Natuurlijk, ik help je graag bij het implementeren van Redis Time Series voor jouw toepassing. Hieronder vind je een overzicht van hoe je tijdreeksgegevens kunt modelleren en opslaan, inclusief aanbevelingen voor gegevensinvoer, aggregatie, compressie en query-optimalisatie voor jouw sensormonitoring in een fabriek. 1. Modellering van Tijdreeksgegevens - Metrics en Labels: - Maak voor elke sensor een unieke tijdreeks aan, bijvoorbeeld: temperature_sensor_1, humidity_sensor_1, etc. - Gebruik labels om metadata te koppelen, zoals locatie, type sensor, of installatie-id. Bijvoorbeeld: - sensor_id: "temp_01" - locatie: "fabriek_1" - type: "temperatuur" - Data Points: - Elke meting bestaat uit een timestamp en een waarde, bijvoorbeeld: - timestamp: Unix-tijd (bijvoorbeeld in milliseconden) - waarde: temperatuur of vochtigheid 2. Data-invoer - Gebruik de Redis TS.ADD opdracht om data in te voeren: ``` TS.ADD <key> <timestamp> <value> [LABELS key1 value1 key2 value2 ...] ``` - Voor real-time data is het efficiënt om de timestamp automatisch te laten genereren op het moment van invoer: ``` TS.ADD temperature_sensor_1 * 23.5 LABELS sensor_id temp_01 locatie fabriek_1 type temperatuur ``` - Batch-invoer kan de prestaties verbeteren; overweeg pipelining of bulk-invoermethoden. 3. Aggregatie - Gebruik TS.RANGE met aggregatiefuncties om samenvattingen te maken, zoals AVG, MIN, MAX, etc. - Voor bijvoorbeeld een uurlijkse gemiddelde temperatuur: ``` TS.RANGE temperature_sensor_1 start_timestamp end_timestamp AGGREGATION AVG 3600000 ``` - Overweeg het periodiek opslaan van samenvattingen voor snellere query's. 4. Compressie - Redis Time Series ondersteunt compressie via het configureren van een retentiebeleid: - Stel retentieperiodes in zodat oude data automatisch wordt verwijderd, bijvoorbeeld: ``` TS.CREATE temperature_sensor_1 RETENTION 2592000000 ``` (dit houdt data 30 dagen vast) - Voor verdere compressie: - Gebruik downsampling en aggregatie om minder gedetailleerde data te bewaren. - Overweeg ook het gebruik van `TS.CREATERULE` voor automatische aggregaties en downsampling. 5. Query-optimalisatie en Schaalbaarheid - Indexeer data door gebruik van labels zodat je snel kunt filteren: ``` TS.MGET LABELS sensor_id temp_01 ``` - Gebruik `TS.MRANGE` voor parallelle queries over meerdere tijdreeksen. - Pas retentie- en aggregatiebeleid aan op basis van je gebruiksbehoeften om opslag en querytijd te minimaliseren. - Overweeg sharding of het gebruik van meerdere Redis-instances bij grote schaal: - Redis Enterprise of Redis Cluster kan helpen bij horizontale schaalbaarheid. - Houd rekening met de frequentie van data-invoer en vraag of batching of pipelining nodig is om prestaties te optimaliseren. 6. Aanvullende Aanbevelingen - Monitoring en alerting: - Gebruik Redis Time Series samen met RedisInsight of externe monitoringtools. - Automatisering: - Automatiseer het beheer van retentie, aggregatie en downsampling via scripts of management tools. - Veiligheid: - Beveilig toegang tot Redis-instances met authenticatie en netwerkbeveiliging. Door deze aanpak te volgen, kun je efficiënte, schaalbare en snelle opslag en analyse van je sensordata realiseren in Redis Time Series, passend bij de eisen van een industriële omgeving.

