“大咖说”是由工控中国策划发起的人物专访类栏目，旨在发掘工业控制系统产业链典型企业家代表、行业专家的前沿洞见，通过深度访谈对话，了解企业前沿动态、掌握工控产品及解决方案的自主可控进程及行业应用情况，共同构建工业控制系统创新生态。
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姚羽 庚顿董事长/总经理
“工业级时序数据库的应用主体是业务，不是新技术的堆砌，也不是炫技和玩概念。工业乃国之重器，做工业核心基础软件和做实业都是一样的道理，要跟时间做朋友，才有市场和未来，也就是说做基础软件一定要耐得住寂寞，啃得动骨头，顶得住诱惑。如果什么挣钱做什么，什么概念热就跟着一窝风上，可能最终将一事无成，尤其是在这些关系到国计民生的领域，所有的商业炒作最后都是竹篮打水一场空！”
访谈内容
小K:您觉得国内工业级时序数据库领域的发展经历了什么样的变革，有哪些关键的时间节点？
姚羽：时序数据只是最近几年新炒出来的叫法，20多年前它们叫工控实时数据库。2000年以前，国内工业生产过程用的实时数据库基本上来自欧美的一些工业巨头企业，也有一些DCS或PLC厂家根据数据库原理自己做一个简单的文件系统，能读写、查询就成。2000年8月初北戴河举行的中央办公会上，朱总理表示，“如果不能成功地完成向广东送电1000万千瓦的任务，我总理辞职”，也就是那年，电力体制改革启动了。大形势下，当时的发电行业对运行优化、设备检修、节能降耗等需求非常旺盛，劳动力成本也越来越高，大家纷纷上线厂级监控信息系统SIS（Supervisor Information System，简称SIS），一下子把国内实时数据库市场搞火了，当时发电企业面临的最大问题是，进口的实时数据库非常好用，但价格极其昂贵，而发电企业还不得不买单，因为本土实时数据库厂商一个都还没有。我们庚顿的时序数据库也正是那年开始研发的。但这要从1995年说起。
1995年，庚顿创始人潘亚利老师当时刚大学毕业3年，正准备去中科院自动化所读研究生，没想到报到之前，被任命担任于文虎院士实验室副主任，著名电力专家、机械振动与故障诊断领域工程院院士于文虎院士（1941-2001）任主任，原因是要做一个项目，这个项目名称为《大型火电机组性能与振动故障远程在线分析与诊断系统》。1998年项目完成，28岁的潘亚利老师获得国家科技进步二等奖，当年一等奖是袁隆平院士。从那以后，潘亚利老师开始在火电机组故障快速诊断分析及运行参数优化做了大量工作，成为发电行业最早一批SIS专家，2000年起组织人马研发国产时序数据库，对标国外产品。2005年潘亚利老师参与起草火电SIS标准之后，本土时序数据库的研发也驶入了快车道，2007年8月，潘亚利老师和他的几位志同道合者组成创业团队，在中关村成立北京庚顿数据科技有限公司，并于当年正式发布庚顿时序数据库1.0，9月份验证成功10月份在火电厂完成首次成功交付。
2008年是一个重要的节点。当时国产时序数据库虽然功能、性能上已经基本能满足发电企业的需求，但数据写入速度、查询速度还不尽如人意，同时用户在使用实时数据库的过程中也提出需要配套数据采集产品。当时发电厂普遍采用的都是西门子、施耐德等国外DCS，不同的用户采用的自动化系统也各不相同，所以需要我们根据用户的情况开发各种各样的接口协议。
