工业自动化的过程数据存储，随着越来越多现场传感器的大规模数据采集技术的发展，已经成为工业自动化系统的瓶颈。

    以往分钟级的存储技术，已经越来越不能满足工业自动化系统对全过程的数据分析要求，需求变更为全过程数据的全息存储。

    工业自动化的监控系统在数据存储技术上也逐步发生变革，以往采用关系数据库的二维表存储过程数据的技术，随着数据量的不断增大，已经无法满足海量数据的存储要求，而且，会占用大量的磁盘空间（虽然很便宜，但是维护不易），随之而来的是查询问题，查询速度已经无法满足常规监控系统的要求（秒级），查询缓慢给后续的数据分析造成障碍，或者根本无法完成分析。投资了大量现场传感器，因为上位监控系统的软件无法支撑而造成浪费。

    全过程数据存储技术，在需求上表现为如下几点：

    1、全息存储：理论上应该存储传感器的每次采集数据，或者存储上位通信系统感知到的全部数据，通过不断提高上位通信系统的采样精度，提高上位系统和下位系统的匹配度；

    2、断面存储：用于分析事故或历史上某一时刻的系统状态，往往在追溯工业自动化系统故障时，需要同一时刻的采样点数据，或一段时间内的相关点的采样数据，以便确定问题的原因；

    3、熟数据：由采样数据经过处理过的数据，包括采样值与工程值转换等，以及由人为设置的故障阀值触发的告警数据等；

    4、人工数据：指认为操作数据，通常由操作日志构成，包含操作对象、操作内容等信息；

    上述全过程数据的存储，已经不单是工业自动化的历史存储系统范畴，而是上位软件系统的综合性模块，涉及通信采集系统、数据处理系统、历史存储系统、日志系统等，其实现涉及诸多IT新技术的更新，包括文件系统管理、网络技术、大数据技术、高性能存储和检索设计等。

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