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物流企业大数据管理面临困境,顺丰、中通、韵达分享架构改造经验

对于物流企业来说,如何高效地记录和处理车辆的轨迹信息、应对每天海量监控数据的采集和处理工作,对于项目整体的交付效率至关重要。诸多物流企业开始寻求数据架构的变革,特别是选择符合业务需求的时序数据库(Time Series Database,TSDB)产品,本篇文章汇总了国内四家大型物流公司的数据架构改造实例,给到读者参考。

如何快速为 TDengine 搭建一个可视化的数据监测报警系统?

随着 TDengine 这款时序数据库(Time Series Database)在各个领域应用的越来越广泛,很多用户选择将 Grafana 与 TDengine 配合使用,以可视化的方式监控各项指标的运行状态。为了让用户更便捷地组合使用 TDengine+Grafana,我们不仅对 TDengine Grafana 插件进行了改造升级,还推出了基于 Grafana 的零依赖监控解决方案 TDinsight。

聊聊 TDengine 3.0 中的事务机制

大家都知道 TDengine 3.0 是一款高性能、云原生的分布式时序数据库(Time Series Database),甚至可以支持十亿级别的表数量,因此它的元数据量是十分庞大的。那么如果使用了事务,会不会影响 TDengine 的高性能呢?

如何在 TDengine 中编写自定义函数?

虽然 TDengine 已经提供了非常多的常用计算函数,但是在具体实践中,企业的开发团队往往会因为自己特殊的业务需求,需要特有的计算函数,这时候,支持自定义函数功能就特别重要了。本文将介绍 TDengine 3.0 支持的 UDF 机制。

如何实现与第三方工具的无缝连接,taosAdapter 具体应用详解

taosAdapter 是 TDengine 的配套工具,是 TDengine 集群和应用程序之间的桥梁和适配器。当我们需要从数据收集代理软件摄取数据时,使用 taosAdapter 能让这一操作变得更加高效。此外,它还提供了 InfluxDB/OpenTSDB 兼容的数据摄取接口,允许 InfluxDB/OpenTSDB 应用程序无缝移植到 TDengine。本文将整体介绍一下 taosAdapter,方便大家使用。