对于大多数正在进行快速数字化转型的制造商而言，IIoT的成功意味着监控材料的数量、评估生产机器的状况并报告提供关键的生产数据，以便工人可以迅速采取行动确保产品质量和生产力。随着生产越来越多地转移到分散的位置，工业物联网带来的这些好处变得更加重要。对于许多制造商而言，操作监控、维护和故障排除不再驻留在一个物理位置。确保成功实施IIoT制造商的IIoT部署每分钟会从数百或数千个不同的数据点收集数百万个数据流。这个收集数据的过程有助于发现违规行为并相应地将问题传达给车间工人。这是一项庞大的数据工作，成功的IIoT项目固有的时间敏感性给快速高效的数据管理带来了巨大的责任。能源部门在过去十年中经历了类似的转型，因为可再生能源的兴起使能源生产更加分散。随着这种从几个大型发电厂向风力涡轮机或太阳能电池板等数百或数千个个体生产商的转变，传感器数据在优化发电方面发挥了关键作用。例如，风速的变化会导致所产生的能源出现相当大的波动，而这些波动可以被连接的系统实时检测到，从而触发适当的反应，例如限制其他能源生产商、激活临时存储和改变售价。然而，数据管理需要以各种格式分散记录每分钟数百万条数据、使用附加信息丰富生成的时间序列数据、实时分析以及即时数据传输以实现可视化和可操作的响应。从容量和性能的角度来看，传统数据库无法满足这些数据需求。纯粹基于SQL的数据库速度太慢，而NoSQL数据库缺乏真正有效使用它们所需的强大功能和便利性。同时，大型和传统的数据库在处理复杂的时间序列数据时并不具有成本效益。相比之下，为时间序列数据设计的新型数据库结合了关系数据库和非关系数据库的优势，提供了建立在更灵活的NoSQL主干上的SQL功能。此外，时序数据库提供分布式数据存储、零共享架构和云服务交付，非常适合制造商的工业物联网应用；即使在最苛刻的环境中。分布式无共享架构意味着数据库系统的每个节点都是相同的，因此添加新节点可以提高整个系统的性能，同时增加可用性。同时使用SQL和NoSQL对于制造商而言，利用SQL和NoSQL的优秀组件的能力使他们能够继续使用具有SQL接口的现有应用程序，并实际利用他们对这些解决方案的现有知识。大多数时间序列数据库在数据和应用程序级别提供广泛的接口，使制造商能够根据其IIoT系统的特定需求实施复杂的数据管理解决方案。例如，机器和传感器数据可以通过流行格式（如MQTT、JSON等）的流媒体网关读入数据库并在数据库中丰富。在应用层，数据可以实时可视化、监控、分析和通信，有助于优化整体设备效率最重要的制造指标。制造商IIoT实施的成功需要的不仅仅是正确的传感器阵列：它还取决于部署数据管理策略，以高效和优化地使用收集到的数据。展望未来，随着人工智能和机器学习等新兴技术需要能够利用大量数据的系统，现代时序数据库架构为当今的工业物联网用例提供了坚实的基础，并为扩展提供了更清晰的途径。
