基于实时数据库的高级数据应用技术研究

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实时数据库调度策略研究

实时数据库调度策略研究

度 即为事务 安排 合理 的优先 级 。 11 先 来 先 服 务 算 法 ( is o i t e vr F S) . Frt meFr re 。 CF C sS
F F 以释放 时 间 ( laet ) 标准 安排 事务 的优 先 级 。 CS r es me 为 e i
释 放 时 间 是 实 时 数 据 库 处 理 一 个 事 务 的 最 早 开 始 时 间 。 放 时 释
1 事 务调 度 算 法
实 时事 务 的调度 和并 发 控制 都 是基 于 事务 的 优先 级 进行
的, 因此 , 何 分 配 事 务 的 优 先 级 是 一 个 重 要 的 问 题 , 务 的 调 如 事
资源 的浪 费 , 者可能 使大 量等 待 的事 务被 延误 。 后 1 . 最小 松 弛度优 先算 法 ( e s lc is。 F ) 3 L a t akF rtLS S
资源 。作 为早 期提 出的动 态实 时调 度算法 , 在一 定程 度上 满 它
足 了实 时 数 据 库 的 时 间 限 制 要 求 . 被 详 细 研 究 在 不 同 环 境 中 并
止 时 间
域 中 ,配 以适 当的超 时处 理算 法 和并发 控 制协 议 ,D 是 十分 EF
有效 的。 E F目 的 是 使 得 最 需 要 处 理 的 事 务 首 先 获 得 数 据 库 中 的 D
1 . 系 统 运 行 时 间 估 计 ( nt eet t ,e .2 3 u i r m smae r ) i t
使用 与事务截止 时间有关 的任何信息 。F F 会歧视截 止时 间紧 CS
迫却较 晚到达 的事 务 ,同时 给予不那 么紧急而到 达时 间早 的事
务较 高的优先级 . 种做法 可能给实 时数据库 系统带来 灾难 。 这 1 . 最 早 截 止 时 间 优 先 算 法 { a l s a l eF rtE 2 E r et i Dedi i 。 DF) n s E F D 以截 止 时 间 为 标 准 安 排 事 务 的 优 先 级 。 某 些 应 用 领 在

计算机研究生研究方向

计算机研究生研究方向

科研状况:本专业是天津市第一个计算机类博士点,主要从事计算机技术在其它领域应用中核心技术问题研究及相关信息系统开发。近年来在计算机集成制造(CIMS)、计算机辅助教学、虚拟现实技术应用、计算机工业控制、电子商务等方向承担国家863项目及重大项目、国家自然科学基金十余项。承担省部级及横向科研课题近百项。为国家和天津市的信息化建设做出了重要贡献。
计算机研究方向
1、计算机应用技术
研究方向:计算机网络、实时计算机应用、CIMS、计算机图形学、并行计算、网络信息安全、数据库、情感计算、数据挖掘、分布式计算、知识工程、计算机视觉、自动推理、机器学习、草图理解、网络性能分析与协议设计、网络管理与安全、计算机图形学、信息可视化、基于GPU的高性能计算、复杂系统(应急、物流、海洋)领域工程、基于SOA的空间信息共享与业务协同、语义搜索引擎、自然语言处理、机器翻译、搜索引擎、空中交通信息系统与控制、民航信息与决策支持系统、智能交通系统理论与技术等。
研究方向:分布式计算机系统、计算机网络系统与全球个人计算系统、真实感图形生成与虚拟现实技术
专业特点:计算机系统结构(原名计算机组织与系统结构)专业全面研究各种类型的计算机系统(从单机到网络)的构成、硬件与软件的联系与功能匹配、计算机系统性能评价与改进等。该专业的研究课题涉及高性能处理机系统结构、多机系统、并行计算与分布式计算系统、计算机系统性能评价、VLSL设计、容错计算技术、计算机接口技术、计算机网络系统与通信系统、移动计算、全球个人计算系统等。
计算机系统结构
02 网络与信息安全
04 计算机通信,信息安全,多媒体信号处理
05 图形图像处理技术
07 计算机图形图像处理技术、嵌入式系统
09 计算机网络与图形图像处理

PI实时数据库系统技术白皮书

PI实时数据库系统技术白皮书

RtPM实时性能管理PI系统技 术 白 皮 书 PI中国技术支持中心Powered by目 录前言 (3)241 PI 系统的作用 (4)1.1PI 数据库系统帮助企业实现从数据到信息,从信息到生产力的转换............................4 1.2PI 数据库系统弥合了业务控制与业务管理间的信息缺口...............................................4 1.3PI 数据库系统加速了用户的投资回报...............................................................................4 1.4PI 数据库系统的安全保障体系...........................................................................................5 PI 系统的优势:专业化、使用灵活和技术领先............................................................................6 3 PI 系统技术简介.. (8)3.1PI 通用数据服务(Universal Data Server )........................................................................8 3.2UDS 特性 ─ PI 数据储存(PI DataStorage )...................................................................8 3.3UDS 特征 ─ PI 模型数据库(PI Module Database ).......................................................9 3.4PI 接口(PI Interfaces ).......................................................................................................9 3.5PI 应用服务(PI ServerApps )..........................................................................................10 3.6PI 过程模板(PI ProcessTemplates )..............................................................................13 3.7PI 高级计算引擎(PI Advanced Computing Engine )(简称 PI ACE ).........................13 3.8PI 图形显示界面(PI ProcessBook )................................................................................14 3.9PI 数据连接(PI Datalink ).............................................................................................14 3.10 Sigmafine ............................................................................................................................15 PI 系统保护数据的安全性..............................................................................................................16 5PI 开发环境......................................................................................................................................17 6 PI 技术服务协议(PI TSA ) (18)索 引RtPM TM 实时性能管理软件UDS 通用数据服务器PI DataStorage PI数据储存PI Module Database PI模型数据库PI接口PIInterfacesPI ServerApps PI应用服务PI Batch PI批处理SQC 实时统计质量控制ProcessTemplates PI过程模板PIPI ACE PI高级计算引擎ProcessBook PI图形显示界面PIDatalink PI数据连接PIPI DataAccess PI数据访问套件PI API PI应用编程接口PI SDK PI软件开发工具箱PI ODBC PI开放数据库连接PI OLEDB PI数据库对象连接与嵌入PI TSA PI技术服务协议前言OSIsoft公司是世界领先的实时性能管理软件(RtPM TM)系统的提供商。

