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。

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
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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
互动与支持
TDengine Database 有很活跃的技术社区,您可以加入技术讨论群与其他用户一起讨论或联系解决方案架构师了解
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