Edeva公司于2009年成立于瑞典林雪平，專門為智慧城市開發(fā)功能強(qiáng)大的解決方案。它提供托管服務(wù)和完整系統(tǒng)，包括軟硬件平臺(tái)。

作為動(dòng)態(tài)減速帶Actibump和智慧城市平臺(tái)EdevaLive的開發(fā)者，Edeva團(tuán)隊(duì)主要服務(wù)于市政、區(qū)域和全國(guó)道路管理部門、收費(fèi)站、環(huán)保機(jī)構(gòu)及執(zhí)法機(jī)構(gòu)。

該團(tuán)隊(duì)還解決其他許多問題：從獲取大量環(huán)境數(shù)據(jù)用于決策，到開發(fā)篩查量表以幫助執(zhí)法機(jī)構(gòu)評(píng)估車輛超載情況，不一而足。比如說(shuō)，后者可以縮短控制每輛車所需的時(shí)間，加快交通檢查速度，并讓執(zhí)法機(jī)構(gòu)可以控制更多的車輛。

團(tuán)隊(duì)介紹

Edeva的團(tuán)隊(duì)是11人組成的頗有影響力的小團(tuán)隊(duì)，負(fù)責(zé)研制硬件物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備、分析時(shí)間序列數(shù)據(jù)以及讓客戶(有時(shí)甚至公眾)可以訪問這些數(shù)據(jù)等任務(wù)。

作為一名軟件架構(gòu)師，我負(fù)責(zé)構(gòu)建最佳解決方案，以接收、存儲(chǔ)、分析、顯示和共享客戶的事件數(shù)據(jù)。然后我們的團(tuán)隊(duì)齊心協(xié)力，創(chuàng)建切實(shí)有效、客戶真正想要的解決方案。

項(xiàng)目介紹

Edeva開發(fā)了一個(gè)名為Actibump的動(dòng)態(tài)減速帶和智慧城市平臺(tái)EdevaLive。Actibump自2010年以來(lái)一直在瑞典使用。超速行駛的車輛激活道路上的升降口，升降口會(huì)降低幾厘米，因而形成凹下的減速帶。Actibump為公共汽車和緊急車輛等公共交通工具提供了良好的可達(dá)性，同時(shí)保證行人及其他易受傷害的道路使用者的安全速度。它也是一種環(huán)保解決方案，有助于減少噪音和二氧化碳排放。

Actibump可以與EdevaLive系統(tǒng)相結(jié)合，為Edeva的客戶提供有價(jià)值的遠(yuǎn)程監(jiān)控服務(wù)和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

我們收集的大部分?jǐn)?shù)據(jù)都基于物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備：

交通流量數(shù)據(jù)：Actibump測(cè)量來(lái)車的速度，以決定是否需要激活減速帶。我們捕獲雷達(dá)數(shù)據(jù)等信息，并將事件發(fā)送到智慧城市平臺(tái)EdevaLive。數(shù)據(jù)將來(lái)車視為流量而不是單輛車，以創(chuàng)建盡可能順暢的交通流量。

車輛分類數(shù)據(jù)(動(dòng)態(tài)稱重)：Actibump經(jīng)配置后可具有動(dòng)態(tài)稱重功能。這意味著減速帶的蓋子配備了非常靈敏的高速采樣量表。車輛通過(guò)減速帶時(shí)，量表記下幾個(gè)重量測(cè)量值。這樣一來(lái)，它可以檢測(cè)車輛有多少個(gè)車軸，并對(duì)車輛類型進(jìn)行分類。同時(shí)，它使用量表指紋為每個(gè)軸觸發(fā)一個(gè)事件，以便我們分析重量測(cè)量是否正確。

車輛分類數(shù)據(jù)(雷達(dá))：如果我們想在還沒有安裝Actibump 的地方對(duì)車輛進(jìn)行分類，可以引入對(duì)車輛類型進(jìn)行分類的雷達(dá)。路邊服務(wù)器控制雷達(dá)，收集其數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)推送到 EdevaLive。

單車和行人數(shù)據(jù)：我們使用安裝在行人和自行車道上方的攝像頭。攝像頭可以檢測(cè)和統(tǒng)計(jì)雙向通過(guò)的行人和單車。我們將這些數(shù)據(jù)推送到EdevaLive進(jìn)行分析。

車牌數(shù)據(jù)：我們可以使用攝像頭來(lái)檢測(cè)車輛車牌。這樣，我們可以控制柵門等設(shè)備自動(dòng)打開。它還可用于查看通過(guò)攝像頭的電動(dòng)車輛與汽油車輛或柴油車輛的數(shù)量，或確定某輛車的貨重是否超限。

