如何实现数据历史学家?

发布于 12-11 17:32 字数 418 浏览 0 评论 0原文

一位朋友问我是否可以实现数据历史学家。我正忙着做研究、谷歌搜索、阅读 UPC 统一架构 - 但它是有很多事情要做,所以我会问这里是否有人曾经走过这条路(同时仍在继续我的研究)。

对于一个 20 多年的开发人员(或两个)来说,大约需要多少人月才能获得至少一个可演示的工作原型 - 以及需要多长时间才能完成?

哪种编程语言? C++ 好还是什么?

我可以使用哪些资源? (我以为我看到了一个Open OPC框架,但又找不到了)。有任何我可以依赖的自由开源软件、库或免费代码吗?也许是一个 sourceForge 项目?

怎样测试最好?

还有其他提示吗?

A friend has asked if I could implement a data historian. I am busy doing research, googling around, reading UPC Unified Architecture - but it's a lot to get through, so I will ask if anyone here has ever gone down that road (while still continuing my research).

Approx how many man months for a 20+ year developer (or two) to get at least a demonstrable working prototype - and how long to completion?

Which programming language? Is C++ good, or what?

What resources are available to me? (I thought I saw an Open OPC framework, but can't find it again). Any FOSS, libraries or free code which I can base upon? Maybe a sourceForge project?

How best to test?

Any other hints?

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评论(3

不弃不离2024-12-18 17:32:33

在我的公司我们主要使用Historian品牌,OSISoft开发的PI和GE Profecy Historian。 Ge Profecy 现在提供最新 Historian 4.5 的 25 个标签版本。它的工作方式是你有一个历史服务器,它从数据收集器电脑上收集数据。根据您要通信的设备,您将需要不同的 OPC 驱动程序。

Matrikon 和 Kepware 是该领域的两个参考文献。在 Matrikon,您几乎可以找到与 OPC 相关的所有内容。我们主要使用 Kepware,因为我们认为从长远来看他们的解决方案更加稳定。

根据您对 PLC 的了解以及您想要获取的点数。实施历史学家可能需要一天到一周的时间。如果您向我们提供更多详细信息,我将非常乐意为您提供帮助。

In my company we use mostly to brand of Historian, PI developped by OSISoft and GE Profecy Historian. Ge Profecy now offers a 25 tag version of their latest Historian 4.5. The way it works is you got an historian server that collects from data collector pc's. Depending what piece of equipment you are communicating with you'll need different OPC driver.

Matrikon and Kepware are the 2 references in that field. At Matrikon you'll find almost anything related to OPC. We mostly use Kepware, cause we felt their solutions are more stable on the long run.

Depending of your knowledge of the PLC's you have in place and the number of point you want to acquire. It might take a day to a week implementing an historian. I'll be more than happy to help you if you provide us with more details.

So要识趣2024-12-18 17:32:33

如果您可以在完成项目后对其进行写下来,那将会很有趣。

对于 OPC 库,您的能力相当有限,但 OPC Connect 有一个很好的列表 UA 开发套件,否则您需要成为 OPC 基金会的企业会员。

It would be interesting if you can do a write up of your project when you complete it.

For OPC libraries your pretty limited, but OPC Connect has a good list of UA development kits otherwise you'll need to be a corporate member with the OPC Foundation.

隐诗2024-12-18 17:32:33

这是一个老话题,但我对此很感兴趣。

有一个用于 OPC 的 Python 库:SourceForge.net 上的 openopc (我使用专有的 OPC 客户端,因为它提供了由我的自动化供应商横河电机提供。)

对于短期数据抓取,您可以使用分隔文本文件,但对于历史学家,您应该使用数据库。我使用 SQLite 来提高速度、大小和可移植性。其他数据库解决方案也有优势。当然,如果您每秒收集 400 个点,那么随着时间的推移,您的数据库增长得相当快,因此高效的数据存储非常重要。

使用的语言受您选择的 OPC 包的影响。 OpenOPC for Python 是的,适用于 Python。我在 .Net 中使用了 Graybox 免费 OPC 客户端。我工作中使用的OCX与VB6配合使用是最简单的。不确定其他人的情况。

构建历史数据库所需的时间完全取决于应用程序需要的完整性。您可能可以在几个小时内组装一个数据采集器。一个长期的历史数据库,具有查看数据、添加和删除点、维护数据完整性、优雅地处理不良数据和中断通信的界面——所有这些都需要几天而不是几个小时。

This is an old topic, but I'm interested in the subject.

There is a Python library for OPC: openopc at SourceForge.net (I use a proprietary OPC client because it is provided by my automation supplier, Yokogawa.)

For short-term data grabs you can use a delimited text file, but for a historian you ought to use a database. I use SQLite for speed, size, and portability. Other DB solutions have advantages. Of course if you collect 400 points every second then over time your DB grows quite quickly, so efficient data storage is important.

Language used is influenced by your choice of OPC package. OpenOPC for Python is, well yes, for Python. I've used Graybox's free OPC client with .Net. The OCX I use at work is easiest to use with VB6. Not sure about others.

The time required to build a historian depends entirely on how complete the application needs to be. You can probably put together a data grabber in a few hours. A long-term historian with interfaces to view data, to add and delete points, to maintain data integrity, to handle bad data and interrupted communications gracefully -- all that will take days, not hours.

~没有更多了~
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