pos機上面的序列號都有什么用,終于有人講明白了

新聞資訊 | 2023-03-19 07:49 | 投稿人：pos機之家

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本文目錄一覽：

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pos機上面的序列號都有什么用

前言

時序數(shù)據(jù)治理是數(shù)據(jù)治理領域核心、打通IT與OT域數(shù)據(jù)鏈路，是工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)基石、大數(shù)據(jù)價值創(chuàng)造的關鍵、企業(yè)管理提升的發(fā)動機、是數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要支撐。

工業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營過程中，會運用物聯(lián)網(wǎng)技術，采集大量的數(shù)據(jù)并進行實時處理，這些數(shù)據(jù)都是時序的，而且具有顯著的特點，比如帶有時間戳、結構化、沒有更新、數(shù)據(jù)源唯一等。

時序數(shù)據(jù)處理應用于智慧城市、物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)領域的過程數(shù)據(jù)采集、過程控制，并與過程管理建立一個數(shù)據(jù)鏈路，屬于工業(yè)數(shù)據(jù)治理的新興領域。

本文主要講解時序數(shù)據(jù)的定義、典型特點、時序數(shù)據(jù)的應用場景、數(shù)采難點及時序數(shù)據(jù)工具等內(nèi)容。

一時序數(shù)據(jù)的定義及作用

時序數(shù)據(jù)是指時間序列數(shù)據(jù)。是按時間順序記錄的數(shù)據(jù)列，在同一數(shù)據(jù)列中的各個數(shù)據(jù)必須是同口徑的，要求具有可比性。時序數(shù)據(jù)可以是時期數(shù)，也可以時點數(shù)。

時序數(shù)據(jù)管理主要通過對時序數(shù)據(jù)的采集、處理和分析幫助企業(yè)實時監(jiān)控企業(yè)的生產(chǎn)與經(jīng)營過程。

時序數(shù)據(jù)在應用上特點也很明顯，比如數(shù)據(jù)往往只保留一定時長，需要做降頻采樣、插值、實時計算、聚合等操作，關心的是一段時間的趨勢，而不是某一特定時間的值等。

工業(yè)企業(yè)為了監(jiān)測設備、生產(chǎn)線以及整個系統(tǒng)的運行狀態(tài)，在各個關鍵點都配有傳感器、采集各種數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)是周期或準周期產(chǎn)生的，有的采集頻率高，有的采集頻率低，這些采集的數(shù)據(jù)一般會發(fā)送至服務器，進行匯總并實時處理，對系統(tǒng)的運行做出實時監(jiān)測或預警。

時序數(shù)據(jù)常常被長期保存下來，用以做離線數(shù)據(jù)分析，例如在工業(yè)企業(yè)應用場景如下：

1）分析故障，看主要的設備故障是什么；

2）分析產(chǎn)能，看如何優(yōu)化配置來提升生產(chǎn)效率；

3）分析能耗，看如何降低生產(chǎn)成本；

4）分析潛在的安全隱患，以降低故障時長。

《數(shù)據(jù)治理：工業(yè)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型之道》數(shù)據(jù)治理體系車輪圖

二時序數(shù)據(jù)的十二大典型特點

與各種信息管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)相比，工業(yè)領域的時序數(shù)據(jù)具有鮮明的特點。

（1）數(shù)據(jù)是時序的，一定帶有時間戳：聯(lián)網(wǎng)的設備按照設定的周期，或受外部事件的觸發(fā)，源源不斷地產(chǎn)生數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)點是在哪個時間點產(chǎn)生的，這個時間對于數(shù)據(jù)的計算和分析十分重要，必須要記錄。

（2）數(shù)據(jù)是結構化的：網(wǎng)絡爬蟲的數(shù)據(jù)、微博、微信的海量數(shù)據(jù)都是非結構化的，可以是文字、圖片、視頻等。但物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)往往是結構化的，而且是數(shù)值型的，比如智能電表采集的電流、電壓就可以用4字節(jié)的標準的浮點數(shù)來表示。

（3）數(shù)據(jù)極少有更新操作：聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)是機器日志數(shù)據(jù)，一般不容許而且也沒有修改的必要。很少有場景，需要對采集的原始數(shù)據(jù)進行修改。但對于一個典型的信息化或互聯(lián)網(wǎng)應用，記錄是一定可以修改或刪除的。

