123,123,123

基于嵌入式工业时序数据的存储策略及应用研究

网络安全与数据治理

周俊鹏1 ,2 , 王卓1 ,2 , 康永乐1 ,2 , 任德旺1 ,2

1. 航空工业西安航空计算技术研究所; 2. 机载弹载计算机航空科技重点实验室

摘要： 嵌入式工业计算领域具备独特的数据优势 , 海量数据呈现时序递增、多源异构、复杂多变等特点。针对现有嵌入式工业时序数据发展特性及高效存储管理代价问题 , 融合时序数据库技术 , 提出一种基于嵌入式工业时序数据的存储策略 , 有效缓解嵌入式工业计算设备的海量时序数据高效存储及组织管理瓶颈 , 并实施了时序数据库系统的有效性验证 , 进而加速推进时序数据库技术在嵌入式工业计算领域的应用实施。

關(guān)鍵詞： 海量数据时序数据库高效存储组织管理

中圖分類號 : TP311. 5 文獻標志碼 : A DOI :10.19358/j.issn.2097-1788.2026.02.006
中文引用格式 : 周俊鵬 , 王卓 , 康永樂 , 等. 基于嵌入式工業(yè)時序數(shù)據(jù)的存儲策略及應(yīng)用研究 [J]. 網(wǎng)絡(luò)安全與數(shù)據(jù)治理 , 2026 ,
45(2) : 44 -49.
英文引用格式 : Zhou Junpeng, Wang Zhuo, Kang Yongle, et al. Research on storage strategy and applications based on embedded industri- al time series data [J]. Cyber Security and Data Governance, 2026 , 45(2) : 44 -49.

Research on storage strategy and applications based on embedded industrial time series data

Zhou Junpeng1 ,2 , Wang Zhuo1 ,2 , Kang Yongle1 ,2 , Ren Dewang1 ,2

1. Xi ′an Aeronautics Computing Technique Research Institute, AVIC; 2. Aviation Key Laboratory of Science and Technology on Airborne and Missile-borne Computer

Abstract： The field of embedded industrial computing has a unique data advantage, with massive data characterized by incremental sequen- cing, multi-source heterogeneity, and complex variability. Aiming at the development characteristics of embedded industrial time series data and the problem of high costs associated with efficient storage management, the paper proposes a storage strategy based on embedded industrial time series data, incorporating time series database technology. The strategy effectively alleviates the bottleneck challenges of efficiently storing and organizing management of massive time series data in embedded industrial computing devices. The paper implements the effectiveness vali- dation of the time series database system, and accelerates the applications implementation of time series database technology in the field of em- bedded industrial computing.

Key words : massive data; time series database; efficient storage; organizing management

引言

隨著工業(yè)大數(shù)據(jù) 、物聯(lián)網(wǎng) 、智能制造等技術(shù)的迅猛發(fā)展 , 越來越多的源端設(shè)備正在無時不刻地產(chǎn)生數(shù) 據(jù) 。嵌入式工業(yè)計算領(lǐng)域被賦予先天的數(shù)據(jù)基因[1] , 各個計算設(shè)備在全生命周期內(nèi)會形成一系列的設(shè)備數(shù) 據(jù)集 , 其中 , 80% 以上的數(shù)據(jù)集都是實時性數(shù)據(jù)[2] , 均按照時間序列順序產(chǎn)生 , 包括浮點數(shù)據(jù) 、音視頻數(shù) 據(jù) 、文本數(shù)據(jù)等多樣化數(shù)據(jù)集。通過對這些數(shù)據(jù)集進行高效采集、存儲及組織管理 , 深度挖掘數(shù)據(jù)發(fā)展的潛在性特征 , 能夠提升嵌入式工業(yè)計算設(shè)備的安全可靠及高度智能。

當前 , 由于嵌入式工業(yè)計算設(shè)備的硬件成本要求、存儲資源限制及系統(tǒng)環(huán)境特殊等制約因素 , 致使大量實時性數(shù)據(jù)流失且難以發(fā)揮應(yīng)用效能。源端設(shè)備數(shù)據(jù) 呈現(xiàn)分散、孤立現(xiàn)象[3] , 存在數(shù)據(jù)獲取受限、單一化服務(wù)及存儲管理效能滯后等問題。而傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫技術(shù) 主要從數(shù)據(jù)本身實體關(guān)系之間設(shè)計模型結(jié)構(gòu) , 難以從業(yè)務(wù)角度直觀性反映某個類型設(shè)備的數(shù)據(jù)變化情況。數(shù)據(jù)建模方面更加注重表之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系和結(jié)構(gòu)特性 , 數(shù)據(jù)的存儲成本較高 , 讀寫性能相對較低 , 可維護成本略高 , 難以滿足嵌入式工業(yè)時序數(shù)據(jù)的存儲、管理及分析等應(yīng)用場景[4] 。同時 , 現(xiàn)有的存儲策略并未充分利用開源時序數(shù)據(jù)庫技術(shù)的優(yōu)勢 , 導(dǎo)致存儲系統(tǒng)的擴展性、靈活性較差 , 難以應(yīng)對工業(yè)生產(chǎn)中不斷變化的數(shù)據(jù)需求。面對有限的嵌入式工業(yè)計算設(shè)備資源 , 提升海量實時性數(shù)據(jù)的高速讀寫、高效存儲管理、低延遲查詢及高效聚合分析等能力 , 成為解決嵌入式工業(yè)時序數(shù)據(jù)泛濫的本質(zhì)策略和首要任務(wù)。

本文針對存在問題 , 深度研究嵌入式工業(yè)計算設(shè) 備的時序數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)發(fā)展特性 , 融合現(xiàn)有開源時序數(shù)據(jù) 庫技術(shù)[5] , 構(gòu)建了一種基于嵌入式工業(yè)時序數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 模型和存儲策略 , 提出了時序數(shù)據(jù)庫存儲體系結(jié)構(gòu)及設(shè)計方法。新模型和策略能夠更高效地處理海量時序數(shù)據(jù) , 提升數(shù)據(jù)存儲和訪問效率。本文通過嵌入式工業(yè)計算設(shè)備環(huán)境及時序數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)的有效性應(yīng)用驗證 , 表明研究策略的可行性效果。

本文詳細內(nèi)容請下載：

http://ihrv.cn/resource/share/2000006988

作者信息：

周俊鵬1 ,2 , 王卓1 ,2 , 康永樂1 ,2 , 任德旺1 ,2

(1. 航空工業(yè)西安航空計算技術(shù)研究所 , 陜西西安 710068 ;

2. 機載彈載計算機航空科技重點實驗室 , 陜西西安 710065)

原創(chuàng)聲明：此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng)，未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。

相關(guān)內(nèi)容