在鐵路系統中使用工業物聯網 (IIoT) 資料庫

February 14, 2017

Jeremy Cook, Tech Journalist, Engineering Consultant

鐵路系統產生越來越多資料，使得開發人員必須重新思考要在何處以何種方式處理資訊。舊系統會將資料移到控制中心進行分析，但新系統通常會將這個功能留在列車上。

這種採用霧運算的方法對機載電腦造成極大的負擔，除了增加運算負載之外，在本機保留資料的需求也會造成儲存問題。

智慧型資料庫有助於解決這兩個問題，正確設定資料庫後，即可減少處理和儲存需求。

導入霧運算

在鐵路系統使用霧運算有許多好處。這樣的配置能讓機載電腦即時執行計算並立即反應。在列車層級進行處理後，資料將會移轉至控制中心以便對整個系統進行趨勢分析。

預測性維護是霧運算應用在鐵路系統上的優勢之一：機載分析可以監控聲響資料以偵測是否有軸承問題、溫度感測器則能偵測剎車問題，甚至追蹤 RFID 和影像資料以找出特定車廂的潛在問題。

除此之外，也能加入控制和安全子系統，例如滅火、數位影像監視和空調等。

行動資料庫

資料庫管理系統 (DBMS) 是所有功能的核心，設計系統時最關鍵的決策之一就是選擇適合的 DBMS。

SQL 資料庫是一個很容易被考慮到的選項，但高度組織化且具有自參考結構的 SQL 會佔用比較多的儲存空間和處理能力。

最重要的是，SQL 在這裡是大材小用。 McObject 的共同創辦人與執行長 Steve Graves 表示：「一般來說，邊緣裝置通常不需要精密的 SQL 資料庫」。終端使用者看不到資料庫，所以許多 SQL 功能對他們來說並不重要。同樣的，擴充功能通常也不是很重要的考量因素。雖然列車可能會隨著時間採用新的子系統，但子系統的要求通常很少會有劇烈的改變。

邊緣裝置不需要精細的 SQL 資料庫。
— Steve Graves (@McGuy)@McObject 的共同創辦人與執行長

另一個選擇是使用格式較為鬆散的資料庫，例如使用 NoSQL 的資料庫，但這種資料庫中沒有內建資料驗證，因此驗證是透過收集資料的裝置來進行。如果沒有正確設定而使輸入的資料有誤，將會讓這個功能無法發揮作用。

根據 Graves 的說法，比較好的方式是使用專為嵌入式系統所設計的資料庫。對 Graves 而言，理想的設定是「適時分享 NoSQL 資料庫的部分屬性」，但同時「提供原生、非 SQL 的低層級 (且類型安全) 的程式設計介面。這些程式設計介面的速度通常會比 SQL 快、更易於設定，且占用較小的空間」。

Graves 以 McObject 的 eXtremeDB 記憶體中資料庫系統作為範例， eXtremeDB 使用混合架構，結合 SQL 和 NoSQL 的優點，提供健全但輕量的資料庫。

Graves 還說，這樣的資料結構能最小化資源消耗，因此可將部署成本降至最低。輕量的資料庫能讓顧客使用較不昂貴的處理器，也在邊緣裝置上占用較少的系統記憶體。

安全第一

不論如何，當今所有的嵌入式系統都必須注重安全需求，鐵路系統也不例外。

Graves 表示，因為 eXtremeDB 是專為嵌入式系統所開發，資料完整性從一開始就是最重要的考量，因此 eXtremeDB 支援透過 SSL 安全通訊，還能完全加密資料庫內容並不令人意外。

DBMS 也提供類型安全的程式設計介面，這個介面消除了最常見的資料庫毀損原因，也就是使用無效的指標在資料庫執行階段和應用程式之間傳遞資料。

同樣的，eXtremeDB 也採用最大化可靠性的設計，例如，資料庫提供名為 eXtremeDB 高可用性版的容錯版本。這個執行階段會維護多個一模一樣的資料庫，以實現熱故障備援。一般的配置包括：

在一個硬體上有多個程序或執行緒
在一個機架中有兩塊以上的主機板
在一個 LAN 上有多個電腦

適合鐵路系統的硬體

不論您選擇的是哪種硬體，任何鐵路系統都需要堅固耐用。列車經常震動、加速和減速，並在各種天候下行駛。您當然也需要足夠的運算馬力來處理您的資料。

在這之中，有一個符合需求的解決方案是 Nexcom 的 NROK 1020 列車電腦 (圖 1)，以四核心的 Intel® Atom™ x5-E3930 處理器為基礎，有鐵路應用所需的效能、輸入/輸出和嚴格的可靠度。除此之外，最新一代的 Intel Atom 處理器提供許多新的安全功能和硬體增強式的加密，保護系統的安全。