（4）數(shù)據(jù)源是唯一的：一個物聯(lián)網(wǎng)設備采集的數(shù)據(jù)與另外一個設備采集的數(shù)據(jù)是完全獨立的。一臺設備的數(shù)據(jù)一定是這臺設備產(chǎn)生的，不可能是人工或其他設備產(chǎn)生的，也就是說一臺設備的數(shù)據(jù)只有一個生產(chǎn)者，數(shù)據(jù)源是唯一的。

（5）相對互聯(lián)網(wǎng)應用，寫多讀少：對于互聯(lián)網(wǎng)應用，一條數(shù)據(jù)記錄，往往是一次寫，很多次讀。比如一條微博或一篇微信公眾號文章，一次寫，但有可能會有上百萬人讀。但物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)不一樣，對于產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，一般是計算、分析程序自動讀，而且計算、分析次數(shù)不多，只有分析事故等場景，人才會主動看原始數(shù)據(jù)。

（6）用戶關注的是一段時間的趨勢：對于一條銀行記錄，或者一條微博、微信，對于它的用戶而言，每一條都很重要。但對于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，每個數(shù)據(jù)點與數(shù)據(jù)點的變化并不大，一般是漸變的，大家關心的更多是一段時間，比如過去5分鐘，過去1小時數(shù)據(jù)變化的趨勢，一般對某一特定時間點的數(shù)據(jù)值并不關注。

（7）數(shù)據(jù)是有保留期限的：采集的數(shù)據(jù)一般都有基于時長的保留策略，比如僅僅保留一天、一周、一個月、一年甚至更長時間，為節(jié)省存儲空間，系統(tǒng)最好能自動刪除。

（8）數(shù)據(jù)的查詢分析往往是基于時間段和某一組設備的：對于物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)，在做計算和分析時，一定是指定時間范圍的，不會只針對一個時間點或者整個歷史進行。而且往往需要根據(jù)分析的維度，對物聯(lián)網(wǎng)設備的一個子集采集的數(shù)據(jù)進行分析，比如某個地理區(qū)域的設備，某個型號、某個批次的設備，某個廠商的設備。等等。

（9）除存儲查詢外，往往需要實時分析計算操作：對于大部分互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)應用，更多的是離線分析，即使有實時分析，但實時分析的要求并不高。比如用戶畫像，可以在積累一定的用戶行為數(shù)據(jù)后進行。但是對于物聯(lián)網(wǎng)應用，對數(shù)據(jù)的實時計算要求往往很高，因為需要根據(jù)計算結果進行實時報警，以避免事故的發(fā)生。

（10）流量平穩(wěn)、可預測：給定物聯(lián)網(wǎng)數(shù)量、數(shù)據(jù)采集頻次，就可以較為準確地估算出所需要的帶寬和流量、每天新生成的數(shù)據(jù)大小。

（11）數(shù)據(jù)處理的特殊性：與典型的互聯(lián)網(wǎng)相比，還有不一樣的數(shù)據(jù)處理需求。比如要檢查某個具體時間的設備采集的某個量，但傳感器實際采集的時間不是這個時間點，這時往往需要做插值處理。還有很多場景需要基于采集量進行復雜的數(shù)學函數(shù)計算。

（12）數(shù)據(jù)量巨大：以智能電表為例，一臺智能電表每隔15分鐘采集一次數(shù)據(jù)，每天自動生成96條記錄，全國就有接近5億臺智能電表，每天生成近500億條記錄。一臺聯(lián)網(wǎng)的汽車每隔10到15秒就采集一次數(shù)據(jù)發(fā)送到云端，一臺汽車一天就很容易產(chǎn)生1000條記錄。如果中國2億輛車全部聯(lián)網(wǎng)，那么每天將產(chǎn)生2000億條記錄。5年之內(nèi)，物聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將占世界數(shù)據(jù)總量的90%以上。

三通用大數(shù)據(jù)處理工具在時序數(shù)據(jù)場景的三大挑戰(zhàn)

從工具維度看，時序數(shù)據(jù)處理工具與傳統(tǒng)時序數(shù)據(jù)庫的差異很大。后者局限于車間級的可編程邏輯控制器，而非企業(yè)級。企業(yè)級的時序數(shù)據(jù)處理，首先是基于數(shù)據(jù)架構和數(shù)據(jù)模型的。

數(shù)據(jù)架構決定哪些時序數(shù)據(jù)需要采集，如何處理，用于哪些業(yè)務場景，用于時序數(shù)據(jù)采集的規(guī)劃與設計開發(fā)；數(shù)據(jù)模型用于解析時序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結構。

