墨天轮沙龙 | 庚顿数据姚羽：实时数据技术赋能流程工业，保障业务连续性
在 8 月 24 日举办的【墨天轮数据库沙龙第九期—工业实时数据库专场】中，庚顿数据董事长兼总经理 姚羽分享了《实时数据技术赋能流程工业，保障业务连续性，强化工业化 AI 基础设施》主题演讲，本文为整理内容。
导读
大家好，我是庚顿数据总经理姚羽，我今天分享的主题是《实时数据技术赋能流程工业，保障业务连续性，强化工业化 AI 基础设施》。主题中涵盖的三个含义层层递进：首先实时数据库技术持续为流程工业领域赋能；其次，实时数据技术需要保障业务连续性，才能帮助发电厂、钢铁厂等工厂行业实现 7X24X365 不间断运转；最后，实时数据技术除了做预测性维护、故障预警，还能强化工业 AI 基础设施，为流程工业带来更大的数据价值。
姚羽 庚顿数据董事长兼总经理。 超 10 年以上实时数据库研发、解决方案和服务经验，多年 IT & OT 团队管理经验，工业软件领域领军人物
庚顿数据的故事
1、关于初心
实时数据库管理系统是工业领域信息化的核心基础软件，在两化融合中发挥重要作用，更是大数据、云计算、物联网等产业的核心支撑软件。从创立之时，庚顿的初心便是是以自主可控实时数据库技术为基础保障流程工业生产持续运营及数字化转型和智能化升级，十余年来，庚顿专注于“实时数据库管理系统”的研发及产业化。
2、二十年磨一剑，专注民族基础软件产业
庚顿数据的工业实时技术起源于 1995 年，在中国著名火电专家于文虎的领导下，为期三年的《大型火电机组性能与振动故障远程在线分析与诊断系统》项目在 1998 年 12 月荣获国家科技进步二等奖，庚顿数据旗下的核心软件工业实时数据库便发端于此。
自 2007 年庚顿数据成立以来，庚顿数据团队不断自我突破，破解一个又一个“卡脖子”难题。庚顿人坚持持续自主创新，推出适应市场需求的一系列实时数据库产品，该系列产品是工业领域信息化的核心基础软件，在两化融合中发挥着重要作用，更是大数据、云计算、物联网等新兴产业不可或缺的重要支撑软件。可应用于智能电网、生产管理、节能环保、先进控制、现代物流等行业或领域。
由于工业软件生产运行环境的特殊性，产品无法做大量的测试；同时基于工业环境的独立性，用户也会在具体的使用过程中发现问题，企业与用户共同努力下推进庚顿数据产品的迭代，如今，庚顿数据携手用户走进产品共创时代。
在未来，庚顿数据组织、产品及市场全面持续升级，驶入快速发展的赛道。
图 1 庚顿数据发展历程
3、打造数字化转型升级坚强基座
目前国内所有工业互联网平台厂商，都在打造数字化底座。庚顿以“数字为基，数据驱动，构建实时优化跨业务、跨平台、跨企业”的底层数字化基座，并提供完整的业务优化、过程优化、资产优化的流程。
图 2 庚顿数据数字化基座示意图
庚顿数据的实力
自 2007 年 8 月成立以来，庚顿数据一直从事自主知识产权的实时数据库管理系统研发及产业化。目前庚顿数据提供完整的全栈产品及服务体系，拥有庚云实时数据库管理系统、庚星时序数据库管理系统、庚顿通用监控组态平台、庚顿可视化产品系列、庚顿数据输出适配器、庚顿数据采集适配器等多个系列产品，覆盖了数据库软件、可视化软件、数据融合软件三大领域。
图 3 庚顿数据提供完整的全栈产品及服务体系
1、提供工业物联网时序数据全链路解决方案
庚顿数据的全链路解决方案概括为“以数据为驱动，端边云融合，WEB 一体化“。实时数据库面向的工业物联网行业一定离不开这六个环节：数据采集、数据存储、数据计算、数据传输、数据展现、数据应用，这也是自动化向数字化、智能化转变的过程。
庚顿数据专注实时数据库领域，实时数据库最擅长处理机器设备传感产生的连续不断的高频率更新变化的数据。这将意味着在未来智能社会中，凡是有传感器的地方都可能是庚顿数据的用武之地，数据量越大，庚顿数据越有优势。
图 4 庚顿时序数据全链路解决方案
2、提供系统性数字孪生框架
在流程工业行业中，需要通过一个平台来横跨所有的工序以及承托所有的维度，对能源、设备、原料等各个环节的数据进行采集、存储、计算等各环节的应用。庚顿数据提供的系统性数字孪生框架具有小而精以及短平快的优势，帮助工业物联网领域实现跨工序、多维度的全局优化。
图 5 庚顿数据系统性数字孪生框架
庚顿以先进、可靠和自主可控的实时数据库技术为基础保障流程工业生产持续运营，以及数字化转型和智能化升级。在这其中便不得不提到庚顿的两个核心能力：纳秒级时间戳以及零切换零丢失的能力。
在实时数据库领域，我们面对的行业要求系统“永远高可靠稳定运行”。庚顿研发的系列产品，是唯一在工控时序数据库领域中能够做到数据“零切换零丢失”。
图 6 庚顿实时数据库系统
庚顿实时数据库管理系统
1、产品介绍
“传播实时数据价值，释放工业生产力”是我们的口号，这也是庚顿数据在工业实时数据库领域中一直坚持的方向与所做的努力。
Golden 实时数据库管理系统是北京庚顿数据科技有限公司推出的具有自主知识产权的实时数据库管理系统及套件产品系列，该产品用于处理海量传感器数据以及时间序列数据，可与市场上流行的各种大数据、云计算平台有效融合。