基于数据库技术的大数据分析与可视化应用研究

基于数据库技术的大数据分析与可视化应用研究

基于数据库技术的大数据分析与可视化应用研究一、引言随着信息时代的到来,数据量呈指数级增长,大数据已经成为各行业发展的重要驱动力。

在这个背景下,如何高效地处理、分析和利用海量数据成为了各个领域急需解决的问题。

数据库技术作为大数据处理的核心工具之一,在大数据分析与可视化应用中扮演着至关重要的角色。

本文将探讨基于数据库技术的大数据分析与可视化应用研究。

二、大数据分析的挑战与机遇1. 大数据分析的挑战随着数据规模的不断增大,传统的数据处理方法已经无法满足对海量数据进行高效分析的需求。

大数据分析所面临的挑战主要包括数据存储、数据清洗、数据计算和数据可视化等方面。

2. 大数据分析的机遇然而,随着数据库技术的不断发展和完善,大数据分析也迎来了前所未有的机遇。

数据库系统提供了强大的存储和计算能力,能够帮助用户高效地管理和分析海量数据。

同时,数据库系统还支持多种数据处理和查询方式,为用户提供了丰富的分析工具和接口。

三、基于数据库技术的大数据分析方法1. 数据采集与清洗在进行大数据分析之前,首先需要对海量数据进行采集和清洗。

数据库系统可以通过各种方式获取不同来源的数据,并通过清洗和预处理操作将原始数据转换为结构化数据,以便后续分析使用。

2. 数据存储与管理数据库系统作为大数据存储和管理的核心工具,能够提供高效可靠的数据存储服务。

通过合理设计数据库结构和索引,可以实现对海量数据的快速访问和查询。

3. 数据分析与计算数据库系统提供了丰富的数据处理和计算功能,用户可以通过SQL语言或存储过程等方式对海量数据进行复杂计算和分析。

同时,数据库系统还支持并行计算和集群部署,能够提高计算效率和扩展性。

4. 数据可视化与展示通过将分析结果以图表、报表等形式直观展示出来,可以帮助用户更直观地理解和利用分析结果。

数据库系统通常集成了各种可视化工具和插件,用户可以方便地生成各种样式的图表,并将其嵌入到应用程序中进行展示。

四、基于数据库技术的大数据可视化应用案例1. 金融行业风险监控金融机构通过数据库系统对客户交易记录进行实时监控和分析,及时发现异常交易行为并采取相应措施。

基于DCS的数据采集接口及实时数据库研究与应用

基于DCS的数据采集接口及实时数据库研究与应用
在计算机、互联网和通信技术高速发展的同时,嵌入式系统开发技术也得到迅速发展,由于嵌入式系统具有体积小、功耗低、性能强、可靠性高
,以及面向行业应用的突出特点,目前已经广泛地应用于军事国防、消费电子、网络通信、工业控制等各个领域。伴随着网络时代的来临在高端嵌入式应用中,32位微处理器的应用将成为主流,以ARM为内核的微处理器就是其中一种被广泛应用RISC(精简指令集计算机)芯片。
本文概述了工业控制自动化技术和现场总线的产生、类型以及优点,并对其中的控制器局域网CAN(Controller Aera Network)总线进行分析,论述了CAN总线的应用,结构及协议。依托一种基于CAN协议通信的嵌入式监控系统为研究对象,在ARM芯片可扩展的CAN接口基础上,构建CAN网络嵌入式智能监控节点,实现了节点与上位机的数据通信,提高了监控系统的实时性和可靠性,对其硬件和软件进行了描述,并介绍了相关的CAN器件。
9.学位论文王静漪广播发射机分布式计算机监控系统设计1998
针对广播发射台强电磁环境,该文提出了一种运用STD总线技术和分布式计算机控制技术,对广播发射机实现自动实时控制的系统.该系统由一台PC机(上位机)和4台STD工业控制机(下位机)组成.利用BITBUS通信网实现上、下位机之间的数据交换.在上位机中,将WINDOWS操作系统作为软件运行环境,充分利用其良好的图形界面和动态链接库技术开发了上位机控制程序.在强调上位机管理的同时,加强了下位机独立工作能力,使下位机完成了定时开关机、故障报警与倒机、数据采集与存档、键控等功能.从而使整个系统实现了对4台发射机进行分布测控和集中管理.该文对系统的设计思想和软硬件结构做了详细的阐述.研究人员进行了大量实验和多次现场调度.广播发射机对系统的干扰是非常严重的.因此,在设计中采取了多种干扰措施,效果良好.一套机器在联机测试中已正常运行.这为今后的工作奠定了基础.

