深開鴻與深圳幸福<b class='flag-5'>健康</b>集團(tuán)聯(lián)合發(fā)布“幸福開鴻”<b class='flag-5'>智慧</b><b class='flag-5'>養(yǎng)老</b>解決方案

    數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)恢復(fù)—SQL Server數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)823錯誤的數(shù)據(jù)恢復(fù)案例

    SQL Server數(shù)據(jù)庫故障: SQL Server附加數(shù)據(jù)庫出現(xiàn)錯誤823,附加數(shù)據(jù)庫失敗。數(shù)據(jù)庫沒有備份,無法通過備份恢復(fù)數(shù)據(jù)庫。
    的頭像 發(fā)表于 09-20 11:46 ?701次閱讀
    <b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b><b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)—SQL Server<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b>出現(xiàn)823錯誤的<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)案例

    數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)恢復(fù)—SqlServer數(shù)據(jù)庫底層File Record被截斷0的數(shù)據(jù)恢復(fù)案例

    SQL Server數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)無法被讀取。 經(jīng)過數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)恢復(fù)工程師的初步檢測,發(fā)現(xiàn)SQL Server數(shù)據(jù)庫文件無法被讀取的原因是底層
    的頭像 發(fā)表于 07-26 11:27 ?743次閱讀
    <b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b><b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)—SqlServer<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)庫</b>底層File Record被截斷<b class='flag-5'>為</b>0的<b class='flag-5'>數(shù)據(jù)</b>恢復(fù)案例