Zeker, ik help je graag met het implementeren van Redis Time Series voor jouw fabrieksmonitoring. Hier is een complete handleiding in het Nederlands: ## Data Modellering ### 1. Sensor Labels en Keys Gebruik beschrijvende key-namen met labels voor metadata: ```bash # Temperatuur sensors TS.ADD factory:sensor:temp:area1 * 22.5 LABELS sensor_type temperature area assembly_line1 unit celsius TS.ADD factory:sensor:temp:area2 * 23.1 LABELS sensor_type temperature area assembly_line2 unit celsius # Vochtigheid sensors TS.ADD factory:sensor:hum:area1 * 65.2 LABELS sensor_type humidity area assembly_line1 unit percentage TS.ADD factory:sensor:hum:area2 * 62.8 LABELS sensor_type humidity area assembly_line2 unit percentage ``` ## Data Invoer Optimalisatie ### 2. Batch Invoer voor Hoge Frequentie ```python import redis from redis.commands.timeseries import TimeSeries r = redis.Redis(host='localhost', port=6379) # Batch invoer voor efficiëntie samples = [ (factory:sensor:temp:area1, 1672531200000, 22.5), (factory:sensor:temp:area2, 1672531200000, 23.1), (factory:sensor:hum:area1, 1672531200000, 65.2) ] pipeline = r.pipeline() for key, timestamp, value in samples: pipeline.execute_command('TS.ADD', key, timestamp, value) pipeline.execute() ``` ### 3. Duplicatiebeleid ```bash # Voorkom duplicate samples met strikt beleid TS.CREATE factory:sensor:temp:area1 DUPLICATE_POLICY LAST ``` ## Aggregatie Strategieën ### 4. Regelmatige Downsampling ```bash # Creëer regels voor automatische aggregatie TS.CREATERULE factory:sensor:temp:area1 factory:sensor:temp:area1:1h AGGREGATION avg 3600000 TS.CREATERULE factory:sensor:temp:area1 factory:sensor:temp:area1:1d AGGREGATION avg 86400000 # Voor vochtigheid TS.CREATERULE factory:sensor:hum:area1 factory:sensor:hum:area1:1h AGGREGATION avg 3600000 ``` ## Compressie en Retentie ### 5. Geoptimaliseerde Retentiebeleid ```bash # Raw data: 7 dagen behouden voor real-time analyse TS.ALTER factory:sensor:temp:area1 RETENTION 604800000 # Uurgemiddelden: 30 dagen TS.ALTER factory:sensor:temp:area1:1h RETENTION 2592000000 # Daggemiddelden: 1 jaar TS.ALTER factory:sensor:temp:area1:1d RETENTION 31536000000 ``` ### 6. Compressie Instellingen ```bash # Schakel compressie in (standaard aan) TS.ALTER factory:sensor:temp:area1 COMPRESSED yes ``` ## Query Optimalisatie ### 7. Gebruik Labels voor Efficiënte Query's ```bash # Alle temperatuursensoren in area1 TS.MGET FILTER sensor_type=temperature area=assembly_line1 # Temperatuur trends laatste 24 uur TS.MRANGE 1672444800000 1672531200000 FILTER sensor_type=temperature AGGREGATION avg 3600000 ``` ### 8. Range Query's met Aggregatie ```python # Python voorbeeld voor efficiënte data retrieval def get_sensor_stats(sensor_type, area, start_time, end_time): return r.ts().mrange( from_time=start_time, to_time=end_time, filters=[f"sensor_type={sensor_type}", f"area={area}"], aggregation_type='avg', bucket_size_msec=3600000 # 1 uur buckets ) ``` ## Prestatie Aanbevelingen ### 9. Memory Optimalisatie ```bash # Monitor memory usage TS.INFO factory:sensor:temp:area1 # Gebruik UNCOMPRESSED alleen voor zeer volatile data TS.ALTER factory:sensor:temp:area1 COMPRESSED yes ``` ### 10. Schaalbaarheidsstrategieën - **Sharding**: Verdeel sensors over meerdere Redis instances op basis van gebied - **Cluster Mode**: Gebruik Redis Cluster voor horizontale schaling - **Separate Databases**: Scheid real-time data van geaggregeerde data ## Monitoring en Onderhoud ### 11. Automatische Cleanup ```bash # Stel retentie in bij creatie TS.CREATE factory:sensor:temp:area1 RETENTION 604800000 LABELS sensor_type temperature ``` ### 12. Performance Monitoring ```bash # Check serie informatie TS.INFO factory:sensor:temp:area1 # Monitor query performance SLOWLOG GET 10 ``` ## Best Practices Samenvatting 1. **Gebruik labels** voor efficiënte filtering en query's 2. **Implementeer downsampling** om raw data volume te beperken 3. **Stel realistische retentie** in op basis van gebruik 4. **Gebruik batch operations** voor hoge-throughput scenario's 5. **Monitor memory usage** en pas compressie aan waar nodig 6. **Gebruik aggregatie in query's** in plaats van client-side processing Deze aanpak zorgt voor optimale prestaties en schaalbaarheid voor jouw fabrieksmonitoring systeem.