信创时代，要进入工业物联网，第一只脚应该如何迈
理财鱼小提示：信创时代，要进入工业物联网，第一只脚应该如何迈
在进军物联网时代的征途中，一个巨大的问题横亘在所有解决方案面前：数据量正在井喷式的增长。万物互联与互联网时代最直观的区别之一，就是数据的产生和处理量级上有了本质的飞跃。
如一台智能化新能源汽车，每秒钟产生的数据量可达到1GB，一台波音787每秒钟产生的数据量高达5GB；在国家“信创”大背景下，更多国产智能设备注入各个领域，其产生的数据规模相当可观。
如若不能妥善地存储和处理这些数据，“万物互联”也只能是一句空谈。数据库自然是存储海量数据进行加工使用的最终壁垒。时下，针对数据库的革新与颠覆，对构建真正的物联网世界而言即夯实地基，这也是整个信创领域的主旋律。
“半壁江山”关系型数据库，或已不适配当前的时代
关系型 or NoSQL？对于正在加快物联网化进程的企业来说，这是一道火烧眉毛的问题。
在20世纪70年代初，为了减少数据冗余、降低存储费用，关系型数据库应运而生。关系型数据库最大的特征是遵循一定的范式，包括数据类型、数据间关系、ACID规范等。关系型数据库的一个典型特征，不同的关系表之间进行计算后，其结果也依旧是关系型！这些特性让关系型数据库对数据的标准化拥有支撑。关系型数据库从诞生之初到现在，走过了50年的风雨，衍生出Oracle、MySQL、Db2、SQL Server等一系列庞大的家族谱系。目前，市面上占据绝大多数份额的数据库，都还是关系型数据库。
关系型数据库在数据标准化上有相当好的支持。随着信息技术的发展，进入21世纪后，关系型数据库显示出那么一丝的力不从心，其不足也慢慢凸显。关系型数据库往往通过“强一致性”来避免数据库应用中出现的写入冲突和读取冲突，如限制多端读写。当然，这也严重影响了数据的读写和存储效率。进入21世纪，数据量的爆发式增长，以及数据类型的多样化，对于仅支持垂直扩展（即只在硬件方面加强）的关系型数据库，是一份来自时代的严峻挑战。
在布局物联网的进程中，不少企业已经开始拥抱NoSQL类型数据库。
对数据读写性能的强需求，使NoSQL类型的数据库在进入21世纪后，逐渐成为科技行业的新宠。NoSQL即Not Only SQL，泛指不使用关系模型、分布式的数据库，由于其不要求“强一致性”，仅需保证数据的“最终一致性”，可以轻松实现大量数据的存储和读取。同时，NoSQL类型的数据库通过分库分表的方式，可实现水平扩展，而非像关系型数据库仅支持垂直扩展，更适应多业务应用场景。
读写效率的提高，以及多场景的应用，让NoSQL类型的数据库看起来更像是为物联网时代量身定制的“利器”。
综合看来，关系型数据库和NoSQL类型数据库，在标准化和效率+扩展性方面各擅胜场。
物联网时代智能硬件的爆发式增长改变了一切，网络开始呈现出巨量数据、多种类数据的特征，这些都对数据的存储和读写能力提出远超当下水平的需求。对数据量、效率、扩展性等的多重高要求，甚至催生了“云计算”的优化算法“边缘计算”，即数据不全部上云，而是分布处理、仅将结果汇总。
这也折射出一个现象：当下互联网承载的数据量增速远远超出了网络的升级速度，将数据进行分布式存储与处理，减小信道拥堵和信息传递延时，是产业智能化的一种“因地制宜”。边缘计算是应对海量数据的一剂良药，然而边缘计算对数据的读写性有着更高的要求。
信息技术的飞速发展，让时代的天平慢慢倒向NoSQL类型的数据库，因为它实在太适合工业物联网这种海量数据的应用场景了。
“信创”大潮的掀起了硬件更新的革命；智能化设备蜂拥进入网络，让工业生产朝着低人工成本、智能化的方向迈进了一大步；边缘计算中数据分布式存储、运算的刚需，也让关系型数据库支持乏力的通病集中暴露。
所有工业生产领域，欲求实现真正意义上的互联网，就必须对当前占据主流份额的关系型数据库发起一场革命。
Big River超融合数据库：为工业物联网量身定制
无论在何种领域的工业生产中，设备巡检、监控的智能化，是自动化生产最迫切、最重要的一环。
生产过程异常不仅影响良品率，严重的甚至会损坏生产线，酿成巨大经济损失、重大安全事故。如何通过监控的构建完成一体化监管，也是构建工业物联网的核心问题。在工业生产中，对数据监控的稳定运行要求更高、容错率更低；不同设备产生的监控数据类型往往各异，在传统数据库中造成了读写困难，在“信创”浪潮下各种国产设备涌入工业网络，更加剧了这一现象。
传统关系型数据库在这样的场景下集中暴露的问题，最为凸出的有两个：
首先是效率，“强一致性”的要求导致在高频读写的时候性能出现瓶颈，造成信道堵塞；
其次是生态的横向扩展，仅支持垂直扩展的结构特征对不同开发语言、不同数据类型的应用兼容不友好，严重限制了拓展性。
为工业生产赋能，美信科技打造了针对工业物联网场景的杀手锏——Big River超融合数据库。
Big River数据库是一种基于key-value的高性能、分布式、易扩展的混合型数据库，其根据海量数据特点弥补了关系型数据库的不足，可较好地兼容多种数据库类型，支持k-v数据库，兼容关系型数据库。其不仅具有NoSQL对海量数据的存储管理、灵活扩展能力，还保持了传统关系型数据库支持事务等特性。
相较于市面上应用于工业场景的数据库，Big river数据库既拥有时序数据库的快速读写、存储优势，又具备相较于关系型数据库更为直观、简洁的特性。针对工业物联网应用场景的特性，Big River数据库在设计上，通过以下几个技术特点来对目前工业物联网的监控进行升级突破：
性能优化：
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