工业大数据平台：实时数据存储与分析培训课程
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培训对象： 工业大数据工程师、智能制造数据架构师、时序数据库管理员、工业数据分析师。
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培训目标：
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培训内容介绍：
一、工业大数据特点： 了解工业数据的特点（高频采集、时序特性、多源异构、数据量大），对比与互联网大数据的差异。
二、工业大数据架构： 掌握工业大数据平台的典型架构（数据采集、数据存储、数据处理、数据分析、数据可视化）。
三、时序数据库概述： 了解时序数据库的特点（高写入吞吐、数据压缩、时间窗口聚合），对比InfluxDB、TimescaleDB、TDengine。
四、InfluxDB部署： 安装和配置InfluxDB，创建数据库和保留策略，理解数据模型（measurement、tag、field、timestamp）。
五、数据接入（Telegraf）： 使用Telegraf采集工业数据（MQTT、Modbus、OPC UA），配置输入插件和输出插件，写入InfluxDB。
六、数据接入（API）： 通过REST API将自定义采集程序的数据写入时序数据库，实现数据批量插入。
七、数据查询（InfluxQL）： 使用InfluxQL查询数据，进行时间窗口聚合（mean、max、min、count），处理多个tag组合。
八、TimescaleDB部署： 了解TimescaleDB作为PostgreSQL扩展的特点，安装TimescaleDB，创建超表（hypertable）。
九、数据接入与查询： 使用SQL向超表插入数据，进行时间维度分区查询，利用连续聚合视图预计算统计值。
十、工业数据分析： 分析设备运行趋势（温度趋势、振动趋势），计算设备OEE（时间开动率、性能开动率、合格品率）。
十一、相关性分析： 分析多变量之间的相关性（温度与功耗、振动与转速），发现参数间的关联规律。
十二、实战项目：设备状态监测平台： 完成从数据采集、时序数据库存储、趋势分析到可视化展示的全流程。
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