2010年，国产实时数据库已经基本实现国产化替代，用户群体从发电拓展到石油石化、钢铁等众多流程工业企业。2012年，基于实时数据库的组态产品正式上市。2016年庚顿等时序数据库成长为国产化替代的生力军，市场份额基本占据国内实时数据库的小半个江山。2019年，庚顿实时数据库单次写入速度达到700万次/秒，技术上全面赶超国外品牌，应用场景更为丰富，涉及设备互联、智慧环保、智慧能效、设备状态检修等众多应用场景。2022年，国产时序数据库实现纳秒级时间戳及双活零切换、零丢失，广泛应用于风电、水电、光伏发电、核电及军工、航空航天等众多领域，经历了这些以后，我们逐渐从保障生产连续运营过渡到以基于实时数据的高级数据分析阶段，服务于企业的数字化转型及高质量、低碳化发展，开启了向人工智能过渡的探索之路，实现了实时数据采集、存储、计算到工业现场组态的有机融合，持续挖掘工业实时数据价值。
小K:为了应对环境的不断变化，庚顿有哪些产品布局和公司层面的战略部署，能给我们介绍一下吗？
姚羽：公司的发展战略，有以下几个转变：
第一，从传统的实时技术和数据库技术服务于生产监控的理念，转变为以工业实时数据分析应用为主，生产监控为辅的理念。在2019年以前，我们重点放在支持企业生产业务连续性，但我们发现实时数据库还有更大的价值。首先，工业级时序数据库环境生态与一般的时序数据库在对业务的理解上存在着区别。传统应用断网，如果不能立刻恢复影响是有限的，但工业级时序数据库上如果断网，可能整条生产线都毁了。其次，传统应用的理念在工业级时序数据库上有很多不适用的地方，传统应用实际上都是集中在TcpIP协议上的，但是在工业级时序数据库上有太多的工业协议，它追求的是整体的安全性和可靠性，这在理念上与传统应用不同。工业级时序数据库需要服务于设备状态检修、环保控制、能耗节降等，这意味着需要更快的采集、写入、查询、算力等能力。如果把工业设备各个节点的流量全部采集下来，第一，采集的工程量非常大；第二，传输占用的带宽也非常大；第三，储存、还原、分析、处理同样需要非常大的工程量。因此，整套的数据库系统比原来的工业控制系统投入多太多。再次，工业级时序数据库包含着广义的业务特征、组态特征甚至涉及到工业设备安全和工艺工业生产的特征。时序数据库厂商的技术发展路线最早都是由数据类型、业务连续性衍生出来的，从工业级时序数据库的角度，95%以上都需要首先实现监控的需要。如果用这些东西去指导整个的数据理念或者实时数据技术体系，那么当面对真正的数字化转型需求时，不懂业务的话完全解决不了用户的需求。因此，不懂用户业务的的数据库已经完全不适合用在现代工业体系上了。
第二，从关键设备传感数据为主的数据采集范围，转变为工业数字设备、工控设备、工业组态、工艺流程等都列为数据采集的范围，延伸数据资产视角，从数据资产全生命周期的角度考量实时数据质量。因为更高级的数据应用的目的，包括出决策数据分析的大部分情况是在数据采集环节，我们把工业组态也视为数据资产，等于把这些资产都作为重点的监控对象，用类似大数据的理念，及时采集、存储更为全息、更为全面的生命周期、更高质量的实时数据。因此，作为核心工业基础软件，工业级时序数据库从某种程度上讲等同于工业化AI的基础设施。
第三，从主备转变到全双活应用。要从更安全的角度去做实时数据存储，始于保障生产连续性和生产安全，但要从企业运营的角度思考实时数据的体系。从感知发现异常，到分级监管掌控，再到动态恢复这一循环往复而实现信息系统乃至生产系统的安全运行。从传统的一主一备单系统转变为综合软硬件实现故障预防、业务连续、容错高可用双活系统，综合发现、综合防控、动态运维是针对目前保障生产连续性的基本手段，可惜的是太多的时序数据库厂商和用户都没有看到这一点。
