История переменных

Значения переменных контекста часто обновляются. Значения могут вручную меняться оператором или меняются автономными компонентами системы (такими как запланированные задачи). При самом простом раскладе новые значения получаются из аппаратных устройств во время синхронизации.

Когда значение переменной контекста меняется, AggreGate Server может опционально сохранять его старое значение, чтобы позволить отследить исторические изменения переменной.

Исторические значения могут позже использоваться для:

  • Отображения исторических трендов на чартах (таких как график температуры за последний день)

  • Построение отчетов (таких как отчет о ежемесячном потреблении топлива)

  • Эскпортирование их в сторонние системы

Подробно о том, как работать с историей переменных, см. в разделе Работа с историческими событиями/значениями.

Необработанная история и статистика

AggreGate Server обеспечивает два способа сохранения исторических значений:

Каждый из этих методов имеет свои "за" и "против".

Необработанная история

В режиме хранения "необработанной истории" каждое историческое значение переменной сохраняется как отдельная сущность запись в базе данных сервера.

Плюсы этого метода:

  • Точность старых значений, независимо от частоты дискретизации

Минусы этого метода:

  • Большой объем исторических данных

  • Медленное сохранение

  • Медленное извлечение исторических значений, особенно при загрузке образцов, собираемых на протяжении долгого периода времени

Статистика

Когда история переменной хранится в циклической базе данных статистики, ее старые значения не сохраняются "как есть". Вместо этого сервер считает числовой "агрегированный" результат каждого значения и использует его для расчета средних, минимальных и максимальных значений каждого часа/дня/недели/месяца/года.

Плюсы этого метода:

  • Компактное хранение исторических данных

  • Размер сохраняемых исторических значений не увеличивается со временем

  • Быстрое сохранение

  • Необычайно быстрый доступ к иторическим значениям, независимо от длительности периода

Минусы этого метода:

  • Доступны только агрегированные исторические значения, исходные "необработанные" значения не сохраняются

  • Точность рассчитанных агрегированных результатов уменьшается со временем