时序数据基础：时序数据的典型应用场景

时序数据应用的细分场景有很多，这里简单列举一些

1. 电力能源领域：电力能源领域范围较大，不论是在发电、输电、配电、用电还是其他环节中，各种电力设备都会产生大量时序数据，以风力发电为例，风电机作为大型设备，拥有可能高达数百的数据采集点，因此每日所产生的时序数据量极其之大，对这些数据的监控分析是确保发电环节准确无误的必要工作。在用电环节，对智能电表实时采集回来的电流、电压等数据进行快速计算，实时了解最新的用电总量、尖、峰、平、谷用电量，判断设备是否正常工作。有些时候，电力系统可能需要拉取历史上某一年的全量数据，通过机器学习等技术分析用户的用电习惯、进行负荷预测、节能方案设计、帮助电力公司合理规划电力的供应。或者拉取上个月的尖峰平谷用电量，根据不同价位进行周期性的电费结算，以上都是时序数据在电力能源领域的典型应用。
2. 车联网/轨道交通领域：车辆的 GPS、速度、油耗、故障信息等，都是典型的时序数据，通过科学合理地数据分析，可以为车辆管理和优化提供强有力的支持。但是，不同车型采集的点位信息从数百点到数千点之间不一而同，随着联网的交通设备数量越来越多，这些海量的时序数据如何安全上传、数据存储、查询和分析，成为了一个亟待解决的行业问题。对于交通工具的本身，科学合理地处理时序数据可以实现车辆轨迹追踪、无人驾驶、故障预警等功能。对于交通工具的整体配套服务，也可以提供良好的支持。比如，在新一代的智能地铁管理系统中，通过地铁站中各种传感器的时序数据采集分析，可以在站中实时展示各个车厢的拥挤度、温度、舒适度等数据，让用户可以自行选择体验度最佳的出行方案，对于地铁运营商，也可以更好地实现乘客流量的调度管理。
3. 智能制造领域：过去的十几年间，许多传统工业企业的数字化得到了长足的发展，单个工厂从传统的几千个数据采集点，到如今数十万点、上百万点，部分远程运维场景面临上万设备、千万点的数据采集存储的需求，这些数据都属于典型的时序数据。就整个工业大数据系统而言，时序数据的处理是相当复杂的。以烟草行业的数据采集为例，设备的工业数据协议各式各样、数据采集单位随着设备类型的不同而不同。数据的实时处理能力随着数据采集点的持续增加而难以跟上，与此同时还要兼顾数据的高性能、高可用、可拓展性等等诸多特性。但从另一个角度来看，如果大数据平台能够解决以上困难，满足企业对于时序数据存储分析的需求，就可以帮助企业实现更加智能化、自动化的生产模式，从而完成质的飞升。
4. 智慧油田：智慧油田也称为数字油田或智能油田，是指利用先进的信息技术和装备，实现油气田层析图和动态生产数据实时更新，提升油气田的开发效率和经济效益的一种油田开发模式。在长期的建设和探索中，钻井、录井、测井、开发生产等勘探开发业务，产生了来自油井、水井、气井等数十种设备的大量时序数据。为了实现统一以油气生产指挥中心为核心的油气生产信息化智能管控模式，满足科学高效智能的油气生产管理需求。该系统需要确保油田几万口油气水井、阀组、加热炉等设备的实时数据处理，做到高效的写入和查询、节省存储空间、基于业务灵活水平扩展、系统简单易用、数据安全可靠。更有一些大型的智慧油田项目，还会把全国各个地区的油田的生产数据实时同步汇总到总部的云端平台，依靠“边云协同”的方式完成“数据入湖”的统一筹划管理模式。
5. IT 运维领域：IT 领域中，基础设施（如服务器、网络设备、存储设备）、应用程序运行的过程中会产生大量的时序数据。通过对这些时序数据的监控，可以很快地发现基础设施/应用的运行状态和服务可用性，包括系统是否在线、服务是否正常响应等；也能看到具体到某一个具体的点位的性能指标：如 CPU 利用率、内存利用率、磁盘空间利用率、网络带宽利用率等；还可以监控系统产生的错误日志和异常事件，包括入侵检测、安全事件日志、权限控制等，最终通过设置报警规则，及时通知管理员或运维人员具体的情况，从而及时发现问题、预防故障，并优化系统性能，确保系统稳定可靠地运行。
6. 金融领域：金融领域目前正经历着数据管理的一场革命，行情数据属于典型的时序数据，由于保留行情数据的储存期限往往需长达 5 至 10 年，甚至超过 30 年，而且可能全世界各个国家/地区的主流金融市场的交易数据都需要全量保存，因此行情数据的总量数据体量庞大，会轻松达到 TB 级别，造成存储、查询等等各方面的瓶颈。在金融领域中，量化交易平台是最能凸显时序数据处理重要性的革命性应用之一：通过对大量时序行情数据的读取分析来及时响应市场变化，帮助交易者把握投资机会，同时规避不必要的风险，实现资产的稳健增长。可以实现包括但不限于：资产管理、情绪监控、股票回测、交易信号模拟、报表自动生成等等诸多功能。