基于信息系统实时数据运算常见问题的优化策略的研究

基于信息系统实时数据运算常见问题的优化策略的研究

1 SQL Server 数据库
SQL(Structured Query Language)Server 是一个可扩展 的、高性能的、为分布式客户机 / 服务器计算所设计的数据 库管理系统,实现了与 Windows NT 的有机结合,提供了基 于事务的企业级信息管理系统方案。
2 信息系统的数据运算中常见问题
随着计算机科学技术和电子信息产业的巨大发展 , 各 个企业、政府单位都建立起了各自的信息系统。而数据库 作 为 信 息 系 统 的 核 心 和 基 础, 也 被 越 来 越 广 泛 地 应 用。 SQL Server 数据库因其自身的优势,深受用户的欢迎,SQL Server 的数据运算也一直受到业界的普遍关注。 成这种情况的原因主要有: (1) 网络或者数据库服务中断; (2) 算法中的判断条件出错,导致运算进入死循环;(3)数据库 的数据被锁定,导致无法获取数据,进入了死锁的状态。
2016 年第 9 期
信息与电脑 China Computer&Communication
数据库技术
基于信息系统实时数据运算常见问题的优化策略的研究
韦腾彪 1 朱海霞 2
(1. 宁波市信息化服务中心,浙江 宁波 315000;2. 宁波职业技术学院,浙江 宁波 315000)
摘 要: 为了使信息系统更好地满足社会经济发展过程中社会各界对运算数据的需求,笔者对信息系统数据运算中 出现的常见问题进行阐述,提出了相应的优化策略,并且通过对实际的案例分析来解说数据运算的优化方法。 关键词:信息系统;数据运算;升级硬件 中图分类号:TP311.52 文献标识码:A 文章编号:1003-9767(2016)09-127-02
2016 年第 9 期
置虚拟内存:虚拟内存大小应基于计算机上并发运行的服务 进行配置。运行 Microsoft SQL Server 2000 时,可考虑将虚 拟内存大小设置为计算机中安装的物理内存的 1.5 倍。如果 另外安装了全文检索功能,并打算运行 Microsoft 搜索服务 以便执行全文索引和查询,可考虑将虚拟内存大小配置为至 少 是 计 算 机 中 安 装 的 物 理 内 存 的 3 倍。 将 SQL Server max server memory 服务器配置选项配置为物理内存的 1.5 倍(虚 拟内存大小设置的一半)。 (3)使用扁平化的架构模式进行系统架构。所谓的扁 平化架构指的是它较好解决了系统数据运算过程中的层次重 叠、执行效率低下等弊端,加快了信息运算速率,提高信息 系统的执行效率。

国家863计划面上项目申报书标准样本

国家863计划面上项目申报书标准样本

国家高技术研究发展计划(863计划)课题申请书领域名称:先进制造与自动化技术主题(重大专项)名称:机器人技术主题所属专题名称:基础部件及系统课题名称:开放式数控装备的远程操作、监控与诊断技术研究申请人:申请人单位:通讯地址:湖北省武汉市洪山区邮编: 4300联系电话:027-传真:027-电子邮箱:中华人民共和国科学技术部二ΟΟ一年九月二十八日填写要求一、请严格按表中要求填写各项;二、对于第一部分中的多选栏目,采用在所选项编号上划勾的方式确定;三、申请书文本中外文名词第一次出现时,要写清全称和缩写,再出现同一词时可以使用缩写;四、申请书文本采用A4幅面纸,可以自行以同样幅面纸复制,填写内容需打印填入,对于篇幅不够的栏目可自行加页;五、专利查新结论及其他附件需与本申请书装订成一册,一并报送;六、表中单位性质、所在地区和所属部门代码请查阅863计划网站():《863计划课题信息有关代码对照表》。

一、基本信息组主要研究人员三、课题情况图1 IBM提出的数字化维修服务模型半导体芯片生产设备是一种复杂和高技术含量的设备,使用中需要较强的技术服务与支持。

为解决半导体芯片生产设备的技术服务与保障问题,Intel、Philip等13家半导体制造商组成的SEMATECH成立了E-Diagnostic项目组,计划在半导体芯片生产设备中加入含设备美国斯坦福大学和麻省理工学院合作开展“基于Internet 的下一代远程诊断示范系统”的研究,该项工作得到了Boeing 、Ford 等10多家大公司的支持与合作,并很快建立了一个面向半导体制造设备的基于Internet 的远程诊断原型系统。

澳大利亚联邦科技与工业研究组织(CSIRO)将远程诊断与维护等服务纳入“智能制造系统计划——面向21世纪的全球制造”项目的重要研究内容之一[1],其应用对象直接面向CNC 平板切割机床。

为提高美国设备制造业在全球市场上的竞争力,美国NSF 在University of Wisconsin-Milwaukee/ University of Michigan 成立了智能设备维护技术中心(IMS),其成员单位包括Intel, Ford Motor, Applied Materials, Xerox , United Technologies 等著名大公司,中心研究宗旨是开发基于Web 的智能设备诊断、维护技术,包括e-monitoring 、e-diagnostics 、e-prognostics 、self-maintenance ,开发“零故障率”和“24-小时”在线技术服务的自动化产品和系统[7,8]。

电厂SIS系统简介

电厂SIS系统简介

电厂SIS系统简介.........................................................................................................................我国电力体制改革-网厂分开,竞价上网对电厂管理也提出了更高的要求,在电厂企业信息化建设中,需要高度重视整合企业软硬件资源,综合考虑管理信息系统和各生产控制系统的集成,实现全厂范围内的管控一体化,如下图:当前MIS系统和生产控制系统在可靠性、安全性等方面存在显著差异,因此直接将各控制系统与MIS系统耦合是不恰当的,这就需要在生产控制系统和管理信息系统之间建立起沟通的桥梁,同时需要搭建能够对电厂性能进行实时监控的高级应用软件,以此提高发电企业的整体市场竞争力。

