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单机每秒百万记录、毫秒级延迟,TDengine 3.0 流处理引擎全面解析

Jicong Liu

Jicong Liu

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技术文章 - 时序数据库, Chinese, 精选

在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上,TDengine 引擎开发工程师刘继聪带来题为《TDengine 3.0 流处理引擎——单机每秒百万记录,毫秒级延迟》的主题演讲,详细阐述了 TDengine 3.0 全新的流式计算引擎技术实现原理。本文即根据此演讲整理而成。

支持消息队列和流式计算背后,TDengine 3.0 存储引擎的优化与升级

Hongze Cheng

Hongze Cheng

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技术文章 - 时序数据库, Chinese, TDengine-TSDB, Time Series DataBase, 精选

在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上,TDengine 存储引擎架构师程洪泽带来题为《TDengine 的存储引擎升级之路——从 1.0 到 3.0》的主题演讲,详细阐述了 TDengine 3.0 存储引擎的技术优化与升级。本文根据此演讲整理而成。

明势资本黄明明:在创新与世界中寻找下一代基础软件的中国突围之路

明势资本 黄明明

明势资本 黄明明

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社区活动, Chinese, TDengine-TSDB, Time Series DataBase, 精选

8 月 13 日,涛思数据举行了成立 5 年来的第一次 TDengine 开发者大会,重磅发布了 TDengine 3.0,一款真正云原生的时序数据库(Time-Series Database,TSDB)。明势资本是涛思数据最早的投资方。我们邀请到明势资本创始合伙人黄明明参加此次大会,并做主题演讲——《创新与世界:下一代基础软件的中国突围之路》。本文为演讲内容实录。”

支持 10 亿个设备、100 台服务器节点,TDengine 3.0 架构详解

Simon Guan

Simon Guan

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技术文章 - 时序数据库, Chinese, Time Series DataBase, 精选

在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上,TDengine 分布式系统架构师关胜亮带来题为《支持 10 亿时间线、100 个节点的 TDengine 分布式系统架构设计》的主题演讲,详细阐述了 TDengine 3.0 新的架构设计思路。本文根据此演讲整理而成。

时序数据库进入云原生时代,TDengine 3.0 三大创新详解

Jeff Tao

Jeff Tao

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技术文章 - 时序数据库, Chinese, TDengine-TSDB, Time Series DataBase, 精选

在 8 月 13 日的 TDengine 开发者大会上,涛思数据创始人陶建辉进行了题为《高性能、云原生的极简时序数据处理平台》的主题演讲。在本次演讲中,他不仅分享了时序数据库现阶段的技术痛点,还深入阐释了打造 TDengine 3.0 的原因以及实践思路。本文根据演讲内容整理而成。

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

西门子 邓历波

西门子 邓历波

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时序数据库 - 用户案例, Chinese, Time Series DataBase, 精选

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。

毫秒级返回数据,TDengine 在大疆车载智能驾驶云端平台上的应用

大疆车载 吴坤

大疆车载 吴坤

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时序数据库 - 用户案例, Chinese, 精选

为了满足智能驾驶业务的数据处理需求,大疆车载试图从多家数据库中进行选型调研,帮助智能驾驶业务提升写入查询性能、降低运维成本。本文将分享大疆车载在数据库选型、系统搭建和业务迁移等方面的经验。

正式上架!TDengine 插件入驻 Grafana 官网

Shuduo Sang

Shuduo Sang

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技术文章 - 时序数据库, 精选

为了更方便用户使用 TDengine + Grafana 这个组合,在 TDengine 和 Grafana 两个团队的协作之下,TDengine 插件正式上架 Grafana 官网!用户可以直接搜索安装该插件,不用编辑 Grafana 配置文件了。

双重调研测试后,OPPO IoT 类产品开始接入 TDengine

OPPO 唐恒建

OPPO 唐恒建

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时序数据库 - 用户案例, 精选

在 OPPO 的穿戴产品的手环/手表类业务中,产生的数据类型为时序数据,具有写入量巨大且存在离线/历史数据补录(更新)的处理需求。此前使用的 MongoDB/MySQL 集群方案,后端存储压力较大,需要经常扩盘,针对此痛点,OPPO 云计算中心智慧物联云团队尝试调研对比了几款时序数据库(Time-Series Database)产品,试图寻找一个降本增效的解决方案。

【技术干货】代码示例:使用 Apache Spark 连接 TDengine

Yiqing Liu

Yiqing Liu

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技术文章 - 时序数据库, 精选

除了核心的时序数据库功能外,TDengine 还提供缓存、数据订阅、流式计算等大数据平台所需要的系列功能。但是很多小伙伴出于架构的考虑,还是需要将数据导出到 Apache Flink、Apache Spark 等平台进行计算分析。 为了帮助大家对接,我们特别推出了保姆级课程,包学包会。