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本文将结合项目的具体实践，与大家分享嘉环科技与 TDengine 时序数据库在某水务公司水务物联网平台项目中的合作应用。
以 TDengine IDMP 为核心构建统一数据底座后，实现了多源监测数据的集中治理、分钟级主动预警和面向业务的一线自助分析，促使桥梁监测从“被动养护”转向“主动干预”。
借助TDengine TSDB 在原点数基础上进行了 4 倍扩容，而且完成了实时数据库及采集接口双冗余配置，其他应用取数性能得到质的提升
山东港口科技选择采用 TDengine TSDB 时序数据库作为核心数据底座，为智慧港口的数字化转型与智能化运营提供强有力的数据支撑。
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当企业开始评估“工业数据治理与分析平台”时，往往面临的不是选型问题，而是数据是否具备长期价值的问题。
TDengine IDMP 之所以被越来越多企业纳入选型讨论，并不是因为概念更新，而是因为它试图把这几件事放在同一个体系里处理：治理有落脚点、分析有起点、AI 有入口。
“工业 BI”开始从概念变成现实需求，其底层驱动力并不是工具更炫，而是企业确实需要一套能承接时序数据、工艺语境和分析闭环的中间层。
这里是最接近“现场”的地方。每一天，都有来自物联网、工业制造、能源、农业、智能装备等各行各业的开发者，在这里分享遇到的技术问题、实战经验、调优技巧、踩坑现场与最终解决方案。
TDengine IDMP 1.0.6.0～1.0.9.0 这一阶段的更新，目的是让后续的数据建模、分析扩展和场景落地，有一个更稳固的基础。
部署 TDengine TSDB 时，CPU、内存等基础性能受关注，而易被忽略的网络延时对写入性能影响显著。
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