通过将各机组控制系统及相关辅助系统和公用系统等联成一体的通讯网络,组成厂级管控一体化的实时监控信息系统(SIS),同时在SIS的基础上建立以降低发电综合运营成本的企业经营管理系统,可有效地提高机组运行的安全性、经济性和可靠性,延长设备使用寿命,减少重大事故的发生,以提高发电企业整体效益为目的,为管理层应用提供可靠的实时运行数据,为电力市场运作下的发电企业提供更科学准确的成本信息和报价信息,从管理角度帮助企业控制成本,使企业领导层的经营决策依据充分更具科学性。

SIS部分火电厂厂级监控信息系统(Supervisory Information System,简称SIS)是为火电厂全厂实时生产过程综合优化服务的厂级监控管理信息系统,SIS将成为电厂MIS(属于厂级管理现代化范畴)和各种分散计算机控制系统的桥梁,它既是厂内单元机组DCS和公用辅助车间级自动化系统的上一级系统,又向MIS提供生产实时数据以支持MIS的需要,它集过程实时监测、性能优化及生产过程管理为一体,从而在整个电厂范围内实现信息共享,真正做到管控一体化,全面提升发电厂的整体效益和现代化管理水平。

基于ClickHouse的实时数仓实践

基于ClickHouse的实时数仓实践

IGITCW技术 研究Technology Study22DIGITCW2023.07数据已经成为现代社会发展的核心动力之一。

随着信息技术的不断发展和应用,各种各样的数据源不断涌现,数据量也随之呈指数级增长。

如何高效地处理和分析数据,成为各个行业和领域面临的重要问题。

传统的数据处理和分析方案,如关系型数据库和数据仓库,难以满足日益增长的数据处理和分析需求。

实时数仓作为一种高效的数据处理和分析方案,受到了越来越多企业和机构的青睐。

实时数仓是一种将数据实时处理和存储的系统,可以在几乎实时的速度下进行数据处理和分析。

实时数仓的基本原理是将数据从不同的数据源抽取到一起,将其转换成统一的数据格式,并将其存储到一种或多种数据存储介质中。

实时数仓的核心特点是实时、高效、灵活和可扩展[1]。

ClickHouse 是一款高速的列式存储数据库,被广泛应用于各种大数据场景。

ClickHouse 具有高性能、高可靠性、高扩展性和高容错性等优点,被越来越多的企业和机构所使用。

Flink 是一款高性能的流式计算框架,提供了丰富的API 和工具,可以方便地对实时数据进行处理和分析。

将ClickHouse 和Flink 集成,可以实现高效的实时数据处理和分析[2]。

本文将介绍基于ClickHouse 的实时数仓实践,并阐述Flink 与ClickHouse 的集成方式及其优点。

基于ClickHouse的实时数仓实践秦 宁(国家能源集团江苏电力有限公司,江苏 南京 210036)摘要:随着信息时代的到来,数据量急剧增长,如何高效地处理和分析数据成为各个行业面临的重要问题。

实时数仓作为一种高效的数据处理和分析方案,受到了越来越多企业和机构的青睐。

文章介绍了基于ClickHouse的实时数仓实践,并阐述了Flink与ClickHouse的集成方式及其优点。

ClickHouse作为一款高速的列式存储数据库,在实现实时数仓时具有优秀的性能和扩展性。

基于数据湖的实时数据管理平台设计

基于数据湖的实时数据管理平台设计

I G I T C W技术 研究Technology Study12DIGITCW2023.011 研究背景在生产企业中,基于DCS 控制系统对各设备端数据进行采集、存储以及处理已经成为企业提高生产效率的重要手段。

在生产制造中,需要实时对DCS 采集的数据进行初步的处理与存储,以加强对生产过程稳定性的监督,及时对可能的故障或事故进行预警,保障生产的连续与稳定。

而实时数据库需要保障DCS 采集的数据被及时处理,采用标准化的接口进行存储与调用,建立实时数据中心[1]。

在生产控制中,各类应用系统具有较强的实时要求,需要在较短的时间周期内,或者在规定的时间点对设备数据进行采集,并对数据进行实时处理。

一般而言,在生产系统中,通过构建实时数据库以存储实时数据,同时向关系数据库定时写入数据,成为当前生产中常用的做法。

但是采用Oracle 等关系数据库,难以满足实时数据库大量的写入以及存储海量数据的要求。

并且由于DCS 采集可能来源于不同的渠道,随着数据源的增多,传统的DBMS 系统难以有效解决实时数据的海量存储[2]。

随着大数据架构的发展,出现了数据湖的架构。

数据湖主要是采用大数据架构对各类异质架构的数据进行存储,包括结构化或非结构化数据,以及二进制数据。

数据湖架构可以集成实时数据流、数据仓库,并基于数据湖提供机器学习应用服务。

由于数据湖基于大数据的相关架构,因而在存储能力以及效率方面优于传统的数据库,并且在适应性上优于Hadoop 等大数据结构。

数据湖中采用原生方式存储数据,即可以存储原始的数据结构,而不用将其进行结构化处理。

同时,数据湖接收多源异构数据,提供统一的管理视图,有助于解决信息孤岛,实施数据安全及质量管理。

为此,可以在生产端DCS 控制器实时采集数据的情况下,整合实时数据库以及数据湖技术,提供新的数据管理架构。

2 国内外研究现状在实时数据库方面,不同的DCS 厂商搭建了基于自身产品系统的实时数据库,比如Wonderware 公司提供基于其DCS 系统的实时数据库等,可以同步设备端传感器采集的实时数据。