在物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)興起之后，大家都想用通用的大數(shù)據(jù)平臺來處理其中的數(shù)據(jù)?，F(xiàn)在市場上流行的物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)等大數(shù)據(jù)平臺幾乎無一例外都是這類架構，但這套通用處理工具的效果如何？可以說有很多不足，主要表現(xiàn)在以下幾個方面：

數(shù)字化工廠產(chǎn)生的時序數(shù)據(jù)量是巨大的，處理它有相當?shù)募夹g挑戰(zhàn)。以數(shù)控機床加工生產(chǎn)為例，由于工業(yè)行業(yè)的要求，需要將包括報警在內(nèi)的各種工況數(shù)據(jù)存儲起來。假設企業(yè)每個廠區(qū)具有2000個監(jiān)測點，5秒一個采集周期，全國一共200個廠區(qū)。這樣粗略估算起來每年將產(chǎn)生驚人的幾十萬億個數(shù)據(jù)點。假設每個點0.5KB，數(shù)據(jù)總量將達PB級別（如果每臺服務器的硬盤容量是10TB，那么總共需要100多臺服務器）。這些數(shù)據(jù)不僅要實時生成，寫入存儲，還要支持快速查詢，實現(xiàn)可視化的展示，幫助管理者分析決策；并且也能夠用來做大數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)深層次的問題，幫助企業(yè)節(jié)能減排，增加效益。這樣看來，需要解決的關鍵技術問題如下。

通用大數(shù)據(jù)處理工具在時序數(shù)據(jù)場景的挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集體系面臨著數(shù)據(jù)質(zhì)量差、查詢速度慢、缺少實時智能分析等問題。

（1）高并發(fā)、高吞吐量的寫入能力：如何支持每秒鐘上千萬數(shù)據(jù)點的寫入，這是最關鍵的技術能力。

（2）數(shù)據(jù)高速聚合：如何支持以秒級的速度對上億數(shù)據(jù)進行分組聚合運算，如何能高效地在大數(shù)據(jù)量的基礎上將滿足條件的原始數(shù)據(jù)查詢出來并聚合，要知道統(tǒng)計的原始值可能因為時間比較久遠而不在內(nèi)存中，因此這可能是一個非常耗時的操作。

（3）降低存儲成本：如何降低海量數(shù)據(jù)存儲的成本，這需要時序數(shù)據(jù)庫提供高壓縮率。

（4）多維度的查詢能力：時序數(shù)據(jù)通常會有多個維度的標簽來刻畫一條數(shù)據(jù)，如何根據(jù)幾個維度進行高效查詢就是必須要解決的一個問題。

四時序數(shù)據(jù)應用場景

時序數(shù)據(jù)在各行各業(yè)有著廣泛應用的，例如在電力行業(yè)智能電表、電網(wǎng)發(fā)電設備集中監(jiān)測；在石油化工行業(yè)油井、運輸管線運輸車隊的實時監(jiān)測；在園區(qū)，在智慧城市實時路況、卡口數(shù)據(jù)路口流量監(jiān)測,在金融行業(yè)交易記錄、存取記錄ATM、POS機監(jiān)測，智能安防（樓宇門禁、車輛管理、井蓋、電子圍欄）、應急響應（消防、人群聚集、?；贰⒔Y構健康、電梯）等。

時序數(shù)據(jù)在各行業(yè)應用場景

1、智慧城市、能源行業(yè)智能應急指揮和融合通信調(diào)度

智慧城市、智慧工廠智能應急指揮和融合通信指揮調(diào)度方案是采用數(shù)字化BIM+GIS+NBIOT+AI+5G+算法技術，圍繞監(jiān)控、指揮、調(diào)度、會議、通訊等多種功能合一的可視化指揮調(diào)度方案。在突發(fā)事件預警、上報、響應、指揮等各個環(huán)節(jié)實現(xiàn)及時有效的可視化指揮，滿足突發(fā)事件現(xiàn)場實時圖像傳送和視頻會商的快速響應需求。

應急指揮和融合通信指揮調(diào)度方案

2、園區(qū)智能巡檢和安防

在各種園區(qū)日常巡檢、隱患上報、三維地圖以及融合調(diào)度上有很多應用場景。設備管理運行狀態(tài)、HSE風險等級、工藝流程、過程控制運行參數(shù)等檢修情況各類業(yè)務現(xiàn)場及管理實時數(shù)據(jù)及信息的直觀展示，及時發(fā)現(xiàn)問題，分析原因，提出整改建議，并貫徹執(zhí)行。

