工业互联网云原生时序数据库

在工业领域, 生产、测试、运行阶段都可能会产生大量带有时间戳的传感器数据,这都属于典型的时序数据。时序数据主要由各类型实时监测、检查与分析设备所采集或产生,涉及制造、电力、化工、工程作业等多个行业,具备写多读少、量非常大等典型特性。
工业互联网时序数据库 - TDengine Database 时序数据库

工业互联网的需求与痛点

01

写入吞吐低
单机写入吞吐量低,很难满足时序数据千万级的写入压力

02

存储成本大
在对时序数据进行压缩时性能不佳,需占用大量机器资源

03

维护成本高
单机系统,需要在上层人工进行分库分表,维护成本高

04

查询性能差
查询速度慢,尤其是海量实时数据的聚合分析性能差

架构

随着 TDengine 时序数据库(Time Series Database,TSDB)产品的引入,减少了组件数量,降低架构的复杂度,同时降低了存储成本,提升业务响应实时性,降低了人员要求,释放了业务创新能力。
工业互联网架构图

收益与价值

01

高性能,可以支持百万级别的并发写入、万级的并发读取,大量聚合查询时依然有高性能表现

02

高可用,可支持集群部署,可横向扩展,不存在单点故障,为生产环境稳定运行提供基础

03

低成本,数据库对硬件资源要求低,数据压缩率高,平均至少节省 70% 的硬件资源

04

充分利用时序数据的特点,高度一体化,具备消息队列、流式计算和缓存的功能,大幅简化架构

05

易上手,使用 SQL 进行数据库操作,简单易学,支持复杂查询,减少开发难度和运维压力

客户案例

工业互联网时序数据库 - TDengine Database 时序数据库

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