大数据分析中的实时数据库技术研究

大数据分析中的实时数据库技术研究

大数据分析中的实时数据库技术研究随着大数据技术的不断发展和应用,实时数据库技术在大数据分析中扮演着重要的角色。

实时数据库技术是指能够在瞬时间内快速存储、查询和分析大量数据的技术。

本文将从实时数据库技术的概念、应用场景、技术原理以及未来发展等方面进行研究探讨。

一、实时数据库技术的概念实时数据库技术是指能够在数据到达时立即进行存储并提供实时查询和分析的数据库技术。

相较于传统批量处理的数据库技术,实时数据库技术能够满足大数据场景下数据的及时性和实时性要求,为大数据分析提供了快速高效的支持。

二、实时数据库技术的应用场景实时数据库技术在大数据分析中有着广泛的应用场景。

首先,实时数据库技术在金融领域的交易处理中有着重要作用。

金融交易以及股票市场等需要实时数据的场景对数据的高速读写性能要求非常高,而实时数据库技术能够满足这一需求。

其次,实时数据库技术在物联网领域的大规模传感器数据处理中也起到了重要作用。

物联网领域的实时数据需要进行快速的存储和查询,以支持实时监测和分析。

此外,实时数据库技术还广泛应用于人工智能领域的实时数据分析和决策等场景。

三、实时数据库技术的技术原理实时数据库技术的核心原理是通过优化数据库的存储结构和查询算法,提高数据的读写性能以及实时查询和分析的效率。

首先,实时数据库技术采用了高效的存储结构,如列存储、行存储等,以优化数据的存储和读取速度。

其次,实时数据库技术采用了索引技术和分区策略,以加速数据的查询和分析过程。

此外,实时数据库技术还使用了数据压缩和缓存技术,以提升数据的传输和处理效率。

在实时数据库系统的架构设计方面,采用分布式部署和并行计算等技术,以提高系统的可扩展性和容错性。

四、实时数据库技术的未来发展随着大数据应用的不断深入和扩大,实时数据库技术在未来将继续得到广泛应用和发展。

首先,实时数据库技术将更加注重数据安全和隐私保护。

在大数据分析中,保护用户数据的隐私和安全是至关重要的,实时数据库技术将加强数据加密和权限管理等措施,以保护数据的安全性。

大数据分析中的数据流处理与实时计算技术介绍(六)

大数据分析中的数据流处理与实时计算技术介绍(六)

大数据分析中的数据流处理与实时计算技术介绍随着互联网的蓬勃发展,数据量呈现爆发式增长,大数据成为当今信息时代的关键词之一。

大数据分析作为一种重要的数据处理和应用技术,正在日益受到重视。

而大数据的分析和处理,离不开数据流处理和实时计算技术的支持。

本文将介绍大数据分析中的数据流处理和实时计算技术,探讨其原理和应用。

一、数据流处理技术在大数据领域,数据流处理是指对数据流进行实时的处理和分析,以便能够及时获取数据的价值信息。

数据流处理技术的发展,主要是为了解决传统批处理方式无法满足实时性需求的问题。

数据流处理技术通常包括以下几个方面内容:1. 事件驱动事件驱动是数据流处理的基础,它是指在数据流中出现的各种事件,例如数据到达、数据变化等,通过事件触发相应的处理操作。

事件驱动的处理方式能够实现实时性和高效性,是数据流处理技术的核心之一。

2. 流式计算流式计算是数据流处理的重要手段,它是指对不断产生的数据流进行连续计算和处理。

流式计算可以实现实时性和高效性,对于海量数据的计算和分析非常有用。

3. 状态管理在数据流处理中,状态管理是一个重要的问题,因为数据流的处理需要对数据的状态进行管理和维护。

状态管理的好坏直接影响数据流处理的效率和性能。

二、实时计算技术实时计算是指在数据流处理中,能够及时对数据进行计算和分析,以便能够及时获取数据的价值信息。

实时计算技术是数据流处理的重要组成部分,它主要包括以下几个方面内容:1. 流式数据处理流式数据处理是实时计算的基础,它是指对不断产生的数据流进行实时的处理和分析。

