用户案例

打造一体化制氢项目,阳光氢能以时序数据库实现生产流程的实时监控

为了更好地支持阳光氢能 PEM 绿电制氢系统,本文作者所在的部门需要寻找一套满足业务和性能需求、而且具有国产知识产权的时序数据库,来替代原本使用的 InfluxDB。本文分享了他们将 InfluxDB 替换为 TDengine 的具体原因,以及相关的实践思路。

兴盛优选监控场景的时序数据库选型与落地实践

兴盛优选需要通过实时产生的数据来判断设备是否工作、检测通讯是否延时、观测 SNMP OID 流量是否正常等,从而保障运维与网络人员及时发现问题并修复。为高效处理各类时序数据,保障服务的稳定运行,在对比了 Elasticsearch、InfluxDB 和 TDengine 三款产品之后,他们选择并落地了 TDengine。

边缘盒子+时序数据库,美的数字化平台 iBUILDING 背后的技术选型

在 2021 楼宇科技 TRUE 大会上,美的暖通与楼宇事业部首次发布了数字化平台 iBuilding,以“软驱硬核”方式赋能建筑行业。作为一个全新的项目,iBuilding 在数据库选型上比较谨慎,分别对比了多款 Database 产品之后,才做出了自己的选择。本文分享了他们的数据库选型思考和落地经验。

全校软硬件基础设施一站式监控 ,苏州大学以时序数据库替换 PostgreSQL

除了要对几千台摄像头进行数据采集加在线检测,苏州大学还有 1500 多台交换机和 4000 多台服务器,在数据库的选择上,它需要在扛住如此大量设备 24 * 7 高频长期写入的同时,还要确保相当出色的查询效率。从 PostgreSQL 到 TDengine,本文分享了江苏纵目在面对业务难点时,在数据库的选择、应用和成效方面的经验。

TDengine 助力西门子轻量级数字化解决方案 SIMICAS 简化数据处理流程

SIMICAS® OEM 设备远程运维套件是由 SIEMENS DE&DS DSM 团队开发的一套面向设备制造商的数字化解决方案。在确定选择 TDengine 作为系统的时序数据库后,他们在 SIMICAS® OEM 2.0 版本中移除了 Flink、Kafka 以及 Redis,大大简化了系统架构。

TDengine 在中天钢铁 GPS、 AIS 调度中的落地

在 TDengine 平稳运行的数周时间里,中天钢铁的新系统平均每周收录 3000 多辆车辆表与 100 多条船只表,每张表中数据或多或少,累计数量已达百万,业务的实际效果也达到了预期。本文分享了他们对于新项目的数据库选型、应用的思考,同时也进行了业务效果分析。

数百亿数据压缩至 600GB,TDengine 落地协鑫能科移动能源平台

为了解决广大新能源汽车车主面临的充电效率问题,协鑫能科打造了以换电为核心业务的移动能源品牌「协鑫电港」,需要对各种数据流进行科学管理、合理运用与智能调度,在数据库的选择上尤为重要。本文分享了他们对于数据库架构的搭建思考以及 TDengine 的应用心得。