智能巡檢和安防應用場景

可燃氣體、煙霧、電氣火災全方位監(jiān)控；火災感應、視頻監(jiān)控、消防水全鏈路聯(lián)動；起火、報警、疏散、滅火全流程覆蓋。

設施全域物聯(lián)，安全數(shù)據(jù)說話

3、能源行業(yè)設備智能運維

物聯(lián)網(wǎng)平臺還可被應用于對海量設備終端的統(tǒng)一管理與運維，對設備的狀態(tài)進行在線監(jiān)測與診斷，并及時進行故障預警。還可以通過多維圖表展示運維數(shù)據(jù)等。

設備智能運維

五時序數(shù)據(jù)處理工具（系統(tǒng)）需要具備哪些功能？

與通用的大數(shù)據(jù)處理工具相比，它具備什么樣的特點呢？

物聯(lián)網(wǎng)平臺與大數(shù)據(jù)平臺關系

覆蓋云、管、邊、端的全景式能力矩陣

時序數(shù)據(jù)流向圖

從數(shù)據(jù)采集到應用的端到端物聯(lián)網(wǎng)平臺

1、必須是高效的分布式系統(tǒng)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量巨大，比如，全國有5億多臺智能電表，每臺智能電表每隔15分鐘采集一次數(shù)據(jù)，全國的智能電表一天就會產(chǎn)生500多億條記錄。這么大的數(shù)據(jù)量，任何一臺服務器都無法處理，因此時序數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)必須是分布式的、水平擴展的。為降低成本，一個節(jié)點的處理性能必須是高效的，需要支持數(shù)據(jù)的快速寫入和快速查詢功能。

2、必須是實時的處理系統(tǒng)

對于互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的應用場景，大家所熟悉的都是用戶畫像、推薦系統(tǒng)、輿情分析等，這些場景并不需要數(shù)據(jù)計算具有實時性，批處理即可。但是對于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)的應用場景，則需要基于采集的數(shù)據(jù)做實時預警、決策，延時要控制在秒級以內(nèi)。如果沒有實時計算，則其商業(yè)價值就大打折扣。
3、需要運營商級別的高可靠服務

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)對接的往往是生產(chǎn)、經(jīng)營系統(tǒng)，如果數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)宕機，則會直接導致停產(chǎn)，無法對終端消費者正常提供服務。因此，時序數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)必須是高可靠的，必須支持數(shù)據(jù)實時備份，必須支持異地容災，必須支持軟件、硬件在線升級，必須支持在線IDC機房遷移，否則服務一定有被中斷的可能。

4、需要高效的緩存功能
在絕大部分場景中，都需要能快速獲取設備當前狀態(tài)或其他信息，用以報警、大屏展示等。時充數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)需要提供高效機制，讓用戶可以獲取全部或符合過濾條件的部分設備的最新狀態(tài)。

5、需要實時流式計算
各種實時預警或預測已經(jīng)不是簡單地基于某一個閾值進行的，而是需要通過將一個或多個設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流進行實時聚合計算（并且不只是基于一個時間點，而是基于一個時間窗口進行計算）。不僅如此，計算的需求也相當復雜，因場景而異，應容許用戶自定義函數(shù)進行計算。

6、需要支持數(shù)據(jù)訂閱
時序數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)與通用大數(shù)據(jù)平臺比較一致的地方是，同一組數(shù)據(jù)往往有很多應用都需要，因此，時序數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)應該提供訂閱功能：只要有新的數(shù)據(jù)更新，就應該實時提醒應用。而且這個訂閱也應該是個性化的，容許應用設置過濾條件，比如只訂閱某個物理量5分鐘的平均值。

7、實時數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)的處理要合二為一

實時數(shù)據(jù)被存儲在緩存里，歷史數(shù)據(jù)被存儲在持久化存儲介質(zhì)里，而且可能依據(jù)時長，被存儲在不同的存儲介質(zhì)里。時序數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)應該隱藏背后的存儲介質(zhì)，給用戶和應用呈現(xiàn)的是同一個接口和界面。無論是訪問新采集的數(shù)據(jù)還是10年前的老數(shù)據(jù)，除輸入的時間參數(shù)不同外，其余都應該是一樣的。

8、需要保證數(shù)據(jù)能持續(xù)、穩(wěn)定地寫入

對于物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)，數(shù)據(jù)流量往往是平穩(wěn)的，因此數(shù)據(jù)寫入所需要的資源往往是可以估算的。其中變化的是查詢、分析，特別是即席查詢，有可能耗費很多的系統(tǒng)資源，不可控。因此，時序數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)必須保證分配足夠的資源以確保數(shù)據(jù)能夠?qū)懭胂到y(tǒng)而不被丟失。準確地說，時序數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)必須是一個寫優(yōu)先系統(tǒng)。

