分布式系统如何做到海量数据边云协同？看 TDengine 油气领域解决方案

本文主要是介绍分布式系统如何做到海量数据边云协同？看 TDengine 油气领域解决方案，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在某大型油田生产管理方案中，用户需要实现生产现场的自动化采集与控制、生产视频系统、工业物联网、生产数据服务、智能化生产管控应用以及各个环节的信息化采集标准建设等内容。在 TDengine 的帮助下，该大型项目成功完成了技术优化升级。本篇文章将就本次优化工作进行进一步的分析解读，给到大家参考。

TDengine 应用历程

这个项目此前的应用系统主要采用 Oracle 来存储和处理时序数据，但随着使用时间的增加，数据存储量越来越大，实时数据存储和处理的问题日益凸显，技术优化也遇到了瓶颈：

1. 在处理复杂查询和聚合大数据集时写入和查询效率大幅衰减，系统出现明显的性能下降；
2. 数据占用了越来越多的磁盘空间，给运维资源带来较大压力；
3. 分布式的企业管理模式下基于应用本身的数据协同效率低下，无法满足企业应用的数据同步需求。

为了解决这些问题，用户进行了多方技术方案验证，并最终选择使用 TDengine 替换 Oracle 来存储时序数据。通过 TDengine 的边云协同技术，实现了边缘数据向云端的实时汇聚。

接下来，我们将对 TDengine 应用的主要场景进行深入分析。通过详细探讨 TDengine 在各个应用场景下的优势和应用效果，大家可以更好地了解其在实际项目中的价值和作用。

场景一：数据质量提升

一般来说，在实际应用中，生产现场采集的大量实时数据主要存储在工控系统中，对于支撑应用的数据质量难以保障。架构优化之后，现场实时数据将批量写入 TDengine（同批次数据包含不同井或设备的数据）。这一优化措施显著提高了数据的准确性和一致性，进一步优化系统性能，确保数据的可靠性和完整性。

此外，TDengine 也实现了对非实时数据的补录，补录中如果产生数据碎片，以及日常使用中产生的数据碎片，均可以通过 compact 功能在线重整数据文件解决。

场景二：数据服务性能优化

我们依托多个参数的历史曲线查询功能，通过数据分析和可视化能力，实现了对单井生产设备的实时监控与历史数据查询。该功能主要基于多参数的数据源，涵盖了涉及 TDengine 和关系型数据库的多个数据源取值，通过 TDengine 快速高效的查询，获取历史数据并生成曲线图。

通过自定义指标配置项，用户可以根据实际需求调整指标计算公式，生成个性化的结果数据，满足不同层级管理人员对数据展示的需求。

场景三：数据同步效率和存储优化

在这个重要环节，我们利用到了 TDengine 边云协同的重要特性——即对多个不同的 TDengine 服务的全量历史数据以及后续新增的数据，实时同步至云端 TDengine。

作为 TDengine 的一部分，taosX 工具仅需要在数据接收方一侧部署，仅需一行命令便可以完成实时同步、历史数据迁移，以及二者混合的三种数据处理方案。

例如：同步某台服务器的 db1 的历史数据以及实时数据到本地的 db2 数据库仅需执行如下一条命令即可。

taosx run -f 'taos://192.168.1.101:6030/db1?mode=all' -t 'taos://localhost:6030/db2' -v

另外，taosX 也提供了基于数据订阅方式（利用 TDengine 的 wal 日志）实时数据同步，以事件到达顺序处理数据，无论是实时数据还是历史数据的写入，都会实时同步到目标集群，不会丢失补录的历史数据。

通过该方案的实施，多个 TDengine 服务通过 taosX 跨省实时同步数据至云端总部集群。目前 TDengine 总部集群存储的数据量已经达到了 36 TB，总数据量 1034 亿+条，压缩率达到了 10% 以内。

写在最后

对于该项目来说，在将 Oracle 整体切换至 TDengine 之后优化效果明显，主要体现在如下几个方面：

1. 数据插入性能变高，硬件资源减少；
2. 集群支持在线水平扩展，轻松应对未来扩容需求；
3. 灵活定义数据的生命周期，方便过期数据管理；
4. 秒级 500 万测点的同步速率，满足了用户边云协同场景需求。

随着边云协同功能在各个复杂庞大的业务场景下成功落地，TDengine 也展现出了更强大的数据处理能力和更灵活的架构，能够更好地适应工业物联网环境下复杂多变的数据处理和存储需求，为工业物联网的发展提供有力支持和保障。

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