MongoDB中Medtronic如何管理机器数据


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    虽然许多人认为大数据是关于数量“大”的,但实际上对于大多数组织来说,数据种类多样性是一个很棘手的问题。

    对话Medtronic

    医疗设备制造商Medtronic可能以起搏器而闻名,它提供了30多种治疗疾病的设备和治疗方法。 去年,该公司为900万病人提供服务,今年公司宣布,每3秒就会为病人服务一次。 此外,Medtronic每天收集有关其设备的3000多万个数据样本。

    Medtronic公司的首席测试工程师和项目经理Matthew Chimento指出,在过去三年的制造过程中Medtronic增加了150多个数据收集和处理步骤,在最后两次中Medtronic的存储数据有40%已被收集。 人类在收集数据方面做得并不好,但机器却可以做得很好,Matthew表示 “我们有很多机器”。

    现在,如果这些机器都使用同一种语言。

    数据种类:问题与机遇

    不幸的是,随着机器的激增,不同的数据类型在扩散。 虽然媒体喜欢谈论“大数据”,谈论它是否是关于数量的大,但像Medtronic这样的公司实现大数据面临的主要问题是数据的多样性问题,正如NewVantage Partners调查发现的:

    此外,出于监管的原因,Medtronic必须在设备的最后一次植入后10年内保存设备数据。 由于这些设备可以持续20年,一些数据已经30年了,这意味着Medtronic必须以各种各样的格式,跨越众多晦涩的数据库系统来分析信息。

    您的数据会说MongoDB吗?

    为了管理这种数据复杂性,Medtronic转向MongoDB。

    大约两年前,Chimento的同事,Medtronic高级软件工程师Jeff Lemmerman听说了MongoDB。 NoSQL数据库让他着迷,与其帮助Medtronic驯服不断变化的数据需求,Lemmerman推出了一个概念验证“基本上由我们选择制造的一个电池模型组成”。当电池通过电解液填充时(制造过程中的一步 )—所有的组件数据都被加载到MongoDB中。 “这是一个非常简单的开始” Jeff Lemmerman说。

    Lemmerman对MongoDB的后续步骤寄予厚望。 他希望开始在Medtronic的每个组件上加载制造数据,直接进入MongoDB,并将这些数据整合到设备级视图中,而MongoDB的数据模型将使其变得容易。 “您试图尝试促进跨组件的分析,而您真的想要的是简单快速的查询,而不是在我的关系型数据库示例中看到的烦人的连接,而现在我通过MongoDB可以用非常简单的查询方式找到一个组件的完整历史记录“。

    MongoDB可以为您做什么?

    像Medtronic一样,随着业务需求的变化,您的数据也会不断变化。 而且,像Medtronic和大多数企业一样,您可能会使用关系数据库来管理这些数据。 由于此处和上述原因,对于经常发生变化的数据或者需要扩展的应用程序来说,RDBMS是不合适的。

    因此,我们邀请您查看RDBMS到MongoDB迁移指南,以确定如何将数据从RDBMS迁移到MongoDB。


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