陀螺儀數(shù)據(jù)：我們提供的陀螺儀傳感器可以收集所有不同平面的加速度數(shù)據(jù)。該設(shè)備生成大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以批量或作為數(shù)據(jù)流上傳到EdevaLive(如果車輛連接互聯(lián)網(wǎng))。比如說(shuō)，該數(shù)據(jù)帶有GPS標(biāo)記，可用于計(jì)算加速度，向公交汽車司機(jī)表明工作條件狀況。該數(shù)據(jù)還可用于計(jì)算車輛的損耗及許多其他指標(biāo)。

環(huán)境數(shù)據(jù)：智慧城市平臺(tái)中監(jiān)控環(huán)境數(shù)據(jù)非常重要。這就是為什么我們使用小型便攜式設(shè)備來(lái)測(cè)量空氣中出現(xiàn)的不同大小的顆粒。它還可以測(cè)量二氧化碳及其他氣體。此外，它可測(cè)量溫度和風(fēng)速等平常數(shù)據(jù)。所有這些數(shù)據(jù)都被推送到EdevaLive。

報(bào)警數(shù)據(jù)：如果傳感器或其他部件出現(xiàn)故障，我們的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備和路邊服務(wù)器可以發(fā)送報(bào)警信息。所有這些數(shù)據(jù)都像常規(guī)的物聯(lián)網(wǎng)事件那樣進(jìn)入EdevaLive，但這些事件僅在內(nèi)部使用，以便我們?cè)诔霈F(xiàn)問題時(shí)能盡快做出反應(yīng)。

狀態(tài)數(shù)據(jù)：如果報(bào)警數(shù)據(jù)檢測(cè)到異常，狀態(tài)數(shù)據(jù)只報(bào)告服務(wù)器或物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的狀態(tài)。這些設(shè)備將運(yùn)行自檢，并報(bào)告統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，比如磁盤利用率、溫度和負(fù)載。這也僅供內(nèi)部使用，以發(fā)現(xiàn)趨勢(shì)，或出現(xiàn)任何問題時(shí)排除故障。比如說(shuō)，將CPU負(fù)載與固件版本號(hào)或其他軟件版本關(guān)聯(lián)起來(lái)就非常有用。

管理數(shù)據(jù)：SQL和時(shí)間序列數(shù)據(jù)在這方面真正發(fā)揮作用。假設(shè)我們添加了一個(gè)新設(shè)備，它有一個(gè)配置對(duì)象，該對(duì)象在Timescale的常規(guī)表中持久存在。該對(duì)象保留一些元數(shù)據(jù)，比如添加到系統(tǒng)的日期或設(shè)備的顯示名稱。這樣，我們可以輕松地使用連接(joint)來(lái)獲取有關(guān)設(shè)備的元數(shù)據(jù)，同時(shí)獲取即將發(fā)生的事件的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。實(shí)現(xiàn)過(guò)程只需要處理一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)連接，只需要運(yùn)行一個(gè)查詢。

選擇并使用TimescaleDB

幾年前，我們開始將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在MySQL中時(shí)，就意識(shí)到需要時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫(kù)。當(dāng)時(shí)我們改用了MongoDB，它對(duì)我們來(lái)說(shuō)運(yùn)行良好，但需要大量的管理工作，且導(dǎo)入其他開發(fā)人員較困難。我研究了InfluxDB，但最終未考慮用它，因?yàn)樗橇硪粋€(gè)要學(xué)習(xí)的系統(tǒng)，我們已從MongoDB中吸取了這個(gè)教訓(xùn)。

我尋找一種解決方案來(lái)填補(bǔ)以前系統(tǒng)無(wú)法填補(bǔ)的空白。這時(shí)候我找到了Timescale，發(fā)現(xiàn)了這款托管解決方案。我們是個(gè)小團(tuán)伙，但創(chuàng)建有重大影響的軟件，這意味著我們其實(shí)沒有時(shí)間投入大量精力來(lái)調(diào)整和管理所使用的每一個(gè)工具，但我們?nèi)韵Ｍ麚碛锌刂茩?quán)。

此外，由于TimescaleDB基本上是具有增強(qiáng)版時(shí)間序列功能的PostgreSQL，因此如果需要，導(dǎo)入新的開發(fā)人員要容易得多。有了Timescale，我們的開發(fā)人員立即知道如何使用該產(chǎn)品，因?yàn)樗麄冎写蠖鄶?shù)人已經(jīng)熟悉SQL。Edeva使用TimescaleDB作為我們智慧城市系統(tǒng)中的主數(shù)據(jù)庫(kù)。我們的客戶可以控制其物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備(比如EdevaLive的Actibump)，并且作為該系統(tǒng)的一部分，可以查看已捕獲的數(shù)據(jù)，快速了解趨勢(shì)和歷史數(shù)據(jù)。我們提供許多圖以顯示不同時(shí)間跨度(比如日、周、月和年)的數(shù)據(jù)。為了快速呈現(xiàn)這些數(shù)據(jù)，我們使用了持續(xù)聚合(Continuous Aggregation)。

