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Smart factory: le cose da sapere sul time series database di InfluxDB

Samuele Di Cataldo,

Smart factory - le cose da sapere sul time series database di InfluxDB

La quarta rivoluzione industriale in essere rappresenta per molte aziende un motivo di cambiamento che impatta il modo di fare business, di proporre nuovi prodotti o di difendere e incrementare il posizionamento di quelli già sul mercato. Sulla base di nuove idee, ispirate da un movimento che ha le proprie radici nel manifesto dell'Industria 4.0 e dello Smart Manufacturing, molte aziende si stanno rinnovando per essere più competitive ed organizzate, sfruttando le opportunità fornite dalle nuove tecnologie.

 

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Le catene di produzione sono riviste e rinnovate, i software utilizzati ridiscussi e aggiornati, i macchinari sono sempre più dotati di sensori capaci di valutare il proprio stato interno e l'ambiente esterno in cui sono collocati, di raccogliere ed inviare informazioni ad applicativi esterni in grado di elaborarli e restituirli in termini di comandi che il macchinario può eseguire.

La quantità di dati generata aumenta al pari passo della necessità di memorizzarli e trattarli correttamente. In questo contesto, il tema dei Big Data e quello dei database Time Series sta riscontrando molto interesse nelle aziende, e in particolare nel settore manifatturiero, sempre più attento ai dati raccolti dai macchinari e agli applicativi in grado di gestire tali dati, sia in termini di immagazzinamento che in termini di post elaborazione. Lascia che ti spieghi nel dettaglio quanto è importante l'aspetto della corretta conservazione di questi dati!

L'importanza del corretto salvataggio dei dati

Indipendentemente dal tipo di dati generati e raccolti lungo il ciclo di produzione, l'individuazione delle tecnologie atte a un corretto salvataggio dei dati è una delle questioni che ogni azienda deve affrontare. L'importanza di tale asset, fa sì che già negli anni sessanta, si iniziano ad avere i primi prototipi di database, applicativi in grado di memorizzare in modo strutturato ed efficiente anche grandi quantità di dati e di fornire semplice accesso a operazioni di lettura e scrittura. L'evoluzione dei database degli ultimi cinquant'anni ha portato alla implementazione di un gran numero di differenti database, raggruppati in due macro tipologie: database relazionali e non relazionali.

I database relazionali, permettono di memorizzare i dati all'interno di tabelle, legate tra loro attraverso l'utilizzo di chiavi logiche. I database non relazionali invece non utilizzano tabelle ma si prefiggono di salvare insieme di dati connessi associandoli a oggetti unici in grado di concentrare in sé anche molteplici informazioni. A queste due tipologie, ormai negli ultimi anni se ne sta unendo una terza tipologia di database, base di dati di nuova generazione, indicati come Time Series Database (TSDB). Il database più noto tra questi è InfluxDB, la cui diffusione è in costante crescita anche grazie alla sua capacità di adattarsi a molteplici scenari di utilizzo.

Cos’è un Time Series Database?

Un Time Series Database è una base di dati ottimizzata per lavorare con informazioni associate in modo univoco a una data. Le time series infatti sono misure o eventi che sono raccolti, monitorati, post-elaborati e/o aggregati sulla base del tempo. Questi possono essere metriche di un server, dati di performance di una applicazione, dati network, valori in output da sensori, eventi, e ogni tipo di dati analitici. I time series database sono in grado di gestire grosse quantità di dati sia in scrittura che in lettura, di comprimere i dati salvati sul sistema in maniera efficiente così come gestirne l'accesso in maniera veloce grazie alla definizione di indici, tag e fields.

In un database time series tra l'altro il ciclo di vita dei dati non è necessariamente infinito come nei tradizionali database. Ogni informazione infatti è associabile a un retention policy che stabilisce per quando tempo il dato rimane valido prima di essere eliminato, evitando così di mantenere nel sistema dati di scarso interesse.

InfluxDB, il database di nuova generazione

InfluxDB nasce nel 2013, ed oggi è il database time serie più diffuso e utilizzato a livello globale, anche grazie alla sua natura open source e la sua grande adattabilità che lo rende in grado di essere eseguito su qualsiasi sistema operativo. Alcuni dei punti di forza di InfluxDB database sono da individuarsi nelle sue alte prestazioni e ottimizzazione relativamente alle operazioni di scrittura dei dati e nella sua capacità di parallelizzare e gestire la concorrenza di molteplici sorgenti in scrittura in contemporanea. Inoltre è un database davvero semplice da scaricare, installare e utilizzare, anche grazie a una forte documentazione e community che ne tengono vivo lo sviluppo, aggiornamento e ne sostengono la diffusione.

InfluxDB è parte del TICK stack costiutito anche dagli applicativi Telegraf, Chronograf e Kapacitor. Telegraf svolge il compito di data collector. Installato nel macchinario o in generale su un server o dispositivo remoto, si occupa della raccolta dei dati attraverso l'utilizzo di input plugins e dunque di inviare le time series all'InfluxDB database a cui è connesso. Kapacitor è la componente che si occupa di post elaborare i dati memorizzati nel database time series, e di eseguire gli alert sulla base di soglie o comportamenti attesi, attingendo i dati dal database e inviando le notifiche via mail o applicativi terzi. Infine Chronograf è una applicazione web, tramite cui è possibile gestire tutti i componenti del tick stack, accedere ai dati time series, aggiungere o rimuovere alerts, visualizzare in real time ramite dashboards e grafici i dati immagazzinati.

Sfrutta i dati a tua disposizione per innovare l’azienda!

Usufruendo delle potenzialità offerte dai database time series, e in particolare da InfluxDB, molte aziende stanno aggiornando i propri sistemi, così da essere in grado di raccogliere informazioni e dati, da utilizzare in fase di monitoraggio e prevenzione sui guasti dei macchinari, e dei sistemi interni, sia per incrementare le proprie capacità predittive, sia per migliorare la qualità di utilizzo degli asset in azienda.

Fornendo l'accesso alla piattaforma tramite una interfaccia unificata, il TICK stack inizia anche ad essere utilizzato anche nel campo IOT, settore in cui si ha sempre più la necessità di elaborare una grande mole di dati sia in real-time che successivamente sulla base di campioni bufferizzati. Le fabbriche che intendono innovarsi devono prendere in considerazione anche questo aspetto!


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