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Windkraft
Datenintegration as-fast-as possible

Maximale Performance bei Datenintegration von Zeitreihen

Wie wir den Daten-Footprint eines Systems für Zustandsüberwachung um das 200-fache reduzieren konnten, damit die Performance erhöht und gleichzeitig die Skalierfähigkeit erreicht wird.

Automation
ITC Consulting Use Case As Fast As Possible

AUSGANGSLAGE

  • Ablösen eines Legacy-Systems zur Zustandsüberwachung von Wälzlagern, das bereits über die Grenzen der Skalierfähigkeit im Einsatz ist.
  • Verschärfen der Performance- und Speicherprobleme durch Aufnahme weiterer Monitoring-Objekte.
  • Datenbestand von aktuell 3 Jahren und fortlaufende Erweiterung von Monitoringdaten: kein vom Netz nehmen des Altsystems bei der Migration.
  • Das neue System muss sowohl Bestandsdatensätze (>1Tbyte), als auch neue eintreffenden Daten verarbeiten können.
  • Vorbereiten des neuen Systems für die erweiterte Datenverarbeitung im Zuge eines Predictive Maintenance.

Lösungsansatz

  • Es wurden verschiedene verfügbare Open-Source Werkzeuge hinsichtlich Stabilität, Zuverlässigkeit und Performance evaluiert.
  • Die Wahl fiel auf einen Container- / Docker-basierten, konfigurierbaren CI/CD-Ansatz (Continuous Integration / Continuous Deployment).
  • Durch Anstoßen der Deployment-Pipeline wird ein System mit Anbindung an bestehende Filesysteme erzeugt. Das erzeugte System führt den Dateiupload aller bestehenden Daten (alt-Daten) automatisch aus.
  • Neue Daten, die während der Laufzeit des Systems eintreffen, werden ebenfalls automatisch erfasst.
  • Netzwerkbasierte Verbindungsfehler (externe Ausfälle oder Unterbrechungen) beeinträchtigen die Datenerfassung nicht, alle Daten werden erfasst.

Ergebnisse 

  • Footprint der Datenbasis auf ein 200stel reduziert: 1.000 Gbyte -> 5Gbyte:  
  • Neuerstellen der Datenbank ist mehrfach innerhalb eines Arbeitstages möglich.
  • Die einlesbaren Datenformate sind frei konfigurierbar.
  • Die Archiv-Daten sind goldener Standard, die Daten werden während des Uploads nicht verändert. Alle weiteren Datenverarbeitungsschritte erfolgen auf der neuen/performanten Datenbasis:
Kundennutzen

 

Kundennutzen 

  • Skalierfähigkeit des Neusystems dem Business Case entsprechend:
  • Erhebliche Einsparung von Bearbeitungszeit: Große (dateibasierte) Bestandsdaten können unmittelbar performant verfügbar gemacht werden.
  • Flexibilität und Effizienz: Das System kann an existierende Prozesse angebunden werden:
  • Zeitersparnis und Leitungsfähigkeit: Bestandsdaten können schnell und hochperformant verfügbar gemacht werden:
  • Bessere Sichtbarkeit der Ergebnisse: Die hochgeladenen Daten können sofort visualisiert oder weiter aggregiert werden.
  • Erweiterbare Lösung: Das System kann erweitert werden.

 

Ansprechpartner

ASTRUM IT Leiter Consulting Werner Spiegl

Werner Spiegl

Leiter Consulting
ASTRUM IT Sales Kontakt Martin Hühn

Martin Hühn

Partner & Account Manager

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