流式数据处理能够实现对数据的实时计算和分析,对数据流处理非常重要。

2. 实时数据库实时数据库是指能够实现对数据的实时存储和查询的数据库系统。

实时数据库能够满足实时计算的需求,对于大数据分析非常有用。

3. 实时分析实时分析是指对数据进行实时的分析和挖掘,以便能够及时获取数据的价值信息。

实时分析能够帮助人们及时发现数据的规律和趋势,对大数据分析非常重要。

实时数据库技术在物联网中的应用研究

实时数据库技术在物联网中的应用研究

实时数据库技术在物联网中的应用研究随着物联网的快速发展,实时数据库技术在物联网中的应用日益广泛。

实时数据库是一种能够处理大量实时数据的数据库系统,它具有高性能、高可靠性和高并发处理能力等特点,适用于物联网中需要实时处理和分析数据的场景。

本文将探讨实时数据库技术在物联网中的应用研究。

一、实时数据库技术的概述实时数据库是一种专门用于处理实时数据的数据库系统。

与传统的关系型数据库相比,实时数据库具有更高的性能和可靠性。

它能够实时处理大量的数据,并提供实时的数据查询和分析功能。

实时数据库技术广泛应用于物联网中的各个领域,如智能家居、智能交通、智能制造等。

二、实时数据库技术在智能家居中的应用智能家居是物联网最常见的应用场景之一。

通过将各种设备和传感器连接到互联网,实现对家居设备的远程控制和监测。

实时数据库技术在智能家居中起到了关键作用。

通过实时数据库,用户可以实时监测家中的温度、湿度、照明等信息,并通过手机或其他终端进行远程控制。

同时,实时数据库还可以分析用户的使用习惯,提供个性化的智能服务。

三、实时数据库技术在智能交通中的应用实时数据库技术在智能交通中也有广泛的应用。

通过将交通设备和传感器连接到实时数据库,可以实时监测交通流量、道路状况等信息,并进行实时的交通调度。

实时数据库还可以与智能交通信号灯相连,根据交通状况进行实时调整,提高交通效率和安全性。

此外,实时数据库还可以分析交通数据,为交通规划和决策提供参考。

四、实时数据库技术在智能制造中的应用在智能制造领域,实时数据库技术也发挥着重要作用。

通过将生产设备和传感器连接到实时数据库,可以实时监测生产过程中的各种参数,如温度、湿度、压力等。

实时数据库可以对这些数据进行实时分析,及时发现生产过程中的异常情况,并采取相应的措施。

实时数据库还可以与其他系统集成,实现生产过程的自动化和智能化。

五、实时数据库技术面临的挑战和发展趋势实时数据库技术在物联网中的应用面临着一些挑战。

基于时序数据库的电力运维系统关键技术研究

基于时序数据库的电力运维系统关键技术研究

基于时序数据库的电力运维系统关键技术研究摘要:随着社会经济的发展和科学的进步,近年来,我国电力行业取得了巨大的进步,越来越多的电力系统,采用新技术新科技,也极大的推动了电力的发展。

但是在电力运维方面,还存在着许多的不足,传统的电力运维系统,远远无法满足人们的需求,迫切需要新的运维系统的出现,本文着重对新的数据密集型电力运维系统进行了系统分析,分析电力运维系统的需求,实现对配用电一次、二次设备的运维检修管理,控制电力设备异常事件数量,提高电力运维集约化水平,障电力系统基础设施的安全、连续、可靠运行。

关键词:时序数据库;电力系统运维电力系统运维的概述电力系统运维现状:近几年来 , 我国电力行业取得了突飞猛进的发展,尤其是改革开放以后,我国电力系统抓住机会奋发图强取得了巨大的成就 , 已经成为当前我国国民经济的重要组成部分,但是,和国际先进水平相比,还是存在着一定的差距,在当前的国际社会竞争日益激烈环境下,加上电力系统受资金和技术等经济因素的限制,如果单纯的依靠传统的运维模式,很难获得足够的市场改革力 , 在市场改革日益激烈的大环境下想要取得更好的发展也十分的困难。

电力系统运维工作能够保障电力系统的稳定运行,对于电力企业乃至整个电力事业的发展具有重要意义。

随着我国电力事业的快速发展,电力系统的复杂程度越来越高,对于电力运维工作的要求也有了明显提升。

一旦电力系统发生故障,不仅会导致电力能源的不必要损失,还要造成大面积停电,影响企业及用户正常用电。

电力系统运维是一个构建新数据密集型的系统,目前的需求已经是传统的电力运维系统无法满足的,实时监控运维作业难以实现,对运维的进度难以精确掌握,检修工程量非常大等等,迫切需要构建一个新的数据密集型电力运维系统。

电力系统运维的意义随着电网跨越式发展,设备规模与人员配置的矛盾日益突出,新技术使电力系统在数据量和应用模式上发生了巨大转变,传统的电力运维系统已无法满足信息化电力系统的需求,存在电网企业难以实时监控运维作业过程,无法掌握运维进度、运维管理存在检修安装人员数量不足和检修工程量过大的问题。