9、需要支持靈活的多維度數(shù)據(jù)分析
對于聯(lián)網(wǎng)設備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，需要進行各種維度的統(tǒng)計分析，比如根據(jù)設備所處的地域進行分析，根據(jù)設備的型號、供應商進行分析，根據(jù)設備所使用的人員進行分析等。這些維度的分析是無法事先設計好的，而是在實際運營過程中，根據(jù)業(yè)務發(fā)展需求定下來的。因此，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺需要一個靈活的機制來增加某個維度的分析。

10、需要支持數(shù)據(jù)降頻、插值、特殊函數(shù)計算等操作
原始數(shù)據(jù)的采集可能頻次較高，但在具體分析時，往往不需要對原始數(shù)據(jù)進行分析，而是需要對數(shù)據(jù)進行降頻。時序數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)需要提供高效的數(shù)據(jù)降頻操作。不同設備采集數(shù)據(jù)的時間點是很難一致的，因此，分析一個特定時間點的值，往往需要插值才能解決，系統(tǒng)需要提供線性插值、設置固定值等多種插值策略。

11、需要支持即席分析和查詢
為提高數(shù)據(jù)分析師的工作效率，時序數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)應該提供命令行工具或容許用戶通過其他工具，執(zhí)行SQL查詢，而不是非要通過編程接口。并且查詢分析結果可以很方便地被導出，以及被制作成各種圖表。

12、需要提供靈活的數(shù)據(jù)管理策略
一個大的系統(tǒng)，其中采集的數(shù)據(jù)種類繁多，而且除采集的原始數(shù)據(jù)外，還有大量的衍生數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)各自有不同的特點，有的采集頻次高，有的要求保留時間長，有的需要保存多個副本以保證更高的安全性，有的需要能快速訪問。因此，工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺必須提供多種策略，讓用戶可以根據(jù)特點進行選擇和配置，而且各種策略并存。

13、必須是開放的
時序數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)需要支持業(yè)界流行的標準，提供各種語言開發(fā)接口，包括C/C++、Java、Go、Python、RESTful等，也需要支持Spark、R、MATLAB等，方便集成各種機器學習、人工智能算法或其他應用，讓大數(shù)據(jù)處理平臺能夠不斷擴展，而不是成為一個數(shù)據(jù)孤島。

14、必須支持異構環(huán)境
大數(shù)據(jù)平臺的搭建是一個長期工作，每個批次采購的服務器和存儲設備都會不一樣，時序數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)必須支持各種檔次、各種不同配置的服務器和存儲設備并存。

15、需要支持邊云協(xié)同
時序數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)要有一套靈活的機制將邊緣計算節(jié)點的數(shù)據(jù)上傳到云端，根據(jù)具體需要，可以將原始數(shù)據(jù)、加工計算后的數(shù)據(jù)，或僅僅符合過濾條件的數(shù)據(jù)同步到云端，并且同步可以隨時取消，同步策略可以隨時修改。

16、需要單一的后臺管理系統(tǒng)

單一的后臺管理系統(tǒng)便于查看系統(tǒng)運行狀態(tài)、管理集群、管理用戶、管理各種系統(tǒng)資源等，而且能讓系統(tǒng)與第三方IT運維監(jiān)測平臺無縫集成，便于統(tǒng)一管理和維護。

17、便于私有化部署
因為很多企業(yè)出于安全及各種因素的考慮，希望時序數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)采用私有化部署。而傳統(tǒng)的企業(yè)往往沒有很強的IT運維團隊，因此在時序數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)安裝、部署上需要做到簡單、快捷，可維護性強。

六時序數(shù)據(jù)的采集難點分析

時序數(shù)據(jù)的采集一般都是通過傳感器自動進行的，包括光電、熱敏、氣敏、力敏、磁敏、聲敏、濕敏、電量等不同類別的工業(yè)傳感器。就某一個具體的物理量而言，數(shù)據(jù)采集是很容易的。但就整個系統(tǒng)而言，數(shù)據(jù)采集是相當復雜的，具體表現(xiàn)在以下幾個方面：

1、工業(yè)數(shù)據(jù)的協(xié)議不標準

在現(xiàn)實場景中，往往會出現(xiàn)ModBus、OPC、CAN、ControlNet、Profibus、MQTT等各種類型的工業(yè)協(xié)議，而且各個自動化設備生產(chǎn)及集成商還會自己開發(fā)各種私有的工業(yè)協(xié)議，導致在實現(xiàn)工業(yè)協(xié)議的互聯(lián)互通時出現(xiàn)極大的難度。很多開發(fā)人員在工業(yè)現(xiàn)場實施綜合自動化等項目時，遇到的最大問題即是面對眾多的工業(yè)協(xié)議，無法有效地進行解析和采集數(shù)據(jù)。

