TSDB

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。

替换 Wonderware,云原生时序数据库 TDengine 助力工业数字化

以工业时序数据库领域为例,已有多家大型工业企业将原来的 Wonderware InSQL/Historian 替换为新一代开源时序数据库 TDengine。到底是什么深层次的原因驱动着这个变化的发生?作为新一代的时序数据库产品,TDengine 具有哪些优势?让我们接下来做一些深入的分析。

TDengine 3.0 的 Update 功能和 2.0 有何区别?

随着云原生时序数据库(Time Series Database,TSDB) TDengine 3.0 的发布,很多用户其实会好奇:“和 2.0 比起来,3.0 有哪些直观的优化呢?”本文将以 Update 这一功能的变化为例,具体介绍一下 3.0 的细致优化。和 2.0 比起来,3.0 版本的 Update 不再需要参数配置,“部分列更新”成为数据库本身的特性,并且还解决了 2.0 的 Update 机制的一些不足。 

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

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。”

时序数据库进入云原生时代,TDengine 3.0 三大创新详解

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。

打破中国企业类软件成长的怪圈,我找到了方法!

上周六(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,近 400 名开发者和客户来到了现场。大会主旨之一是发布 TDengine 3.0 版,而且我们将其核心代码全部开源。37 万行产品源代码,23 万行测试代码,以及 181 份共 13.6 万字的完整文档,已经全部在 GitHub 上公开,供全球开发者下载、查看并体验。