當(dāng)前部署和未來(lái)計(jì)劃

對(duì)我們的工作影響最大的TimescaleDB功能之一是持續(xù)聚合。它使我們的儀表板從蝸牛般緩慢變成快如閃電。如果我們構(gòu)建功能以便數(shù)據(jù)可供客戶使用，總是先聚合以加快查詢速度，并減輕數(shù)據(jù)庫(kù)的負(fù)載。過(guò)去，運(yùn)行一些長(zhǎng)期數(shù)據(jù)查詢需要幾分鐘，現(xiàn)在長(zhǎng)期數(shù)據(jù)的幾乎所有查詢都不到1秒鐘即可完成。

比如說(shuō)，隨著時(shí)間的推移，我們總是難以顯示85%的速度。想獲得準(zhǔn)確的百分位數(shù)據(jù)，你必須基于原始數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算，而不是聚合數(shù)據(jù)。如果你在超表中有2億個(gè)事件，想要某個(gè)傳感器幾年以來(lái)的數(shù)據(jù)，可能需要很長(zhǎng)時(shí)間才能得出結(jié)果，可是用戶不想等那么久。

鑒于Timescale引入了percentile_agg和approx_percentile，我們實(shí)際上可以查詢持續(xù)聚合，并獲得相當(dāng)準(zhǔn)確的百分位值，無(wú)需查詢?cè)紨?shù)據(jù)。

請(qǐng)注意，“vehicles”是一個(gè)超表，其中actibump_id是含有數(shù)億條記錄的動(dòng)態(tài)減速帶的ID。以下是我們構(gòu)建持續(xù)聚合的方式：

CREATE MATERIALIZED VIEW view1

WITH (timescaledb.continuous) AS

SELECT actibump_id,

timescaledb_experimental.time_bucket_ng(INTERVAL '1 month', time, 'UTC') AS bucket,

percentile_agg(vehicle_speed_initial) AS percentile_agg

FROM vehicles

GROUP BY actibump_id, bucket

這是為該圖獲取數(shù)據(jù)的查詢：

SELECT TIMESCALEDB_EXPERIMENTAL.TIME_BUCKET_NG(INTERVAL '1 month', bucket) AS date,

actibump_id,

APPROX_PERCENTILE(0.85, ROLLUP(PERCENTILE_AGG)) AS p85,

MAX(signpost_speed_max)

FROM vehicles_summary_1_month

WHERE actibump_id in ('16060022')

AND bucket >= '2021-01-30 23:00:00'

AND bucket <= '2022-04-08 21:59:59'

GROUP BY date, actibump_id

ORDER BY date ASC

這是該圖的示例：

目前，我們使用PHP和Yii2來(lái)部署TimescaleDB。 我們使用Qlik Sense連接到TimescaleDB以進(jìn)行業(yè)務(wù)分析。在Qlik Sense中，你可以使用PostgreSQL集成，輕松連接到TimescaleDB。特別方便的一點(diǎn)是能夠連接到長(zhǎng)期數(shù)據(jù)的持續(xù)聚合，而不會(huì)因過(guò)多的原始數(shù)據(jù)而使系統(tǒng)過(guò)載。我們經(jīng)常使用Qlik Sense為稍后添加到EdevaLive的圖創(chuàng)建原型。

忠告和資源

我們的下一步是想出一個(gè)好方法，以減少存儲(chǔ)在TimescaleDB中的原始數(shù)據(jù)量。我們正在研究如何將其與數(shù)據(jù)湖集成。此外，我們很高興開始構(gòu)建更多的圖和地圖應(yīng)用程序。

如果你打算存儲(chǔ)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，建議考慮使用Timescale。用戶很容易上手，因?yàn)樗?ldquo;就是”SQL;同時(shí)可以獲得處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)所需的重要功能。建議你關(guān)注下它，尤其是沖著持續(xù)聚合方面。

入手時(shí)，要考慮整個(gè)生命周期。使用場(chǎng)景是否允許你使用壓縮等功能，還是說(shuō)需要考慮如何在TimescaleDB的外面存儲(chǔ)長(zhǎng)期數(shù)據(jù)，以便一開始就確保成本合理?你總是可以一路上解決問題，但最好在上線之前為此制定好計(jì)劃。

原文標(biāo)題：How Edeva Uses Continuous Aggregations and IoT to Build Smarter Cities，作者：Ana Tavares和John Eskilsson