工业4.0时代，数据的互联互通成为推动生产效率的关键。在工业物联网（IIoT）中，时序数据因其关键特征和与工业4.0基本原则的契合，扮演着核心角色。时序数据不仅包含时间戳，而且为工业运营提供了可观察性，使得数据能够转化为具有深度见解的行业知识。
工业4.0的核心概念包括互连、信息透明、技术援助和分散决策。这些目标与时序数据的特性紧密相关。互连允许设备、传感器和人员之间的通信，信息透明则通过收集大量数据来提供给工业运营商，以识别改进和创新的领域。技术援助体现在集中式仪表板上，可以汇总和可视化数据，支持运营商做出及时决策。分散决策则指系统能够根据收集的数据自主执行任务，仅在遇到例外情况时需要人工干预。
在工业4.0中，时序数据触及运营的各个方面。然而，传统工业实时数据库难以满足这一环境的需求。它们成本高昂、供应商锁定、扩展性差、开发者体验不佳，并导致数据孤立。这些局限性限制了工业4.0环境中的运营技术和IT系统及其包含的数据的功效。
为解决这一问题，工业4.0的制造商考虑了替代方案。关系型数据库虽广为人知，但缺乏针对海量数据存储和查询效率的优化。相比之下，开源时序数据平台如CnosDB提供了更佳解决方案。CnosDB专为时序数据设计，具有良好的压缩比和海量数据写入支持，使用API轻松集成到各种设备。它作为无模式平台，能够适应IIoT数据形状的变化，并且与国际领头羊InfluxDB全面兼容，分布式功能完全免费，支持无痛迁移，拥抱云生态。
通过CnosDB等时序数据平台的管理和利用，工业制造商能够轻松监控和管理分布式的系统、网络和远程设备。无论是不同地域的设施、农村太阳能电池板还是海洋浮标等物联网设备，CnosDB都能处理它们收集的数据，并通过汇总分析，产生不同领域的行业知识。企业可以在公司层面分析数据，实现运营优化和创新。
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回答时间：2025-03-19 16:40
