관계형 데이터베이스, 시계열 데이터베이스, 데이터 레이크 및 기타 데이터 소스 사이의 가장 중요한 차이점은 타임스탬프가 찍힌 공정 데이터를 처리하고 데이터 무결성을 보장하는 기능입니다.
적은 비용으로 전사적 데이터 히스토리안 기능 제공. 산업 시계열 데이터 수집 및 분석 도구.
제조 데이터베이스 전쟁
관계형 데이터베이스, 시계열 데이터베이스, 데이터 레이크 및 기타 데이터 소스 사이의 가장 중요한 차이점은 타임스탬프가 찍힌 공정 데이터를 처리하고 데이터 무결성을 보장하는 기능입니다.
이것이 중요한 이유는 데이터 관리 기술의 주요 임무가 다음과 같기 때문입니다.
- 광범위한 데이터 스트림의 정확한 캡처
- 매우 빠른 공정 데이터 처리
- 타임스탬프 정렬
- 데이터 품질 및 무결성 보장
- 사이버 보안 보장
- 작업 담당자를 위해 일관되고 컨텍스트화된 방식으로 이러한 데이터 스트림 제공
시계열 데이터베이스
디지털 기술과 센서 기반 데이터는 고급 분석, 인공 지능, 머신 러닝부터 증강 및 가상 현실 모델에 이르기까지 모든 것을 가능하게 하는 원동력이 되고 있습니다. 센서 기반 데이터는 기존의 관계형 데이터베이스로는 쉽게 처리할 수 없습니다. 그 결과 시계열 데이터베이스가 주목받고 있으며, ARC Advisory Group 연구에 따르면 이 시장은 기존의 관계형 데이터베이스보다 훨씬 더 빠르게 성장하고 있습니다.
관계형 데이터베이스는 행과 열로 데이터를 구조화하도록 설계된 반면, 시계열 데이터베이스 또는 인프라는 시간을 기본 인덱스로 하여 센서 데이터를 정렬합니다.
시계열 데이터베이스는 센서 기반 데이터를 수집, 컨텍스트화하여 사용 가능하게 하는 데 특화되어 있습니다. 일반적으로 시계열 데이터베이스에는 잘 구축된 작업 데이터 인프라(작업 또는 데이터 히스토리안)와 새로운 오픈 소스 시계열 데이터베이스의 두 가지 종류가 있습니다.
작동 기계의 센서 데이터에서 최대한의 가치를 이끌어내려면 데이터를 연대순 또는 타임스탬프를 기준으로 처리해야 합니다. 타임스탬프는 센서가 측정한 시간 또는 측정이 히스토리안에 저장된 시간(데이터 소스에 따라 다름)을 반영할 수 있으므로 이 두 가지를 구분하는 것이 중요합니다.
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관계형 데이터베이스
오픈 소스 데이터베이스든 구축된 데이터베이스든 시계열 데이터 기술은 실시간 데이터 용도로 구축됩니다. 반면에 관계형 데이터베이스는 측정값에 첨부된 메타데이터(알람 한계값, 제어 한계값, 고객 지출, 이탈률, 여러 데이터 포인트 간의 지리적 분포 등)를 포함한 관계를 강조하기 위해 구축됩니다. 관계형 기술을 시계열 데이터에 적용할 수 있지만, 이를 위해서는 상당한 양의 데이터 준비와 정리가 필요하며 데이터 품질, 거버넌스 및 규모에 맞는 컨텍스트를 확보하기가 어려울 수 있습니다.
데이터 레이크
반면에 데이터 레이크는 확장성과 GB당 비용에서는 좋은 점수를 받았지만, 데이터 액세스 및 사용성에서는 낮은 점수를 받았습니다. 당연하게도 데이터 레이크는 데이터의 양이 가장 많지만, 일반적으로 사용자 수가 적습니다. 시계열 기술과 마찬가지로, 이러한 다양한 기술의 사용 시기와 방법은 시장에서 결정될 것입니다.
예상되는 변화
디지털 기술과 센서 기반 데이터는 고급 분석, 인공 지능, 머신 러닝부터 증강 및 가상 현실 모델에 이르기까지 모든 것을 가능하게 하는 원동력이 되고 있습니다. 4차 산업혁명, 즉 인더스트리 4.0은 팬데믹으로 인한 지속 가능성 및 운영 탄력성 이니셔티브와 같은 주요 시장 붕괴와 함께 디지털 혁신을 가속화하고, 산업 운영 및 제조에 기하급수적인 변화가 일어나고 있습니다.
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