2、通信方式不統(tǒng)一

由于歷史原因，采集的數(shù)據(jù)往往會通過局域網(wǎng)、藍牙、Wi-Fi、2.5G、3G、4G等各種傳輸方式被傳送到服務器中，導致各種通信方式并行存在，連接管理變得復雜。

3、對現(xiàn)有MES系統(tǒng)的數(shù)據(jù)獲取難度大

在工業(yè)企業(yè)實施大數(shù)據(jù)項目時，數(shù)據(jù)采集往往不是針對傳感器或者PLC，而是從已經(jīng)完成部署的MES系統(tǒng)獲取。這些系統(tǒng)在部署時廠商水平參差不齊，大部分系統(tǒng)是沒有數(shù)據(jù)接口的，文檔也大量缺失，大量的現(xiàn)場系統(tǒng)沒有點表等基礎設置數(shù)據(jù)，使得對于這部分數(shù)據(jù)采集的難度極大。

4、安全性考慮不足

傳統(tǒng)的工業(yè)系統(tǒng)都運行在局域網(wǎng)中，安全問題不是考慮的重點。若需要通過云端（特別是公有云）調(diào)度工業(yè)行業(yè)中核心的生產(chǎn)數(shù)據(jù)，又沒有充分考慮安全問題，則很有可能造成難以彌補的損失。

根據(jù)上述原因，企業(yè)在實際采集數(shù)據(jù)時，往往配有工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)關盒子，該盒子支持各種物理接口、通信協(xié)議和工業(yè)標準協(xié)議，將不同協(xié)議進行轉(zhuǎn)換，對數(shù)據(jù)進行安全加密，統(tǒng)一以MQTT（Message Queuing Telemetry Transport，ISO/IEC PRF 20922）協(xié)議或其他協(xié)議發(fā)往云端。

對于數(shù)據(jù)采集部分，因為標準性不夠，就不對具體工具做介紹了。

七時序數(shù)據(jù)處理流行工具

采集后的數(shù)據(jù)一般通過網(wǎng)絡被送往服務器或云端進行處理。相對數(shù)據(jù)采集工具而言，數(shù)據(jù)處理工具比較統(tǒng)一，下面對幾個流行的工具進行介紹。

1、以PI為代表的實時數(shù)據(jù)庫

從20世紀80年代起，就涌現(xiàn)一批實時數(shù)據(jù)庫（時序數(shù)據(jù)庫的一種），專門用于處理工業(yè)自動控制或流程制造行業(yè)的實時數(shù)據(jù)。其中美國OSIsoft公司的PI（PlantInformation）實時數(shù)據(jù)庫最典型，它提供成套的工具，包括實時寫入、實時計算、存儲、分析、可視化、報警等系列功能，GE、Simens、Honeywell都有類似產(chǎn)品。國內(nèi)有庚頓、朗坤、麥杰、力控等產(chǎn)品。這些產(chǎn)品在一定程度上滿足了工業(yè)數(shù)據(jù)處理的需求，但在測點數(shù)量暴漲、數(shù)據(jù)采集頻率不斷提高的大數(shù)據(jù)時代，傳統(tǒng)實時數(shù)據(jù)庫暴露出以下問題：

1）沒有水平擴展能力，數(shù)據(jù)量增加，只能依靠硬件的縱向擴展解決。

2）技術架構老舊，很多還是運行于Windows系統(tǒng)中的。

3）數(shù)據(jù)分析能力偏弱，不支持現(xiàn)在流行的各種數(shù)據(jù)分析接口。

4）不支持云端部署，更不支持SaaS。

5）在傳統(tǒng)的實時監(jiān)控場景，由于對各種工業(yè)協(xié)議的支持比較完善，實時數(shù)據(jù)庫還占有較牢固的市場地位，但是在工業(yè)大數(shù)據(jù)處理上，因為上述幾個原因，幾乎沒有任何大數(shù)據(jù)平臺采用它們。

