用户案例｜GreptimeDB 助力贵州某机场智慧能源物联网系统
近年来，云计算和物联网技术的飞速发展促使许多传统单位的用电、用能系统向数字化、信息化、智能化的方向迈进，旨在实现全过程的实时智能协同，提高生产效率。而随着电力采集、监测数据功能的不断增强，数据量也在不断增加，这就需要一套更高效的数据库系统来存储、分析数据，进而挖掘更大的价值。
GreptimeDB 作为一款具有分布式、开源、云原生和兼容性强等特点的时序数据库，自开源以来强有力地支撑了能源物联网平台、金融可观测、新能源汽车数据存储分析等业务场景的应用。
贵州某国际机场三期扩建的弱电项目实施过程中，经对比调研 GreptimeDB，Apache IoTDB 和 InfluxDB 等国内外产品后，最终选择了 GreptimeDB 作为该项目的时序数据库方案。基于 GreptimeDB 的方案实现了高效、可靠的配电时序数据写入、存储和查询操作，确保了系统的高效稳定运行。
项目背景
贵州省某国际机场三期扩建后，需要结合一、二期配用电系统的现状，建设智慧能源物联网平台项目，优化完善配用电系统数据自动采集和智能化分析。
本项目涉及以下应用：
- 物联网数据采集平台：完成全场电力表数据采集，实现远程抄表功能，同时将数据实时推送至机场大数据交换平台；
- 机场大数据平台：通过多源数据整合，实现用电数据统计分析、能耗预测等功能。
在环节二建设配电数据采集平台时，需要完成全场电力表数据的采集，并实现远程抄表功能。同时，这个平台还需要将数据实时推送至机场大数据交换平台。时序数据库在此环节中发挥着核心作用，因为它能够高效地处理和存储随时间变化的电力表数据，为远程抄表和数据实时推送提供支持。此外，时序数据库的应用也为后续的数据统计分析、能耗预测等功能奠定了数据基础。
项目挑战
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设备数量、指标繁多：机场物联网平台接入数千台不同种类的设备，其中包含电表、水表等，以及其它待接入设备近万台。每种设备的物模型指标繁多，均涉及时间序列数据，包括采样指标、设备状态等，每个指标的采集频率较高，平均每隔几分钟便进行一次单项指标的数据采样，还面临大量物理设备的数据模型存储；
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数据量大：采样数据均为实时数据流，需具备应对处理大规模数据量的存储和查询能力；
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数据存储周期长：需要对数据进行压缩和存储优化，有效减少存储空间占用，降低存储及维护成本；
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时序数据查询复杂：大量基于时间窗口查询和聚合操作，要对时间序列数据进行统计分析、趋势预测等操作。
物联网场景下，选择时序数据库比传统数据库更具优势，因为时序数据库能更好地应对挑战。在团队选择时序数据库时，除了考虑以上挑战外，还关注底层安全、易集成、便捷运维、开源等多项指标。在多家时序数据库厂商中，经过比较如 GreptimeDB，Apache IoTDB，InfluxDB 等厂商，项目组最终选择了国产、开源的时序数据库 GreptimeDB 作为首选方案。
在项目开发过程中，团队特别注重底层运行时的安全性，而 GreptimeDB 符合基本选型指标；同时，GreptimeDB 具备国产开源软件的优势，完全满足我们在国内物联网业务场景项目的需求。经过长达近十个月的综合运行测试比较，GreptimeDB 已完全胜任该项目所面临的挑战。
解决方案和架构
GreptimeDB 在整体解决方案中的实施架构如下：
该项目涉及到复杂的物联网业务场景。在图中可以看到两个使用 GreptimeDB 的地方，一个是物联网平台，另一个是业务应用平台，它们分别位于不同的场景中。
物联网平台负责采集设备的原始数据并实时存储，同时将这些数据推送至大数据平台进行处理。处理后的数据再被推送至业务应用平台供使用。业务应用平台也使用 GreptimeDB 存储大数据平台处理后的时序数据，并利用其方便的查询和统计功能来进行业务场景的可视化展示。
最终成果
GreptimeDB 时序数据库不仅提供了持久稳定、高效敏捷的集成能力，还包含了丰富的应用功能。例如，它支持基于时间窗口的查询和聚合操作，以及对时序数据统计、分析等实用功能。GreptimeDB 在项目推进中提升了效率，在物联网实时数据采集方面大幅降低了复杂度。
合作伙伴
幂速科技公司将 GreptimeDB 纳入智慧物联网的开发/使用体系中，在贵州某机场的智慧物联网场景中大大发掘了 GreptimeDB 的价值。
作为一家物联网基础设施软/硬件供应和 AI 数字化解决方案提供商，幂速科技秉持自主创新、中立可靠、灵活开放的理念，致力于为数字世界打造先进的基石平台。凭借卓越的技术实力和自主研发能力，我们提供先进的 MQTT 消息服务器、边缘泛在操作系统及相关边缘采集设备，并为客户提供强大的物联网、数字孪生等生态能力和价值。通过持续创新，我们致力于为客户提供高品质、高效率的物联网基础设施和 AI 数字化解决方案。
GreptimeDB 作为开源项目，欢迎对时序数据库、Rust 语言等内容感兴趣的同学们参与贡献和讨论。第一次参与项目的同学推荐先从带有 good first issue 标签的 issue 入手，期待在开源社群里遇见你！ Star us on GitHub Now: https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb 微信搜索 GreptimeDB，关注公众号不错过更多技术干货和福利~
关于 Greptime：
Greptime 格睿科技致力于为智能汽车、物联网及可观测等产生大量时序数据的领域提供实时、高效的数据存储和分析服务，帮助客户挖掘数据的深层价值。目前主要有以下三款产品：
- GreptimeDB 是一款用 Rust 语言编写的时序数据库，具有分布式、开源、云原生和兼容性强等特点，帮助企业实时读写、处理和分析时序数据的同时降低长期存储成本。
- GreptimeCloud 可以为用户提供全托管的 DBaaS 服务，能够与可观测性、物联网等领域高度结合。
- GreptimeAI 是为 LLM 应用量身定制的可观测性解决方案。
- 车云一体解决方案是一款深入车企实际业务场景的时序数据库解决方案，解决了企业车辆数据呈几何倍数增长后的实际业务痛点。
GreptimeCloud 和 GreptimeAI 已正式公测，欢迎关注公众号或官网了解最新动态！对企业版 GreptimDB 感兴趣也欢迎联系小助手（微信搜索 greptime 添加小助手）。
官网：https://greptime.cn/ GitHub: https://github.com/GreptimeTeam/greptimedb 文档：https://docs.greptime.cn/ Twitter: https://twitter.com/Greptime Slack: https://www.greptime.com/slack LinkedIn: https://www.linkedin.com/company/greptime
