IoTDB 航空航天解决方案：从制造到试飞，助力国之重器翱翔长空

摘要：2024 年 11 月 12 日，第十五届中国国际航空航天博览会上，我国新型隐形战机歼-35A 首次惊喜亮相，飞行表演动作干练、流畅、令人惊艳。歼-35A 是我国自主研制的新一代中型隐身多用途战斗机，它的亮相代表着我国空军同时拥有了两款隐形战斗机——歼-20

2024 年 11 月 12 日，第十五届中国国际航空航天博览会上，我国新型隐形战机歼-35A 首次惊喜亮相，飞行表演动作干练、流畅、令人惊艳。歼-35A 是我国自主研制的新一代中型隐身多用途战斗机，它的亮相代表着我国空军同时拥有了两款隐形战斗机——歼-20 和歼-35A，我国也成为全球第二个同时拥有两款隐身战机的国家。

除歼-35A 外，此次航空航天博览会也展示了其他多款先进机型、装备，均表明了中国航空航天产业正处于加速发展期：自主化程度持续提升、综合实力居于世界领先水平、发展前景广阔。

（图片来源：贺治超）

在数智化加速赋能产业转型升级的今天，我国航空航天产业的加速发展，同样离不开数智化技术的加持。其中，能够优化飞行性能、预测潜在风险、指导关键决策的时序数据管理便是基础。

挖掘时序数据价值，对于航空航天业至关重要：通过对飞机、火箭、卫星等设备在设计、制造、试验、试飞、运行等全流程中产生的海量时序数据进行高效管理，能够实现对飞行任务中关键系统的精准监测与分析；通过遥测数据实时回传、试飞数据快速导入，能够实现航空信息的监测和设计改进，确保飞行任务的安全可靠执行。

作为一款运行稳定、性能高效、安全可靠的时序数据库产品，IoTDB 凭借其国产自研的高效低流量数据同步、离线数据迁移、丰富的部署选择和低资源占用等特点，为行业的数据管理和业务扩展提供了数据基础，持续为航空航天领域的技术创新和持续发展提供有力支撑。

一、行业痛点及 IoTDB 对应优势

（1）痛点：自主可控需求；优势：国产自研

航空航天数据需保障全程自主可控和高安全性。IoTDB 源于清华大学，支持行业对数据安全和可靠性的高标准需求，并提供完整技术支持，有效确保系统独立性与数据安全性。

（2）痛点：数据存储分散；优势：测点统一管理

航空航天飞行设备型号多样、部件复杂、任务批次不同，多批次试飞或实验数据分散管理会导致使用分析困难。IoTDB 通过统一层次化测点管理模型，提供灵活测点建模方法和数据库服务，形成统一数据湖。

（3）痛点：试飞数据入库效率；优势：超高速数据入库

试飞任务结束后，需将机载存储设备的原始数据入库进行分析，迁移频繁且耗时。IoTDB 具备高效的离线数据导入机制，减少数据迁移时间和成本，实现各阶段数据的快速切换与存储。

（4）痛点：数据查询压力；优势：国际榜单性能第一

航空航天设备产生的高频数据量大、数据类型多，传统数据库处理瓶颈。IoTDB 通过优化数据写入与查询性能，支持多源异构数据的高效存储与分析，处理速度高达千万点/秒，确保数据在复杂场景中高效流转。在国际权威物联网场景性能基准榜单 TPCx-IoT，和数据库性能测试排行榜 benchANT 中，IoTDB 各项性能指标均位居第一。

（5）痛点：多种运行环境部署难度；优势：部署形态多样

航空航天数据需要兼顾飞行器、地面站等环境。IoTDB 提供边缘、云端等多种部署版本，支持单机、双活、集群分部署等多种部署形态形态，灵活适应不同环境中的数据采集和处理需求。

（6）痛点：数据存储成本；优势：低磁盘占用

终端资源有限，对数据库系统的低存储要求较高。IoTDB 采用自研底层文件格式，通过列式存储、高效压缩算法等技术，支持有损压缩、无损压缩等方式，无损压缩比可达 10-30 倍，有效降低磁盘占用，节省存储成本。

二、解决方案架构（以飞参数据管理为例）

基于 IoTDB 构建的航空航天行业解决方案，可以支持飞行设备实时运行、试飞等过程中，将高度、推力、转速、经纬度等数据通过机载采集模块进行存储，在保障低 CPU/内存占用代价的同时，实现异常场景下的数据保存与恢复。

在试飞过程中，飞机可实时将部分遥测数据回传地面，并写入时序数据库中，服务实时飞行状态监控。同时，试飞数据也全量存储在机载存储设备内。

试飞任务结束或业务方规定的数据管理周期内，将存储设备转移至地面侧，并将数据转换为 IoTDB 原厂团队自研的时序数据标准文件格式 TsFile，即可将数据文件 TsFile 直接挂载进 IoTDB 集群，无需文件的重复处理。数据传输流程简单灵活、入库融合效率高。通过多类存储机制、压缩算法、计算函数，集团云侧中心的 IoTDB 集群可实现海量数据低成本存储和丰富的处理分析。

地面平台数据可进一步支持飞行分析系统、飞行维护系统、应急分析系统、模拟仿真系统等下游应用系统实现设备运维、协同管控、故障预测等业务需求，完成构建“设备采集-转移入库-汇聚分析-决策运营”的航空时序数据管理全链路，有力确保航空航天飞行与生产安全。

三、应用场景及部分用户

（1）应用场景：试飞飞参数据快速入库分析

试飞意为“驾驶试验机的正式飞行”。试飞数据则是验证高难度、高复杂度场景下的飞机性能，保障飞行安全的可靠依据，因此试飞数据十分珍贵，意义非凡。传统模式下，需要在航后卸载机载记录器中的原始数据，并通过相关软件实现转换，最后输出数据文件，往往需要 4～5 小时的预处理时间，数据时效性受到影响，无法有效保障试飞效率，以文本文件方式输出数据的形式也制约了试飞数据的分析效率。

IoTDB 支持 C919 等机型实现机上数据全量接入与分析，并支持“天空-地面”数据分钟级快速融合，成功打通低时延数据解析、入库链路，飞行参数数据实时性与存储效能均大幅提升。基于飞参数据管理能力，可实现试飞任务数据总汇、机载设备评估模型研判、故障描述、决策下发等业务操作，全面支撑试飞流程数字化。

（2）应用场景：航空制造工厂数据接入与监控预警系统；应用举例：中航机载共性

中航机载共性构建了面向机载系统产品生产制造的智能云制造系统，覆盖云、边、端多层级，完成了端侧智能化工厂数据采集，边缘侧数据预处理和云端播发，云侧数据中心、协同管控、智慧决策等多个子系统构建，实现异地工厂端与云中心侧的分布式数据互通和统一管理。

基于 IoTDB 自身的先进特性，中航机载共性选择 IoTDB 作为智能云制造系统，实现海量制造、产能数据低延迟采集、低成本存储、多场景治理，达到制造过程云化、资源供给中台化、数据应用智能化。多家应用厂商均对 IoTDB 在降低存储成本、降低高安全数据链路成本、降低突发宕机事件、提高经营效率等方面的效用表示了认可。