第四，我们从基于常规的X86硬件架构、Linux/Windows操作系统这些基础设施转变为基于龙芯/飞腾/鲲鹏等国产芯片、麒麟/统信/欧拉等国产操作系统、信创云系统，同时把安全按照信创体系化的需求做到了全系统信创体系。企业系列产品完成了从1.0（日志收集、查询分析）到2.0（自定义数据体系、从采集到管控、运维服务）到3.0（以大数据为视角、以更快速度为主的态势感知、工业级时序数据分析推演和追溯，以动态运维为基础的服务)的包括工业数据存储、工业数据检测、工业数据交换、工业数据审计、工业数据审计、工业日志审计、工业监测预警平台、工业综合数据采集探头等多个产品线的升级换代，并完成了向龙芯、飞腾、鲲鹏、海光、兆芯等多个硬件平台的移植以及向麒麟、统信、凝思、欧拉、深度、中科红旗、中兴新支点、中科方德、国防加固专用版等多个操作系统平台的适配，并完成了多个国产化端云边配套软件的开发。下一步准备向4.0（工业实时数据资产平台）、5.0（与人工智能融合）出发。
小K:您如何理解工业级时序数据库、工业互联网、物联网等不同系统之间的关系？
姚羽：工业互联网跟物联网的引入都是随着工业数字化浪潮的推进，进一步深化和推进了工业级时序数据库的概念。工业互联网就是用现代手段把不同的行业、产业链、专业串联在了一起。工业物联网是工业数字化的基础，通过万物互联使各种现代数据的采集、分析、处理更具规模化、批量化、智能化、知识化，从而实现人们梦想中的智能、便捷和自动化，同时也给时序数据库带来了巨大的挑战。
近10年来，电力信息化系统建设水平持续发展，数据融合、实时监视已经不构成技术障碍。作为SIS基础的实时数据库应付数据融合、海量数据存储、展示均已经驾轻就熟。如何推动电厂实现厂级运行操作优化实现智能化生产成了当下工业级时序数据库产品角力的重点，这也正是SIS发展的第二阶段。可以说在第一个阶段，国内时序数据库厂商一时没跟上趟，国外一些传统时序数据库品牌趁机挺进并占据了中国市场。目前所处的第二阶段，挑战与机遇并存，国内时序数据库厂商能否应对挑战，抓住发展机遇，后来居上，值得期待。
庚顿是十五年前就是冲着这个挑战和机遇来的。庚顿工业级时序数据库就是要把别人做得好的方面，如数据融合、海量数据存储、检索、监视等，做得比他们不差；把别人欠缺的部分，如性能计算、优化分析等帮助用户提高实时数据使用价值的方面，做出来。企业经营管理水平与厂级生产优化水平如同信息化水平与人们对它的认识一样，是相互为因，相互为果的。虽然刺激企业经营管理水平提高的外部条件还有待完善，但可以预见厂级生产优化、设备运营、节能环保等水平的提高必将推动企业经营管理水平的提高。
小K:您在工业级时序数据库领域深耕了多年，对于行业内其他的从业人员或者未来想要从事本行业的学生，您有什么样的寄语或者是建议？
姚羽：作为业内的从业者，我们需要深刻地认识到工业核心基础软件必须保障工业企业的生产和生命安全，我们需要建立强烈的责任心。其次是我们的服务。我们需要将我们把工业时序数据管起来的同时，为用户提供高质量的实时数据的同时，认真地与企业实现用户共创，将各种先进的数据技术与企业的业务深度融合，挖掘数据价值，服务于企业的数字化转型全生命周期，勇闯难关，在知识模型化和软件化及高复用方面扎下去。
工业级时序数据库的应用主体是业务，不是新技术的堆砌，也不是炫技和玩概念。工业乃国之重器，做工业核心基础软件和做实业都是一样的道理，要跟时间做朋友，才有市场和未来，也就是说做基础软件一定要耐得住寂寞，啃得动骨头，顶得住诱惑。如果什么挣钱做什么，什么概念热就跟着一窝风上，可能最终将一事无成，尤其是在这些关系到国计民生的领域，所有的商业炒作最后都是竹篮打水一场空！
人物简介
姚羽，生于1986年，毕业于武汉大学计算机学院，曾供职世界500强物联网核心部门。超10年以上实时数据库研发、解决方案和服务经验，多年IT & OT团队管理经验，工业软件领域领军人物。
庚顿数据中国工业级时序数据处理专家。
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采访 | 添翼 撰稿 | 小樱 魔力
编辑 | 小樱 责编 | 麦麦 添翼
