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TDengine TSDB 3.4.0.0 上线：虚拟表、流计算性能显著提升，安全能力全面进阶
本文将为你梳理该版本的主要更新亮点，帮助你快速了解哪些改进能在实际场景中带来更直接的性能提升、更稳定的运行体验，以及更灵活的系统集成方式。
实战案例
烟叶复烤加工过程中通过引入 TDengine TSDB 时序数据库，实现了海量数据的实时低成本存储，是数字化转型和智能制造升级中的关键一步。
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
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本文将为你梳理该版本的主要更新亮点，帮助你快速了解哪些改进能在实际场景中带来更直接的性能提升、更稳定的运行体验，以及更灵活的系统集成方式。
比“多加几个功能”，这份路线图更想解决的是一件事：在真实、长期、复杂的工业数据场景里，系统如何继续向前演进。
在传统企业环境中，数据治理主要围绕业务数据展开，目标是确保合规性、数据质量和安全性。
在数据逐渐成为核心运营资产的今天，IDMP 已经成为各行业、各规模工业企业数据基础设施中的关键组成部分。
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。
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