MES 系统在持续扩展和深度应用的过程中，出现了系统稳定性差，数据采集系统异常等情况，主要体现在以下几个方面：
维护成本高，扩展能力差Wonderware 平台按年收取维护费用，采用按组件和授权等级计费的模式，且不支持一次性买断，软件升级也需额外付费，整体成本高昂。由于版本较旧，部分技术问题难以及时解决，影响系统稳定性和生产效率，限制了企业在信息化和智能化方向上的持续创新。
展开剩余88% 部署发布效率低原有 Wonderware 平台采用传统 CS 架构，需要专门的客户端安装程序，部署与配置效率低，分布式能力不足。一旦系统需要更新，需对每台服务器和操作站逐一操作，导致维护负担大、响应速度慢。
存储点数受限现有需要采集和存储的数据点大约有 30W+，而 Wonderware 历史数据的存储能力有限，无法支撑未来大规模数据分析和信息化升级需求，成为发展瓶颈。
对外接口单一接口设计不够灵活，当访问数量过大，访问客户端链接过多，系统资源就容易被堵塞，直接影响实时数据的写入和查询性能，降低整体数据处理能力。
TDengine 带来的 5 点价值面对传统架构在成本、性能与扩展性方面的种种瓶颈，MES 系统亟需一个更高效、更灵活的数据底座来支撑不断增长的生产数据量和智能化升级需求。经过深入调研与测试，我们最终选择了 TDengine 作为核心时序数据库解决方案，其优势主要体现在以下几个方面：
成本可控，版本可持续升级：TDengine 支持永久授权模式和年费模式，在软件有效期内，如客户需对硬件升级改造，可以对 TDengine 进行软件授权迁移，保护客户投资，降低总体拥有成本。 系统稳定，弹性扩展：作为专为时序数据设计的数据库，TDengine 具备成熟的分布式架构，支持在线扩容与缩容，显著提升系统的稳定性与灵活性，部署更高效，运维更轻松。 高效存储，性能卓越：TDengine 采用列式存储与高效压缩算法，大幅降低存储空间占用。其写入能力强，能够承载高频数据写入需求，轻松应对百万点位以上的数据采集与存储需求。 接口丰富，兼容性强：提供原生驱动、REST API、WebSocket 等多种访问方式，支持 Java、Python、C/C++、C#、Go 等主流开发语言，具备良好的多并发处理能力，满足实时查询与系统集成需求。 全面支持信创环境：TDengine 为 100% 国产自主研发，核心代码开源，已适配麒麟、统信、凝思等国产 Linux 操作系统，支持 x86 与 arm64 架构，全面满足政府与企业的信息安全及国产化替代要求。TDengine 的落地实践在项目初期，MES 系统部署了两节点的 TDengine（版本 2.4，运行于 Ubuntu 系统），由 SCADA 系统采集设备数据并通过应用程序写入 TDengine。环境监测系统则采用了单节点的 TDengine 3.1 版本。
2023 年，我们对这两套系统进行了整合，统一为一套三节点的 TDengine 集群，版本升级至 3.3，操作系统同步切换为国产麒麟。系统整合后，进一步提升了数据处理能力和系统稳定性，更好地支撑了生产、监测等核心业务。
在建模方面，我们采用“1 个点位对应 1 张子表”的方式，实时存储来自卷烟机、包装机、滤棒成型机、切片机、加料机等制丝生产设备的数据，目前接入设备已超过 10 万台，且仍在持续增长中。这些数据既可用于实时查询关键工艺参数（如水分、温度等），也可用于分析当班生产产量、剔除情况等，为生产管理提供可靠的数据支撑。
新集群由 3 台物理主机组成，每台主机配置如下：
CPU：64核 内存：128GB 磁盘空间：20TB在建库时，我们采用了 3 副本策略，有效保障了数据的冗余性和系统的高可用性。在完成历史数据平稳迁移后，数据采集程序与上层应用系统也顺利完成切换。
系统架构图:
从架构图中可以看出，采集到的时序数据随后被写入 TDengine 进行持久化存储。
落地效果目前，TDengine 集群已成功接入 SCADA 系统采集的 10 万多个点位，累计存储 3 年历史数据，共计 1.8 万亿条记录，仅占用整体存储空间的 30%，预计可支撑 8 至 10 年的数据保存需求。
集群的存储空间可根据需要进行动态扩展，满足后期更多设备点位数据采集上来的存储需求。本项目已验证 TDengine 在烟草工业海量时序数据处理中的适用性，为行业数字化转型提供了可复用的技术路径。
运行优化与问题解决在使用 TDengine 的过程中，曾一度发现存储空间增长较快。经涛思数据售后团队协助分析，确认是由于应用程序写入历史数据，导致数据文件中出现空洞和存储放大等问题。这不仅降低了存储效率，也影响了查询性能。
为解决这一问题，项目团队启用了 TDengine 企业版提供的数据重整功能（data compact）。该功能能够重新整理存储的数据文件，删除其中的空洞和无效数据，从而提高数据的组织度，进而提升存储和查询效率。
具体排查与优化操作如下：
系统监控显示存储空间增长异常，占用了 75% 空间。 经过检查文件编号和更新日期，发现某单个数据文件大小和写入日期异常，可以判断是应用侧写入了大量历史数据，导致存储放大。 手动执行 compact database 后，存储空间使用恢复正常，性能也得到了大幅度的提升。未来规划与升级方向当前系统采用“一个点位一张表”的单列模型，便于数据采集与管理。然而，在实际查询过程中，采用宽表多列模型更为方便，尤其是在跨点位、跨表的分析场景下，该模型存在一定的局限性。例如，跨表查询需依赖复杂的 JOIN 语句和多次拼接操作，数据按时间戳对齐效率低，查询延迟明显。
为解决上述问题，TDengine 在 3.3.6 版本中引入了虚拟表功能，真正实现了“一个设备一张表”的设计理念。具备以下优势：
更简单：用户无需编写复杂 JOIN + 嵌套查询语句，通过虚拟表直接获取跨表对齐数据 更快速：动态计算减少冗余存储，归并排序优化数据对齐效率 实时性：虚拟表实时反映原始表变更，支持毫秒级数据更新 易扩展：支持动态添加/删除列，适配业务需求变化。下一步，我们计划将 TDengine 集群从当前的 3.3.2 升级至 3.3.6，充分利用虚拟表功能，以更高效地支撑未来日益增长的查询分析需求。
关于昆明卷烟厂昆明卷烟厂创建于 1922 年，是中国卷烟工业四大重点骨干企业之一。核心品牌“云烟”是中国烟草行业首批同时拥有“中国驰名商标”和“中国名牌产品”的双冠品牌。产品覆盖中高端市场，远销海内外。
作者 | 昆明卷烟厂信息科
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