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掌握如何通过 TDengine,实现车联网行业数据接入、持久化、实时订阅、事件驱动流式计算以及高性能的读写缓存。

热门内容

从煤矿到风电:云鼎科技用 TDengine+TDgpt 打开工业时序数据分析新范式

如今,云鼎科技再次与涛思数据合作,将新产品 TDgpt 引入风力发电场景进行验证。

实战案例

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安徽智质主动引入 TDengine TSDB,实现了 1 万+ 通讯点数据的秒级采集与 90 天长效存储,将复杂工况的故障定位时间缩短至“5分钟内精准定位”
本文将介绍 Niki Live 如何借助 TDengine 时序数据库构建统一的数据底座,在实时热度榜单、直播质量监控、虚拟礼物分析等核心场景中提升数据处理效率。

宁夏新能源集控项目实战:华东院用 TDengine 解决海量时序数据难题

作者:

华东勘测设计研究院, 林子义

经过选型,华东院在区域集控中心使用 TDengine TSDB 管理 9 个新能源场站的风电、光伏、储能数据。

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智慧燃气行业白皮书 New

构建智慧燃气行业新基座

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石油石化行业白皮书

夯实石油石化行业数智变革基石

技术文章

这一阶段的更新,不只是对已有功能的补充,更体现出 IDMP 正在从工业数据管理与分析平台,进一步走向面向 AI 与业务决策的工业智能平台。
它是一款面向时序数据场景的新一代性能基准与数据模拟工具,具备强大功能且高度可扩展,希望在“压测”之外,也能承担更多数据生成、链路验证和历史数据回放的工作。
两者连接起来以后,开发者和分析人员就可以在熟悉的 Python 工作流里,直接处理 TDengine TSDB 中的时序数据。
IDMP 的做法是把限值当作数据管理平台的关键对象进行集中管理、统一定义、全局引用、动态更新。
真正决定未来能力的,是你今天构建的数据底座。
在 AI 时代,仅仅拥有数据底座是不够的。它必须从一开始就为 AI Agent 设计,才能支撑今天的应用,以及未来不断出现的各种新能力。

社区活动

新闻动态

从时序数据库到工业AI:涛思数据参编“人工智能+工业软件”评价规范,推动工业数据标准

从生态合作到产品适配:涛思数据与西门子 Xcelerator 合作再进一步

五一将至,这份 TDengine 假期服务安排请查收!

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