IIoT : InfluxData renforce son support du protocole MQTT
L’éditeur InfluxData a ajouté une succession de capacités à sa base de données de séries chronologiques InfluxDB Enterprise. Elles visent à améliorer le support des applications dédiées à l’internet industriel des objets (IIoT).
InfluxData fournit des distributions open source, entreprise et cloud d’InfluxDB. Ces nouvelles fonctions sont en disponibilité générale depuis le 15 février dans la version 1.9.6 d’InfluxDB Enterprise.
InfluxData, établi à San Francisco, est non seulement le créateur et le principal sponsor commercial de la base de données time series open source, mais aussi d’une suite de projets complémentaires, notamment le langage de requête Flux et l’agent de collecte de données Telegraf.
Parmi les nouveautés de la plateforme figure la possibilité de traiter plus facilement les données provenant d’équipements OT et de capteurs IIoT via le protocole MQ Telemetry Transport (MQTT).
InfluxData assure avoir simplifié le déploiement par les entreprises d’un agent de données de séries temporelles à plus faible empreinte sur les appareils Edge. L’éditeur promet également d’exécuter des traitements analytiques en périphérie en fournissant une fonction de réplication entre une instance de la TSDB sur site et une autre centralisée dans le cloud.
À une époque où de nombreux éditeurs de bases de données s’attaquent à des marchés adjacents, InfluxData investit dans sa spécialisation en matière de séries chronologiques, remarque Rachel Stephens, analyste chez RedMonk.
« Les paramètres des projets IoT présentent souvent des défis uniques en matière de dimension, de vélocité et de variété des entrées de données. Le traitement efficace des données de séries temporelles peut être crucial dans ces environnements », déclare Rachel Stephens. « Les investissements d’InfluxData sont conçus pour approfondir les fonctionnalités de la plateforme pour les cas d’usage IoT. »
MQTT : mieux supporter un protocole standard de l’IoT
Brian Gilmore, chef de produit IoT chez InfluxData, affirme que le protocole MQTT est en train de devenir la norme de messagerie pour l’IoT et l’OT.
Le standard MQTT a été initialement publié en 1999 pour fournir une couche de messagerie pour les systèmes de contrôle industriel SCADA (supervisory control and data acquisition).
Brian Gilmore rappelle qu’InfluxDB proposait déjà une prise en charge pour MQTT auparavant, mais il indique qu’il manquait un certain nombre de paramètres en matière d’évolutivité et de gestion. Il précise que Telegraf est maintenant capable de formater et d’optimiser les données MQTT lorsqu’elles sont transmises à la base de données time series.
Brian Gilmore recommande généralement de déployer l’agent de collecte de données Telegraf à la périphérie du réseau, aux côtés des capteurs et des dispositifs, et de renvoyer les données vers une base de données InfluxDB centralisée.
Pour aller plus loin, InfluxData a modifié son langage de script Flux afin que la plateforme InfluxDB puisse produire des données MQTT et les consommer. Ainsi, les usagers peuvent à la fois collecter et mettre à jour des données selon leurs besoins à l’aide des fonctions expérimentales mqtt.publish () et mqtt.to depuis Flux. Surtout, Flux permet désormais de distribuer les paquets traités avec des charges utiles personnalisées à des milliers d’équipements en même temps depuis un seul script.
Enfin, InfluxData promet de commercialiser un système de collecte de données MQTT cloud native afin de connecter directement des brokers hébergés sur site ou dans le cloud avec InfluxDB Cloud. Il s’agit d’accélérer la diffusion des données des capteurs et d’autres formes de dispositifs industriels en direction des applications Web.
Développer l’observabilité industrielle
Les séries chronologiques ne sont pas seulement exploitées dans l’industrie. Elles sont plus largement employées en entrée d’un outil de supervision IT. D’ailleurs, c’est d’abord auprès des acteurs de l’observabilité qu’InfluxData a su se faire un nom.
« Les gens utilisent InfluxDB pour observer les performances des plateformes pétrolières, des lignes de fabrication ou de tout autre actif. »
Brian GilmoreChef de produit IoT, InfluxData
De la même manière, pour les déploiements industriels, les séries temporelles sont généralement utilisées pour des applications opérationnelles telles que la détection d’anomalies. Là aussi, il s’agit d’identifier les machines défectueuses ou déréglées.
Les données de séries temporelles peuvent également contribuer à déterminer les tendances de consommation et de fonctionnement d’un dispositif ou d’un ensemble d’équipement pendant une période spécifique. Ces dernières années, les entreprises ont utilisé des données de séries temporelles provenant d’appareils industriels pour aider à former des modèles de machine learning pour la maintenance prédictive.
« Les gens utilisent InfluxDB pour observer les performances des plateformes pétrolières, des lignes de fabrication ou de tout autre actif », assure Brian Gilmore. « Cela permet de conférer aux opérateurs la visibilité nécessaire pour prendre les décisions requises pour exploiter et entretenir ces actifs avec succès. »
Par exemple, Tesla déploie la base de données pour suivre la consommation d’énergie produite par ses panneaux solaires, tandis que Rolls-Royce Power Systems s’en sert pour collecter des données sur ses moteurs afin d’opérer des maintenances prédictives.
InfluxDB est aussi une solution sous-jacente de plusieurs plateformes IIoT et d’automatisation industrielle. L’éditeur remet en avant son partenariat avec PTC. La branche Ctrlx de Bosch intègre la TSDB dans son portfolio Ctrlx Automation, tandis que Siemens l’utilise pour animer son système SCADA WinCC OA.
