テクニカルサポート
発行済み 2026-01-19
このような状況に遭遇したことがありますか?生産ラインでは数十台のサーボモーターが同時に稼働し、データが潮のように流れ込んでいます。ここのサーボ角度データはまだ保存されておらず、ロボット アームのリアルタイムのトルク情報が再び詰め込まれています。データベースが呼吸できなくなり、システムが数ミリ秒間フリーズすることがありますが、この数ミリ秒だけで頭痛の種が発生することがあります。
これは自動化プロジェクトを行うときによく遭遇する状況ではないでしょうか?デバイスはますます賢くなり、データ量はますます増大しています。従来の単一データベース アーキテクチャでは不十分だと思われ始めています。
ここで、マイクロサービス アーキテクチャの下でデータベースをどのように設計すべきかという疑問が生じます。
「すべてのサービスがデータベースを共有するのは、なんと簡単なことでしょう!」という声がありました。しかし、実際に運用してみると、そのシンプルさの裏に多くの問題が隠れていることがわかります。特定のサービスのテーブル構造を変更すると、誤って他の機能に影響を与える可能性があります。データ結合が強すぎるため、特定のモジュールを拡張することが困難です。
各マイクロサービスが独自のデータベースを管理するという別の考え方が一般的になってきています。それは合理的だと思いますよね？ステアリングギア制御を担当するモジュールは独自の位置データを管理し、モーターの状態を監視するモジュールは独自の走行ログを保存します。それぞれがお互いに干渉することなく自分の役割を果たします。
しかし、新たな疑問が生じます。データが分散された後、クロスサービスを必要とするデータ クエリをどうすればよいでしょうか?たとえば、ある機械ユニットの全体的な効率を解析したい場合、サーボモーターの応答速度、関連するステアリングギアの位置決め精度、機械構造の負荷データを調べる必要があります。データはさまざまな場所に分散しており、それをつなぎ合わせるのは時間と労力がかかります。
私たちは数日間このことについて考えてきました。存在するキロパワー実際のプロジェクトの経験から、鍵となるのは適切な「データベース スキーマ」、つまり厳密なテンプレートではなく、柔軟なデータ編成方法を見つけることであることがわかりました。
たとえば、「サービスごとに個別のデータベース」モデルは、モーター制御システムで特に役立ちます。リアルタイム制御モジュールのデータは応答速度を確保するために独立して保存されます。履歴分析モジュールは、別の一連のストレージ戦略を使用して、長期的な傾向分析を容易にします。データの境界は明確であり、サービスは他の人のデータベースを直接調べるのではなく、明確なインターフェイスを通じて必要な情報を交換します。
データの一貫性を確保するにはどうすればよいでしょうか?私たちは多くの場合、イベント駆動型のアプローチを採用します。サーボが指定されたアクションを完了すると、「アクション完了」イベントが発行されます。このステータスを気にする他のサービス (動作軌跡記録サービスなど) は、このイベントを受信して処理し、独自のデータを更新します。このアプローチにより、サービス間のデータベースの直接の依存関係が回避されます。
昨年はこれらのアイデアを活用した自動生産ライン改修プロジェクトを支援しました。生産ラインでは 12 台のサーボ モーターが連携して動作しており、それぞれのサーボ モーターが動作パラメータ、障害コード、メンテナンス履歴を記録する必要があります。 3 セットのロボット アームのサーボは、位置データをリアルタイムで交換する必要があります。
すべてのデータを 1 つのデータベースに詰め込むと、リアルタイム制御データと分析データがリソースを占有します。私たちは分割統治戦略を採用しました。リアルタイム制御サービス用に高性能時系列データベースを構成し、モーターの速度とトルクのリアルタイム値を保存します。機器管理サービス用のリレーショナル データベースを構成し、機器パラメータとメンテナンス記録を保存します。分析サービスは、ニーズに応じてさまざまなソースからデータを取得し、総合的な処理を実行します。
結果？リアルタイム制御の応答遅延が 40% 削減され、データ分析のクエリ速度が向上しました。各データベースは独自の主要タスクを対象にできるため、あらゆる種類のデータ操作をやりくりする必要はありません。
データベース スキーマを選択するとき、通常、いくつかの質問をします。
このサービスのデータ アクセス モデルは何ですか?少量のデータのリアルタイムの読み取りと書き込みが頻繁に行われるのでしょうか、それとも時折行われる大規模な分析クエリでしょうか?
予想されるデータの増加はどれくらいですか?一部のセンサー データは 1 秒あたり複数のレコードを生成し、1 か月で驚くべき量に蓄積されることがあります。
サービス間のデータ依存関係はどの程度強いですか?本当にリアルタイム同期が必要ですか? それとも、多少の遅延は許容されますか?
これらの質問に答えると、モードの選択がより明確になります。高いリアルタイム要件を持つ制御データは、インメモリ データベースまたは特定の時系列データベースに適している場合があります。複雑なクエリ関係を必要とする構成データの場合は、従来のリレーショナル データベースの方が適している場合があります。大量の履歴ログ データの場合、カラムナ型ストレージ エンジンのパフォーマンスが向上する場合があります。
優れたデータベース スキーマは、拘束衣のようなものではなく、必要なサポートを提供しながら自由に動ける、ぴったりとした作業服のようなものである必要があります。存在するキロパワー私たちのプロジェクトの経験から、最も成功した実装は、多くの場合、柔軟な対応方法を知っているチームであることがわかりました。
彼らは、コア サービス用のプライマリ データベース スキーマを選択し、特定の機能用のセカンダリ ストレージ ソリューションと組み合わせます。精密な機械システムと同じように、それぞれの部品には最適な材質と構造があり、それらを組み合わせることで最大限の効果を発揮します。
さまざまなサービス間をスムーズに流れるこれらのデータを見ると、動力がギア間で伝達され、すべてのリンクが適切に調整され、最終的に正確な動きに変換される、うまく設計された伝達システムを思い出すことがあります。
マイクロサービスでのデータベース設計は、最終的にバランスを見つけることです。サービスの独立性とデータの整合性のバランス、リアルタイムのパフォーマンスとクエリの柔軟性のバランス、短期の開発効率と長期のメンテナンス コストのバランスです。
すべてに当てはまる万能の答えはなく、特定のシナリオに適した選択肢があるだけです。モーター制御から機械調整に至るまで、すべてのプロジェクトは新たな探求であり、データ アーキテクチャは常にすべてを静かにサポートする基礎となります。
夜が明け、生産ラインの設備がメンテナンス期間に入ると、静かに稼働するデータベースはその日のデータを整理し、明日の効率的な稼働に備えています。まるで精密な機械装置のセットのように、各部品が正しい位置に配置され、その使命を果たしています。
2005 年に設立された Kpower は、中国広東省東莞に本社を置く、コンパクトモーションユニットの専門メーカーとして活動してきました。 Kpower は、モジュール式ドライブ技術の革新を活用して、高性能モーター、高精度減速機、マルチプロトコル制御システムを統合し、効率的でカスタマイズされたスマート ドライブ システム ソリューションを提供します。 Kpower は、スマート ホーム システム、自動エレクトロニクス、ロボティクス、精密農業、ドローン、産業オートメーションなどのさまざまな分野をカバーする製品で、世界中の 500 を超える企業クライアントにプロフェッショナルなドライブ システム ソリューションを提供してきました。
更新時間：2026-01-19