组态软件中实时数据库的研究

组态软件中实时数据库的研究

组态软件中实时数据库的研究摘要随着信息技术的快速发展,组态软件在工业自动化中的应用越来越广泛。

而实时数据库则是组态软件的重要组成部分。

本文将探讨实时数据库在组态软件中的作用以及一些常见的实时数据库技术。

前言工业自动化领域中,组态软件是不可缺少的重要工具,用于系统的配置、调试和监控。

组态软件通常由人机界面、实时数据库、通信协议和算法优化等多个组成部分构成。

其中实时数据库是组态软件中非常重要的组成部分,它可以监控现场设备采集的实时数据,并进行统计分析和预处理,为组态软件提供强大的数据支撑。

实时数据库的作用在组态软件中,实时数据库是整个系统重要的数据存储和管理核心,它不仅是系统运作的关键,更是系统性能的决定性因素。

简单来说,实时数据库可以通俗的理解为存放实时数据的地方。

对于实时数据这个概念,我们通常可以理解为在特定的时间段内,从系统现场采集到的各个设备的数据。

实时数据库将这些数据进行整合、分析、存储,并提供给组态软件进行实时的绘图及判断工作。

综上所述,实时数据库在组态软件中扮演着相当重要的角色。

只有通过实时数据库对设备数据进行缓存处理,才能保证数据的实时性、可靠性和准确性。

同时,实时数据库能够为组态软件提供高效、稳定的数据支撑,进而提高系统的性能和稳定性。

实时数据库的技术在实时数据库技术中,有很多方法可以使用。

下面简单介绍一下几种常见的实时数据库技术。

拓扑数据库技术拓扑数据库技术是一种基于实时数据库的基础架构,它采用数据结构按照拓扑网络结构方式进行存储。

拓扑数据库技术主要适用于大规模的金属、石化、船厂等过程控制系统上。

在这些系统中,设备数量通常非常庞大,而且设备之间相互关联非常密切。

因此,采用拓扑数据库技术可以在处理大量数据的同时,快速找到设备间的相互关系,方便进行监控、管理和调试。

时态数据库技术时态数据库技术是一种基于时间序列数据的存储和处理技术。

它广泛应用于电力、交通、水利等行业。

在这些行业中,数据的时间粒度一般很小,因此需要采用高效的时态数据库技术来处理这些数据。

PS6000+自动化系统中实时数据库研究与应用的开题报告

PS6000+自动化系统中实时数据库研究与应用的开题报告

PS6000+自动化系统中实时数据库研究与应用的开题报告一、研究背景随着计算机技术和通信技术的发展,自动化系统的应用越来越广泛,对实时性和可靠性的要求也越来越高。

实时数据库是一种能够满足自动化系统实时性和可靠性要求的数据库系统。

实时数据库中,数据的读写操作要求在规定的时间内完成,且必须保证数据的正确性和可靠性。

因此,在实时数据库系统的设计和开发中,需要注意数据的读写效率、数据的实时性和数据的安全性等方面的问题。

PS6000+自动化系统是一种高可靠性、高效率、高性能的自动化系统,其涉及的应用范围比较广泛,包括能源、交通、通信、制造等多个领域。

本研究旨在探究PS6000+自动化系统中实时数据库的设计和开发,并通过实际应用验证其可行性和有效性。

二、研究目的和意义1. 研究PS6000+自动化系统中实时数据库的设计和开发,并探究其实时性、可靠性和安全性等方面的问题,为实现高可靠性和高效率的自动化系统提供技术支持和保障。

