PI数据库的技术优势

采集效率高、读取速度快
单机点数规模达400万点；
数据吞吐量为4百万/秒；
存储能力为10-15万个事件/秒；
数据访问能力为100万个事件/秒；
秒级时间内可以取到1000点的2年至3年的历史数据。
数据存储效率高、占用空间小
旋转门压缩专利技术和独到的二次过滤技术，使进入到PI数据库的数据经过了最有效的压缩，极大地节省了硬盘空间。
丰富的客户端应用程序
30多种基于B/S、C/S的客户端，满足用户各种展示需求以及数据分析需求。
分布式服务器结构，提供成熟接口
分布式数据采集结构、集中式数据管理方式，使数据来源复杂而又分散的问题迎刃而解。
提供400多种成熟的接口软件。接口软件具有数据缓存功能。
支持集团化应用
支持多服务器结构的分布式数据存储，数据可以分散存储在不同地点或不同区域的服务器上，便于集团化企业构建生产实时管理系统。
较高的安全性和稳定性
PI具有极高的安全性和良好的安全机制：
PI的注册机制，提供基于用户注册的连接许可；
PI的信任机制，提供非交互式应用的访问许可；
数据库安全，控制对数据库的访问。
系统运行稳定性极高，在全球拥有一万多用户，25年来从未因为系统故障影响业务连续性。
资产分析与可视化
Analysis Framework（AF）是一种可管理的环境，企业可以借助它为资产定义一致的表现形式，并利用这些资产进行简单或复杂的分析，以生成关键且可 *** 作的信息。AF真正的强大功能在于它能够重用信息和将信息进行可视化。
企业信息系统集成与共享
RLINK提供了一个双向网关，用于与 ERP和 EAM系统的数据、事件及图像集成。系统示例包括 SAP R/3、Oracle JD Edwards EnterpriseOne、MRO Software Maximo 和 IndusInternational Passport/EMPAC 等。
灵活的门户系统
基于 Web 的应用程序允许用户将实时系统、维护系统、生产规划系统和财务系统等多种不同来源的数据灵活地显示在熟悉的基于 Internet 浏览器的环境中。
网络设备检测
MCN Health Monitor用于检测生产制造IT基础架构中潜伏的问题、性能威胁、网络问题和网络瓶颈。MCN可以帮助生产管理者发现潜在的问题，并及时采取必要的措施，消除或尽量降低因为断电、基础设施故障以及流程性能问题所带来的附加成本和损失。
高可用性架构
对数据进行不中断访问是用户非常关心的问题，这就是HA（高可用性）产生的原因。高可用性，就是容许系统故障和继续提供服务的能力。不需要特殊硬件或集群环境，HA就能向用户提供一个可替换的时间序列数据源，提高了PI Server的可靠性。高可用性架构能够使用户免于计划外停机（地震、冰灾、系统瘫痪等）造成的事故和损失。
强大的二次开发工具
OSIsoft为用户基于PI系统的开发提供了多种方便的二次开发工具，包括PI API、PI SDK、PI ODBC、PI OLEDB等。

做一个良好的企业网站，独立服务器相对是比较有优势的，企业所拥有的数据大都会存储在特定的独立服务器中，因此，我们应该时时做好独立服务器的性能监控，以维护数据的安全监控。下面壹基比小喻来给你们分析下。
硬盘性能分析
由于磁盘是影响系统性能的常见因素，因此，管理人员需要收集磁盘性能I/O状态信息，来判断对整个系统性能的优化指标。
内存利用率
与CPU利用率一样，管理人员需要了解独立服务器内存的利用率，并监控当前进程列表所占用的内存情况，对阈值设置警告，当使用过高时，管理人员能够及时知晓。
文件系统容量
应用服务需要使用磁盘空间进行存储和处理，如果空间不足可能会导致服务无法正常运行，因此，管理人员应时刻监控磁盘空间的空闲容量。
一般来说，文件的空间使用率不应该超过85%，，一旦超过，管理员就应该马上进行处理。在管理界面中，用户也可以根据相应的标识来判断阈值的大小。
资源记录
对独立服务器性能资源使用数据做好记录，然后进行分析，看某个时间段的网卡流量是否有不正常的变化，如果出现忽高忽低，则需要对独立服务器进行检查。
CPU利用率
管理人员需要了解系统每个CPU对应的利用率，并监控服务器当前任务所占用的CPU，确保不会影响任务的运行。设置CPU阈值警告，当CPU负载过大时，能够产生报警，提供管理人员着手处理。
除了要对独立服务器进行性能监控和数据记录，还要分析一下某个时间段流量有没有不正常的变化，如果出现有时高有时低的情况要及时对独立服务器做排查。

随着互联网的发展，越来越多的信息充斥在网络上，而大数据就是依靠对这些信息的收集、分类、归纳整理出我们所需要的信息，然后利用这些信息完成一些工作需要的一项能力技术。

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移动互联网时代，数据量呈现指数级增长，其中文本、音视频等非结构数据的占比已超过85%，未来将进一步增大。Hadoop架构的分布式文件系统、分布式数据库和分布式并行计算技术解决了海量多源异构数据在存储、管理和处理上的挑战。

从2006年4月第一个ApacheHadoop版本发布至今，Hadoop作为一项实现海量数据存储、管理和计算的开源技术，已迭代到了v272稳定版，其构成组件也由传统的三驾马车HDFS、MapReduce和HBase社区发展为由60多个相关组件组成的庞大生态，包括数据存储、执行引擎、编程和数据访问框架等。其生态系统从10版的三层架构演变为现在的四层架构：

底层——存储层

现在互联网数据量达到PB级，传统的存储方式已无法满足高效的IO性能和成本要求，Hadoop的分布式数据存储和管理技术解决了这一难题。HDFS现已成为大数据磁盘存储的事实标准，其上层正在涌现越来越多的文件格式封装(如Parquent)以适应BI类数据分析、机器学习类应用等更多的应用场景。未来HDFS会继续扩展对于新兴存储介质和服务器架构的支持。另一方面，区别于常用的Tachyon或Ignite，分布式内存文件系统新贵Arrow为列式内存存储的处理和交互提供了规范，得到了众多开发者和产业巨头的支持。

区别于传统的关系型数据库，HBase适合于非结构化数据存储。而Cloudera在2015年10月公布的分布式关系型数据库Kudu有望成为下一代分析平台的重要组成，它的出现将进一步把Hadoop市场向传统数据仓库市场靠拢。

中间层——管控层

管控层对Hadoop集群进行高效可靠的资源及数据管理。脱胎于MapReduce10的YARN已成为Hadoop20的通用资源管理平台。如何与容器技术深度融合，如何提高调度、细粒度管控和多租户支持的能力，是YARN需要进一步解决的问题。另一方面，Hortonworks的Ranger、Cloudera的Sentry和RecordService组件实现了对数据层面的安全管控。

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