时序数据库在船舶风险管理领域的应用

近期，Jesse 也在一直学习和拓展知识中，看到了《中国修船》期刊上一篇《基于 TSDB 的船舶风险管理系统的数据预处理》的文章，因此本期也想以此文为基础，和大家简单聊聊 TSDB 在船舶风险管理领域的应用。

本文仅代表个人观点，如有偏颇之处，还请海涵～

🤠🤠🤠

时序数据库在船舶风险管理领域的应用

现今，科技的进步使船舶的设备更加先进，船员接受的知识更加丰富，但事故率却有增无减。多米诺骨牌理论认为，伤亡事故的发生不是一个孤立的事件，尽管伤害可能在某瞬间突然发生，却是一系列事件相继发生的结果。我们认为，导致事故发生主要因素是人的不安全行为、物的不安全状态和管理上的缺陷。也正因事故的多发，对船舶进行安全管理就是必须之选。船舶安全管理是围绕船舶性能、技术安全、货物安全以及相关人员的生命财产安全所进行的领导、组织和控制等一系列管理工作。为了实现全面和科学的风险管理，搭建船舶风险管理系统也是重中之重。我们需要对船舶机舱重要设备和系统的相关参数进行实时监控，并分析相关参数变化与船机故障的关系，明确造成风险的具体机制和影响后果。

既然船舶风险管理系统如此的重要，那么其整体设计又是怎样的呢？从整体角度来看，船舶风险管理系统如下图所示。船舶实时数据通过公网传输至岸端，其中数据包括主机负荷、转矩、转速、燃油温度等多个参数，通过接收与解析、异常数据剔除及缺失数据补充的数据预处理后，将数据存入 TSDB 中; 后续读取 TSDB 中数据，实现实时监测、超限报警、数据分析及风险预警等功能; 并搭建相应的数据平台，将监测内容与后续分析结果进行可视化展示。我们可以看到 TSDB 在整体设计中处于相对核心的位置。

同时，在上述设计中，尤其是在数据传输过程中我们也需要注意一些问题。比如，数据发送装置将实时数据发送至岸端时，我们在保证数据可读性的同时，也要防止他人窃取或篡改数据，这就需要通过统一协议进行发送。再比如，由于网络等问题，数据会出现错误或者缺失。因此在接收到数据后，需先进行数据解析，然后进行异常值的剔除与缺失值的填充。

那么为什么又要选择 TSDB 作为船舶风险管理系统的数据库存储选项呢？一般而言，传统 DBMS（数据库管理系统）有两种类型。一种是关系型数据库，比如 SQL Server、MySQL 等，此种类型的数据库的问题是其结构复杂，数据不好扩展，如果大量数据实时写入其难以承受。另一种类型是非关系型数据库，比如 MongoDB、Redis 等，此类数据库的问题是开发与维护成本相对较高。在船舶航行中，各类数据具有实时性高，数据量大，且均是按时间序列进行排序的特点。在风险管理系统数据查询方面，其也是以时间段查询为主，致使传统数据库无法满足船舶风险管理系统使用要求。无论是由于结构问题还是开发与维护成本问题，其均不适用于作为船舶风险管理系统的数据库。因此，要想解决相关问题，应用 TSDB 还是大家最适合的选择。

本期我们就到这里，感谢大家对 CnosDB 社区的持续关注，大家如果有任何问题可以通过 GitHub 提 Issues 或者 Discussions 等方式来给我们提意见，CnosDB 也会第一时间给与大家反馈。

CnosDB 简介

CnosDB 是一款高性能、高易用性的开源分布式时序数据库，现已正式发布及全部开源。

欢迎关注我们的代码仓库，一键三连🙇🙇🙇：https://github.com/cnosdb/cnosdb