2. 验证PS6000+自动化系统中实时数据库的可行性和有效性,为实际应用提供技术指导和参考,为自动化系统行业的发展做出贡献。

三、研究内容1.分析实时数据库的基本概念和原理,探究其在PS6000+自动化系统中的应用。

2.研究实时数据库中数据的读写操作与访问机制,分析其在PS6000+自动化系统中的优化方法和实现方案。

3.针对PS6000+自动化系统的特点,设计并实现实时数据库系统,包括数据库结构、读写操作、安全措施等方面的问题。

4.通过实验验证实时数据库在PS6000+自动化系统中的效果和应用性能。

四、研究方法和技术路线本研究采用文献调研、案例分析、系统设计和实验验证等方法,开展研究工作。

技术路线包括以下步骤:1. 研究实时数据库的基本概念和原理,分析实时数据库在自动化系统中的应用。

2. 分析PS6000+自动化系统的特点和需求,设计实时数据库系统结构,确定数据访问机制和安全措施。

3. 实现实时数据库系统,开发相关软件,并进行测试和优化。

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应用方式 应用程序作 为 %&’ 接 口 中 的 ’/0*12 方 , 硬 件 驱 动 程 序 作
为 %&’ 接口中的 )*+,*+ 方。每一个 %&’ ’/0*12 应用程序都可 以接若干个 %&’ )*+,*+, 每一个硬件驱动程序可以为若干个应 用程序提供数据。 客户操作数据项的一般步骤为: ( 通过服务器对象接口枚举服务器端定义的所有数据 () 项, 如果客户对服务器所定义的数据项非常熟悉, 此步可以忽略。 ( 将要操作的数据项加入客户定义的组对象中。 !) ( 通过组对象对数据项进行读写等操作。 #) 每个数据项的数据结构包括三个成员变量:即数据值、 数 据质量和时间戳。数据值是以 BCD>CEF 形式表示的。应当注 意, 数据项表示同数据源的连接而不等同于数据源, 无论客户 是否定义数据项, 数据源都是客观存在的。可以把数据项看作 数据源的地址, 即数据源的引用, 而不应看作数据源本身。 在实时数据库中, 服务器对象就是数据库所在的机器名称 和数据库名称, 组就是认为定义的数据表或区域, 根据具体的 数据库来划分; 项目就是具体的数据点。
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%9G’ H )I. 技术
即开放 %9G’ 是英文 %=*1 9A2AGA7* ’611*520,02J 的缩写,
数据库互联, 是由美国微软公司提出的标准, 目的是实现异构 数据库间的互联。%9G’ 标准规定了开放数据库互联的所有标 准 。 支 持 %9G’ 标 准 的 数 据 库 产 品 都 提 供 基 于 自 己 9G4) ( 的 %9G’ 接口程序, 如 C55*77、 9A2AGA7* 4A1AK*?*12 )J72*?)
( 09L=9775=9L *4;;7L7 , I=5 M4567 N9=E758=:C 43 09L=9775=9L , O=PA9 >%""#?)
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特点
+,* 是 为 了 解 决 应 用 软 件 与 各 种 设 备 驱 动 程 序 的 通 信 而
基 产生的一项工业技术规范和标准。 它采用客户 ’ 服务器体系, 为硬件厂商和应用软件开发者 于 <=654843: 的 +/0 ’ *+< 技术,
作者简介: 胡剑波, 博士, 浙江大学) 从事博士后研究, 主要从事企业信息化设计、 开发和实践。 %KK? 年 &!""! 年在国家工业控制技术重点实验室(
%&’ 扩 展 了 设 备 的 概 念 。 只 要 符 合 %&’ 服 务 器 的 规 范 ,
而无需了解设备究竟是 &.’ %&’ 客户都可与之进行数据交互, 还是仪表, 甚至在数据库系统上建立了 %&’ 规范, %&’ 客户也 可与之方便地实现数据交互。 使得双方的 %&’ 把硬件厂商和应用软件开发者分离开来, 工作效率都有了很大的提高, 因此 %&’ 在短时间内飞速发展。 现在, 国内外的工业控制软件都在做这方面开发工作, 一般的 实时数据库均提供 %&’ )*+,*+ 和 %&’ ’/0*12, 支 持 提 供 %&’ 软件和数据库。 )*+,*+ 或者 %&’ ’/0*12 的设备、
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实时数据库的基本功能和任务扩展要求
实时数据库是伴随工业组态软件的产物, 因为工业控制的
算机技术的不断进步, 速度可以进一步提高, 以适应高速、 实时 性要求高的系统。 而对上述要求的不断提升过程, 实际上推动着实时数据库 高级应用系统的不断涌现和发展。
实际需要出现了实时数据库和历史数据库, 将实际采集到的数 据以更新方式实时地对已经存在于数据表中的数据进行更新 和保存的数据库就是实时数据库, 将实际采集到的数据以历史 追加方式保存到数据表中, 不断增加纪录的数据库就是历史数 据库。工业控制系统是专门面向控制过程的专用系统, 在系统 的运行可靠性、 稳定性和安全上下了功夫, 起到了很好的作用。 随着信息化技术的不断推进, 提出了企业综合自动化、 控制 & 管 理一体化等系统概念,从而对实时数据库提出了新的要求, 尤 其是实时数据库的开放性要求, 因为综合自动化系统、 控制管 理一体化系统、 企业资源规划 ’ 执行系统 ’ 基础自动化综合系统 等系统, 实际上就是利用信息来结合管理信息, 提升管理系统 对现场的指挥与控制能力。 在这种形势下要求实时数据库满足 以下要求: 网络性: 提供工业以太网路接口, 实现以太网路信息交 ( %) 互、 控制、 链接等实际企业运行结构。 数据库必须是网络型的数 据库, 用 户 可 以 采 用 ( ’ )、 查阅、 查询、 更改、 添 * ’ ) 模式访问、 加信息。 安全性: 提供网络数据浏览、 访问、 查询、 查阅、 更改、 删 ( !) 除、 追加等操作的安全性确认, 确保数据库在提供开放性的同 时, 具有极好的信息安全性。 开放性: 提供符合国际标准的数据库接口, 包 括 +,* ( #) 接口、 支持 +-(* ’ )./ 标准、 --0 接口。 快速性: 快速性是实时数据库的基本要求, 但是随着计 ( 1)
基于实时数据库的高级数据应用技术研究
胡剑波 ( 空军工程大学工程学院训练部, 西安 >%""#? )
0&@A=;: AB:48C8DE=F$8=9A$64@
摘 要 文章重点研究基于 +,* ’ --0 ’ +-(* ’ )./ 及实时数据库系统的高级应用技术, 包括实时数据集成技术, 关系数
客户器 ’ 服务器数据采集与获取, 计量管 据库与实时数据库的数据交互, 数据分析与数据整合, 数 据 浏 览 于 G0( 发 布 , 理, 设备管理及先进控制等。 关键词 实时数据库
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对象分类
%&’ 服务器由三类对象组成,相当于三种层次上的接口:
服务器( 、 组( 和数据项( 。 )*+,*+) ;+6<= ) >2*?) ( 服务器对象( () )*+,*+) 拥有服务器的所有信息, 同时也是组对象( 的容器, ;+6<= ) 一个服务器对应于一个 %&’ )*+,*+,即一种设备的驱动程序。 在一个 )*+,*+ 中, 可以有若干个组。 ( 组对象( !) ;+6<= ) 拥有本组的所有信息,同时包容并逻辑组织 %&’ 数据 项 ( 。%&’ 组对象( 提供了客户组织数据的一种方法, >2*?) ;+6<= ) 组是应用程序组织数据的一个单位。客户可对之进行读写, 还 可设置客户端的数据更新速率。 当服务器缓冲区内数据发生改 变时, %&’ 将向客户发出通知,客户得到通知后再进行必要的
处理, 而无需浪费大量的时间进行查询。 %&’ 规范定义了两种 组对象: 公共组( 或称: 全局组, 和局部组( 或称: 局域组、 =<@/05 ) 。公共组由多个客户共有, 局部组只隶属于一个 私有组, .65A/)
%&’ 客户。全局组对所有连接在服务器上的应用程序都有效,
而局域组只能对建立它的 ’/0*12 有效。一般说来, 客户和服务 器的一对连接只需要定义一个组对象。在一个组中, 可以有若 干个项。 项 ( #) 项是读写数据的最小逻辑单位, 一个项与一个具体的位号 相连。 项不能独立于组存在, 必须隶属于某一个组。 在每个组对 。%&’ 数据项是服 象中, 客户可以加入多个 %&’ 数据项( >2*?) 务器端定义的对象, 通常指向设备的一个寄存器单元。 %&’ 客 户对设备寄存器的操作都是通过其数据项来完成的, 通过定义 也 使 %&’ 数据项, %&’ 规 范 尽 可 能 地 隐 藏 了 设 备 的 特 殊 信 息 , 服务器的通用性大大增强。 %&’ 数据项并不提供对外接口, 客 户不能直接对之进行操作, 所有操作都是通过组对象进行的。
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数据高级应用系统 中图分类号 J,#K!
文章编号 %""!&?##%&( !""# ) #!&""#H&"H
文献标识码 I
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