下面對幾個典型的實時數(shù)據(jù)庫進行介紹。

1、InfluxDB

InfluxDB由Golang語言編寫，也是由Golang編寫的軟件中比較著名的一個，在很多Golang的沙龍或者文章中可能都會把InfluxDB當標桿來介紹，這也間接幫助InfluxDB提高了知名度。InfluxDB的主要特點包括：

schemaless(無結構)，可以是任意數(shù)量的列可擴展（集群）方便、強大的查詢語言Native HTTP API集成了數(shù)據(jù)采集、存儲、可視化功能實時數(shù)據(jù)Downsampling高效存儲，使用高壓縮比算法，支持retention polices數(shù)據(jù)采集支持多種協(xié)議和插件：行文本、UDP、Graphite、CollectD、OpenTSDB

InfluxDB是時序數(shù)據(jù)庫中為數(shù)不多的進行了用戶和角色方面實現(xiàn)的，提供了Cluster Admin、Database Admin和Database User三種角色。

2、Graphite

Graphite是分布式時序列數(shù)據(jù)存儲數(shù)據(jù)庫，容易擴展，具備功能強大的畫圖Web API，提供了大量的函數(shù)和輸出方式。主要功能包括：

存儲數(shù)值型時序列數(shù)據(jù)根據(jù)請求對數(shù)據(jù)進行可視化（畫圖）

Graphite本身不帶數(shù)據(jù)采集功能，但是你可以選擇很多第三方插件，比如適用于collectd、Ganglia或Sensu的插件等。同時，Graphite也支持Plaintext、Pickle和AMQP這些數(shù)據(jù)輸入方式。

Graphite使用了類似RRDtool的RRD文件格式，它也不像C/S結構的軟件一樣，沒有服務進程，只是作為Python library使用，提供對數(shù)據(jù)的create/update/fetch操作。Google、Etsy、GitHub、豆瓣、Instagram、Evernote和Uber等很多知名公司都是Graphite的用戶。

3、OpenTSDB

這是一個Apache開源軟件，是在HBase的基礎上開發(fā)的，底層存儲是HBase，但其依據(jù)時序數(shù)據(jù)的特點做了一些優(yōu)化。其最大的好處就是建立在Hadoop體系上，各種工具鏈成熟，但這也是它最大的缺點，因為Hadoop不是為時序數(shù)據(jù)打造的，導致其性能很一般，而且需要依賴很多組件，安裝部署相當復雜。

OpenTSDB采用Schemaless模式，不用預先定義數(shù)據(jù)結構，因此寫入靈活，但每個時間序列只能寫入一個采集量，不支持多列寫入。每個序列可以被打上多個標簽，以方便聚合操作?？偟膩碇v，OpenTSDB的性能無論是寫入還是查詢，都很一般，而且系統(tǒng)的穩(wěn)定性欠佳。但吸引人的是，它支持集群部署和支持水平擴展。

以騰訊的CTSDB時序數(shù)據(jù)庫為例，CTSDB是騰訊云推出的一款分布式、可擴展、支持近實時數(shù)據(jù)搜索與分析的時序數(shù)據(jù)庫。該數(shù)據(jù)庫為非關系型數(shù)據(jù)庫，提供高效讀寫、低成本存儲、強大的聚合分析能力、實例監(jiān)控以及數(shù)據(jù)查詢結果可視化等功能。整個系統(tǒng)采用多節(jié)點多副本的部署方式，有效保證了服務的高可用性和數(shù)據(jù)的高可靠性。CTSDB 在處理海量時序數(shù)據(jù)時具有的優(yōu)勢包括：

高并發(fā)寫入：數(shù)據(jù)先寫入內(nèi)存，再周期性的 Dump 為不可變的文件存儲。且可以通過批量寫入數(shù)據(jù)，降低網(wǎng)絡開銷低成本存儲：通過數(shù)據(jù)上卷（Rollup），對歷史數(shù)據(jù)做聚合，節(jié)省存儲空間。同時利用合理的編碼壓縮算法，提高數(shù)據(jù)壓縮比

強大的聚合分析能力：支持豐富的聚合查詢方式，不僅支持 avg、min、max 等常用的聚合方式，還支持 Group By、區(qū)間、Geo、嵌套等復雜聚合分析。

4、TDengine

這是來自中國的開源軟件，由濤思數(shù)據(jù)研發(fā)推出。它不僅是一款時序數(shù)據(jù)庫，而且還提供緩存、消息隊列、數(shù)據(jù)訂閱、流式計算等系列功能，是時序數(shù)據(jù)的全棧技術解決方案。而且它不依賴任何第三方軟件，安裝包只有1.5MB，使系統(tǒng)設計、安裝、部署和維護都變得極為簡單。

