点燃数据新动能 TDengine 构建智慧燃气行业新基座

燃气行业数智化转型机遇与挑战

燃气行业数智化机遇和挑战

• 行业背景：天然气在我国一次能源消费占比仅为8.5%，远低于全球24%的平均水平，未来增量空间巨大。随着居民生活水平提高、工业化进程加速以及环保要求提高，天然气需求将持续增长，特别是在城市燃气和发电、化工等领域。
• 数智化机遇：物联网、大数据和人工智能等技术推动城市燃气产业实现智能化管理，提高运营效率，降低成本。智能燃气表、远程监控系统和预测性维护等技术成为行业新常态。
• 数智化挑战：市场准入门槛降低，竞争加剧，传统燃气公司需创新转型。AI落地需深化技术、完善数据治理、优化人才结构。数据方面面临海量物联采集、数据资产化、AI应用门槛等挑战。

传统数据处理方案的局限性

• 关系型数据库：低频监控场景适用，但海量时序数据读写性能低，分布式支持差，组件多而杂，架构臃肿，硬件、人力维护成本高。
• 传统工业实时库：适用于SCADA系统、生产监控系统，但架构陈旧，无分布式方案，无法水平扩展，依赖Windows等环境，分析能力弱，无法云化部署。
• Hadoop分布式文件系统或NoSQL数据库：如OpenTSDB，写入查询缓慢，存储成本高企，运维压力巨大，业务延时严重。

TDengine 全栈时序数据处理平台

• TDengine解决方案：提出“四位一体”解决方案，包括数据汇聚、数据预处理、核心引擎和数据服务，完美匹配燃气行业需求。
• TDengine优势：
  • 极简平台：内置缓存、流计算和数据订阅功能，简化系统设计，降低运行成本。
  • 高性能数据模型：一个数据采集点一张表，超级表，虚拟表。
  • 高性能：读写速度比现有通用数据库快十倍以上，归功于创新存储结构。
  • 高压缩率：提供多种压缩算法，压缩比业界领先，能将数据集压缩至原始大小的1/10。
  • 多级存储：将不同时间段的数据存储在挂载的不同介质上的目录里，实现不同“热度”的数据存储在不同的存储介质上。
  • 支持多种数据源：支持MQTT、OPC-UA、OPC-DA、Kafka、CSV，传统实时数据库PI System、Wonderware，关系型数据库MySQL、PostgreSQL、Oracle，时序数据库InfluxDB、OpenTSDB等。
  • 零代码提高数据质量：内置ETL功能，从各个数据源的数据包中解析、提取需要的数据，并进行过滤和转换，确保写入数据的质量。
  • 边云协同：允许一个实例从另外一个TDengine实例里订阅数据，构建起一个级联解决方案。
  • 高级数据分析：支持公有云和私有化部署，具备更为开放、低成本、并具水平扩展能力的实时分析。
  • AI智能体：TDgpt具备时序数据预测、异常检测、补齐和分类功能，支持多种模型算法动态切换，用户通过单条SQL即可调用。

实践案例

• 泛能网能碳产业智能平台：基于TDengine的底座升级，解决海量物联设备的数据采集、数据查询的多维度要求、存储成本压力、指标计算不准确等问题。通过流式处理和层级加工的方式，提升指标计算的及时性和准确度。
• 智慧燃气监控中心：将MySQL存储方案迁移至TDengine，解决写入查询缓慢、数据压缩比低、多用户访问问题等。提升设备数据自动分片管理，降低系统运维成本，毫秒级报警响应，支持未来业务扩展。
• 城燃公司物联网平台：采用TDengine支撑数百万智能终端的接入，满足数据上报查询、统计分析等功能，降低硬件资源投入，提高存储效率。

未来图景

• 数据驱动燃气行业革新，成为与天然气同等重要的战略资源。
• TDengine将持续深耕时序数据技术，助力燃气企业处理和挖掘数据价值，让清洁能源更安全、更高效、更智能。