Databuffering is een begrip binnen de industriële digitalisering en data‑collectie & industrial data platforms.
Definitie
Databuffering is het tijdelijk opslaan van industriële data in lokale geheugen- of schijf-gebaseerde buffers om data-verlies te voorkomen tijdens netwerk-onderbrekingen, systeem-onderhoud of piek-belastingen. Het zorgt voor data-continuiteit en betrouwbare overdracht tussen verschillende systemen en processing stages.
Kenmerken
- Circular buffers: Ring buffer structuren voor efficient memory utilization
- Overflow handling: FIFO/LIFO policies bij buffer capacity limits
- Persistence options: RAM-based (fast) of disk-based (reliable) storage
- Compression: Data reduction voor extended buffer capacity
- Time-based retention: Automatic buffer cleanup na configured periods
- Priority queuing: Critical data priority voor belangrijke process parameters
- Store-and-forward: Reliable data delivery na network connectivity restore
- Health monitoring: Buffer utilization alerts en capacity warnings
Toepassing
Network resilience:
- IoT gateway buffering: Local storage tijdens cloud connectivity issues
- Historian feeding: Data queuing voor high-availability data archiving
- Remote site connectivity: Satellite/cellular link interruption handling
- Maintenance windows: Data preservation tijdens planned system downtime
High-throughput scenarios:
- Burst data collection: Sensor data peaks tijdens intensive operations
- Batch processing: Large dataset accumulation voor scheduled processing
- Real-time analytics: Data smoothing voor consistent analysis workflows
- Quality inspection: Image/measurement data queuing voor automated inspection
Production continuity:
- MES integration: Production data buffering tijdens system updates
- Shift handovers: Data preservation tijdens operator changes
- Emergency situations: Critical data retention tijdens power outages
- System migrations: Data bridge tijdens platform transitions
Edge computing applications:
- Local processing: Data accumulation voor edge analytics algorithms
- Bandwidth optimization: Data aggregation before cloud transmission
- Latency reduction: Local buffer access voor fast response times
- Autonomous operation: Self-sufficient operation tijdens connectivity loss
Gerelateerde begrippen
Verwante termen:
- Data acquisitie (DAQ) - Data collection systems requiring buffering
- Edge computing - Local processing met data buffering capabilities
- Message queuing - Queuing systems voor reliable data delivery
- Historian database - Target systems receiving buffered data
Verwante concepten:
- Hoge beschikbaarheid - System resilience through data buffering
- Data pipeline - Processing workflows using buffered data
- Stream processing - Real-time data handling met buffering support
- Fouttolerantie - System robustness via data preservation
Bronnen
- Apache Kafka - Distributed streaming platform met persistent buffering
- Redis - In-memory data structure store voor high-speed buffering
- InfluxDB - Time series database met built-in buffering capabilities
- Apache Pulsar - Cloud-native messaging met multi-layered storage
- RabbitMQ - Message broker voor reliable data queuing
- Microsoft MSMQ - Windows message queuing voor industrial applications
- SQLite - Embedded database voor local data buffering
- Chronicle Map - Off-heap key-value store voor industrial data caching
- IEC 61850 - Buffering requirements in power system communication
- MQTT v5.0 - Message expiry en persistent session capabilities
← Terug naar Data‑collectie & Industrial Data Platforms kaart