時序大數(shù)據(jù)系統(tǒng)技術框圖

時序數(shù)據(jù)的全棧解決方案

TDengine充分利用了時序數(shù)據(jù)的特點，因此具有很強的優(yōu)勢，具體表現(xiàn)在5個方面：

1）無論是插入，還是查詢，性能都高出許多。

2）因為性能超強，其所需要的計算資源不及其他軟件的1/5。

3）采用列式存儲，對不同數(shù)據(jù)類型采取不同的壓縮算法，所需要的存儲資源不到其他軟件的1/10。

4）無須分庫、分表，無實時數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù)之分，管理成本為零。

5）采用標準SQL語法，應用可以通過標準的JDBC、ODBC接口插入或查詢數(shù)據(jù)，學習成本幾乎為零。

總結

企業(yè)級的時序數(shù)據(jù)處理，首先是基于數(shù)據(jù)架構和數(shù)據(jù)模型的。數(shù)據(jù)架構決定了哪些時序數(shù)據(jù)需要采集，如何處理，用于哪些業(yè)務場景，用于時序數(shù)據(jù)采集的規(guī)劃與設計開發(fā)；數(shù)據(jù)模型用于解析時序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)結構。

通過物聯(lián)網(wǎng)平臺的能力支撐，可以實現(xiàn)對存量設備與新增設備的統(tǒng)一接入，兼容利舊。AI能力與數(shù)據(jù)分析能力下沉到邊緣端，也可以提升現(xiàn)有業(yè)務的響應速度，支持實時智能分析。

pos機憑證號是什么怎么查日期

POS單上的憑證編號，是記賬的一個術語。憑證，即會計在記賬時相關的有效證據(jù)，一般由支出或收入的票據(jù)以及相對應的記賬專用表格組成。編號，是會計在記賬時，為了便于查找，按照一定的規(guī)律所編的順序號碼。

憑證編號，是由會計的憑證和編號按照順序組成的有規(guī)律的數(shù)字。依靠憑證編號是不能查日期的。

POS機的付款方式

付款方式分為現(xiàn)金、支票和信用卡等多種支付方式，供顧客選擇。

①現(xiàn)金支付

顧客的交款額與購物款相等可以直接按下輸入鍵，否則在輸入實收金額后按下輸入鍵。這時系統(tǒng)會自動打印賬單，開啟現(xiàn)金抽屜，并顯示應找給顧客的錢數(shù)，收款員進行收款、找錢、關閉現(xiàn)金抽屜后，屏幕又自動回到銷售狀態(tài)，此次銷售過程結束。

②支票支付

在使用支票進行支付時，系統(tǒng)會詢問支票號，將支票號輸入后，系統(tǒng)還要求備份，將支票背面向上放入打印機中的平推打印位置，按下輸入鍵，系統(tǒng)自動打印備書并打印賬單；打開現(xiàn)金抽屜，收款員將支票放入現(xiàn)金抽屜。在關閉現(xiàn)金抽屜后，屏幕回到銷售狀態(tài)，此銷售過程結束。

③信用卡

在使用信用卡進行支付結算時，如果商場與銀行沒有實現(xiàn)實時劃賬，需要在銀行允許付款額之內(nèi)或在授權后系統(tǒng)會繼續(xù)詢問信用卡的種類，選擇后按下輸入鍵，系統(tǒng)繼續(xù)詢問卡號，將信用卡在收款機磁卡閱讀器上將卡號刷入，屏幕回到銷售狀態(tài)，此銷售過程結束，然后辦理壓卡、簽字等手續(xù)。

收款員在每日換班、下班前，要進行結賬處理。將現(xiàn)金抽屜中的現(xiàn)金、支票金額、以及信用卡金額輸入收悔禪侍款機，收款機就會記錄下該收款員這個階段的工作情況，并打印出收款員的銷售對賬單，反映出收入的盈虧情況，憑此依據(jù)進行交班、接班、交襲襲款和結款處理。

過去零售業(yè)常碧吵規(guī)收銀機只能處理簡單收銀，發(fā)票，結賬等簡單銷售作業(yè)，得到之管理情報極為有限，僅止于銷售總金額，部門銷售基本統(tǒng)計資料。

對于一般零售賣場少則上千多則上萬種商品之基本經(jīng)營情報，如營業(yè)毛利分析，單品銷售資料，暢滯銷商品，商品庫存，回轉(zhuǎn)率卻無法獲得。導入POS系統(tǒng)主要是解決上述零售業(yè)管理盲點。

POS系統(tǒng)除能提供精確銷售情報外，透過銷售記錄能掌握賣場上所有單品庫存量供采購部門參考或與EOS系統(tǒng)連接。