图 7 庚顿实时数据库系统介绍
2、庚顿实时数据库管理系统的各环节能力表现
数据存储
庚顿的研发人员戴着安全帽，爬过风机，去过发电机钢铁车间，拿着对讲机深入每一个场景，目的是为客户提供快速的写入能力与复杂查询能力，以及数据同步备份的能力。利用实时数据库的基础数据平台并结合高可用解决方案，可实时高效地采集、存储来自各类智能设备的各种数据，可高效的压缩和存储。
数据监视
庚顿工业级实时数据可视化平台在监视环节提供了图元设计、图形界面绘制、图形动画设计、关联实时数据测点、浏览实时画面等能力，实现与各种工艺流程和大的系统融合。
图 8 系统在数据监视环节上的能力表现
数据采集
在工业互联网、物联网以及智能制造的领域当中，一定绕不开的环节就是数据采集。工业实时数据库系统面向的是传感器、PRC 与不同的设备，它们无时不刻在产生数据，这些数据对流程工业的连续生产来说十分重要。如果系统不能在要求的工况精度下将锅炉温度的数据进行存储并实时处理，则会导致锅炉保障与停机，每一次的损失可达上千万乃至上亿，这对于流程工业来讲是一件非常严重的事情。因此数据采集的过程需要保证长年持续可靠的稳定运行。
庚顿数据拥有厚重的工业基因，在数据采集的环节能够做到小数据全域覆盖与远距离传输，同时还能提供断网缓存以及断点续传的能力，不仅能够传输如国防、军工及电力系统中达到 20K 赫兹的超高频数据，还能解析各种通讯协议并进行南向的远程控制。
图 9 系统在数据采集上的能力表现
复用与分析
庚顿实时数据管理系统作为一款工具化的产品，我们想将其打造成标准化并对之销售，因此它的复用能力也表现的较强。在数据分析过程中，它能够实现关键指标可视化、对标数据可追溯、数据壁垒可打通、多源数据可协同的效果。
图 10 系统在数据分析上的能力表现
赋能
庚顿实时数据库管理系统的赋能能力首先表现在快速数据集成。作为企业生产实时数据中心，庚顿已经为企业集团、二级、三级单位提供了实时数据采集、存储、计算、可视化等多种集成服务功能。
同时系统还能够为敏捷化二次开发赋能。作为企业工业数据支撑平台，庚顿通过云端边服务、二次开发提供基于平台的工业数据的二次开发功能，包括业务数据汇集、数据可视化等功能。
图 11 系统在赋能上的能力表现
生态
目前庚顿数据已经结合物联网、大数据、AI 等各方面开展生态建设，在未来，我们会对产品赋予更强大的生态建设能力。
图 12 生态建设：庚顿数据+物联网+大数据+AI
图 13 生态建设：庚顿数据+流程工业
图 14 生态建设：庚顿数据+智慧风电
图 15 生态建设：庚顿数据+集团用户
庚顿数据的案例与客户
1、案例：金风全球监控中心
庚顿数据与全球新能源企业 500 强金风科技的合作已经走过了 10 年的时光。项目始于 2012 年，目前仍处于服务期。金风科技全球风机管理系统已接入全球 2 万多台风电机组数据，在该项目中，庚顿实时数据库负责整合、管理、计算 2 万多台风电机组的近千万个传感数据，实现秒级实时数据刷新，每秒钟进行千万次原始数据计算，提供高效数据接口满足上层应用系统的调取和全球客户端的访问。
通过项目合作，庚顿实时数据库为金风科技带来的收益有：在线了解风机实时状况，实现风机全生命周期资产管理；实现了故障远程判断，风场巡检少人化/无人化；同时还帮助金风科技实时识别亚健康状态机组，并通过海量数据的分析处理，预防性发现 80%-90%的风机故障，运行准确率达 70%以上。
图 16 金风全球监控中心案例
2、案例：国能宁夏新能源集控中心
在国能宁夏新能源集控中心的项目中，依托庚顿实时数据库的强大能力，在前期快速完成了采集、传输、汇聚、级联等数据准备环节，大大降低了系统部署建设成本。此外庚顿数据还承担了 3 年数据存储、实时计算、数据可视化、大数据平台对接等任务。
图 17 国能宁夏新能源集控中心案例
3、庚顿数据的案例应用
目前庚顿实时数据库已达到国际领先水平，广泛应用于国家电网、南方电网、神华集团、华能集团、华润集团等世界五百强企业中，以及金风科技、广东明阳、大唐华创风能、湖北能源集团、华能新能源等风电领军企业中。
图 18 庚顿数据的案例应用
图 19 庚顿数据的案例应用
实时数据库管理系统作为作为基础软件，在工业化和信息化融合过程中起着重要的支撑作用，是新一代信息技术产业中的关键，我们深知这项事业的艰巨性、复杂性和长期性，庚顿数据从成立以来便专注于“实时数据库管理系统”的研发及产业化。
20 年磨一剑，目前庚顿数据已是中国领先的工业传感数据实时全链路解决方案及数字化转型服务商，庚顿人“让中国的实时数据库软件领先全球，让中国的基础软件领先全球”的梦想一定会早日达成。
我今天的分享就到这里，谢谢大家！
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数据库技术爱好者 2019.11.22 加入
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