1.3 時序數據的典型應用場景

時序數據應用的細分場景有很多，這里簡單列舉一些。

1.電力能源

電力能源領域涵蓋廣泛，包括發電、輸電、配電、用電等環節。在這些環節中，各種電力設備都會產生大量時序數據。在發電環節，以風力發電為例，風電機作為大型設備，由于擁有數百個數據采集點，因此每天產生的時序數據量非常龐大。對這些數據的監控和分析對于確保發電環節的準確性至關重要。在用電環節，通過對智能電表實時采集的電流、電壓等數據進行快速計算，可以實時了解最新的用電總量以及尖峰平谷用電量，從而判斷設備是否正常工作。有時，電力系統可能需要獲取歷史上某年的全量數據，利用機器學習等技術分析用戶的用電習慣、進行負荷預測、設計節能方案，以幫助電力公司合理規劃電力供應。或者，提取上個月的尖峰平谷用電量，根據不同價格進行周期性電費結算，這些都是時序數據在電力能源領域的典型應用。

2.車聯網/軌道交通

車輛的GPS、速度、油耗、故障信息等都是典型的時序數據。通過對這些數據進行科學合理的分析，可以為車輛管理和優化提供有力支持。然而，不同車型的采集點從數百個到數千個不等，隨著車輛數量的增加，如何上傳、存儲、查詢和分析這些海量時序數據已成為行業亟須解決的問題。對于交通工具本身，科學處理時序數據可以實現車輛軌跡追蹤、無人駕駛、故障預警等功能。對于交通工具的整體配套服務，也可以提供良好的支持。例如，在新一代智能地鐵管理系統中，通過對地鐵站中各種傳感器的時序數據進行采集和分析，可以實時展示各車廂的擁擠度、溫度、舒適度等數據，讓用戶可以選擇最佳出行方案，同時幫助地鐵運營商更好地進行乘客流量調度管理。

3.智能制造

在過去的十幾年里，許多傳統工業企業的數字化取得了顯著進展。單座工廠的數據采集點從傳統的幾千個發展到如今的數十萬個、上百萬個，甚至千萬個，這些海量數據采集點產生的都是典型的時序數據。在整個工業大數據系統中，時序數據的處理相當復雜。以煙草行業的數據采集為例，設備的工業互聯網數據協議多種多樣，數據采集單元隨設備類型而異。隨著數據采集點的持續增加，實時處理能力難以跟上，同時還須兼顧高性能、高可用、可擴展性等多種特性。然而，如果大數據平臺能夠克服這些困難，滿足企業對時序數據存儲分析的需求，將有助于實現更智能化、自動化的生產模式，從而提升企業競爭力。

4.智慧油田

在長期油田建設和探索過程中，鉆井、錄井、測井、開發生產等勘探開發業務產生了大量來自油井、水井、氣井等設備的時序數據。為實現以油氣生產指揮中心為核心的油氣生產信息化智能管控模式，滿足科學高效智能的油氣生產管理需求，相關系統須確保油田數萬口油氣水井、閥組、加熱爐等設備的實時數據處理，實現高效寫入和查詢、節省存儲空間、基于業務靈活水平擴展、系統簡單易用、數據安全可靠。部分大型智慧油田項目還將全國各地區油田的生產數據實時同步匯總到總部的云平臺，采用“邊云協同”方式實現“數據入湖”的統一籌劃管理。

5. IT運維

在IT領域，基礎設施（如服務器、網絡設備、存儲設備等）和應用運行過程中會產生大量時序數據。通過對這些時序數據的監控，可以迅速發現基礎設施/應用的運行狀態和服務可用性，包括系統是否在線、服務是否正常響應等。同時，還可以查看具體到某個點位的性能指標，如CPU利用率、內存利用率、磁盤空間利用率、網絡帶寬利用率等。此外，還可以監控系統產生的錯誤日志和異常事件，包括入侵檢測、安全事件日志、權限控制等。最終，通過設置報警規則，及時通知管理員或運維人員具體情況，從而及時發現并解決問題、預防故障，優化系統性能，確保系統穩定可靠運行。

6. 金融

金融領域正經歷一場數據管理的革命，其中行情數據是典型的時序數據。由于行情數據的存儲期限通常長達5至10年，甚至超過30年，且全球各地區主流金融市場的交易數據都需要全量保存，因此行情數據的總量龐大，容易達到TB級別，導致存儲、查詢等方面的瓶頸。在金融領域，量化交易平臺是突顯時序數據處理重要性的革命性應用之一。通過對大量行情數據的讀取和分析，可以及時響應市場變化，幫助交易者把握投資機會，同時規避風險，實現資產穩健增長。量化交易平臺可以實現資產管理、情緒監控、股票回測、交易信號模擬、報表自動生成等多種功能。