其實，和IT運維采用Telegraf+TDengine+Grafana一樣，工業(yè)物聯(lián)網可以非常方便地利用TDengine Enterprise/Cloud OPC接入能力，通過搭建 OPC+TDengine+Grafana方案，快速實現低代碼的業(yè)務數據監(jiān)控。
2023 年 10月 19 日（周四） 19:30，TDengine 行業(yè)產品經理肖波介紹《以煙草行業(yè)為例，聊聊如何基于 PLC + OPC + TDengine，快速搭建工業(yè)生產監(jiān)測系統(tǒng)》。感興趣的小伙伴，掃描下方二維碼，預約觀看。
本文匯總了包括西門子、美的、拓斯達、和利時在內的四家比較具有代表性的工業(yè)企業(yè)的架構改造案例，一起來看看他們都是如何做的，改造效果是否達成了預期。
西門子 x TDengine
“從高性能、高可用、低成本、高度一體化幾個目標出發(fā)，我們發(fā)現 TDengine 時序數據庫(Time Series DataBase)正好符合產品重構所有的要求，尤其是低成本和高度一體化這兩個點，這是目前絕大部分數據平臺或時序數據庫都不具備的。在確定選擇 TDengine 作為系統(tǒng)的實時數據庫后，我們在 SIMICAS? OEM 2.0 版本中移除了Flink、Kafka 以及 Redis，系統(tǒng)架構大大簡化?！?/p>
SIMICAS? OEM 設備遠程運維套件是由 SIEMENS DE&DS DSM 團隊開發(fā)的一套面向設備制造商的數字化解決方案。在其 1.0 版中，團隊使用了 Flink + Kafka + PostgreSQL + Redis 的架構，因為引入了 Flink 和 Kafka，導致系統(tǒng)部署時非常繁瑣，服務器開銷巨大；同時為了滿足大量數據的存儲問題，PostgreSQL 中不得不做分庫分表操作，應用程序較為復雜。這種情況下，如何降低系統(tǒng)復雜度、減少硬件資源開銷，幫助客戶減少成本，成為研發(fā)團隊的核心任務。在調研過程中，TDengine 脫穎而出。
架構圖
美的 x TDengine
“當前，TDengine 時序數據庫(TSDB) 主要被應用于中央空調制冷設備的監(jiān)控業(yè)務中，作為先行試點，這一場景已經取得了不錯的效果。在樓宇智能化方面，我們也有很多工作要做，從邊緣側的監(jiān)控、到指令控制、再到邊云協(xié)同的一體化服務，我們會在這些場景中繼續(xù)探索和挖掘 TDengine 的潛力。”
業(yè)務背景
在 2021 樓宇科技 TRUE 大會上，美的暖通與樓宇事業(yè)部首次發(fā)布了數字化平臺 iBuilding，以“軟驅硬核”方式賦能建筑行業(yè)。作為一個全新的項目，iBuilding 在數據庫選型上比較謹慎，分別對比了關系型數據庫（Relational Database）以及主流的時序數據庫（Time Series Database），包括 InfluxDB、TDengine、MySQL 等，因為在需求上更偏向于高效的存儲和大范圍時間的數據拉取，iBuilding 在綜合評估了適配、查詢、寫入和存儲等綜合能力后，最終選擇了 TDengine。
架構圖
拓斯達 x TDengine
“運行一段時間后，TDengine 的查詢、寫入速度完全可以滿足我們目前的客戶需求，最慢的分鐘級，最快的能達到 1 秒一條；一個設備一天最多能寫入近十萬條數據，近千個設備同時寫入也完全沒有問題，相較于之前，寫入速度提升了數十倍。查詢數據在以月為單位的時間范圍內也沒有過于明顯的延遲，整體的數據壓縮比大概是 1/10，目前每天產生的數據量在數 G 左右?！?/p>
業(yè)務背景
在拓斯達的業(yè)務中，傳統(tǒng)的關系型數據庫已經無法高效處理時序數據，在加載、存儲和查詢等多個方面都遇到了挑戰(zhàn)，主要問題包括寫入吞吐低、存儲成本大、維護成本高、查詢性能差。為了更好地滿足時序數據的處理需求，拓斯達開始進行數據庫選型調研，他們發(fā)現，TDengine 專為時序數據庫所打造和優(yōu)化的寫入、存儲、查詢等功能，非常匹配工業(yè)傳感器數據的應用分析場景，最終其使用 TDengine 搭建了新的數據處理架構。
架構實現思路
通過網關采集設備數據推送到 MQTT，Java 后端監(jiān)聽到后會寫入 TDengine，在后端按需求查詢處理后再把數據返回給前端。具體來說，網關會先讀取后臺發(fā)布的上行規(guī)則，在采集到設備數據后，使用上行規(guī)則對數據進行處理計算后再將結果返回給下行規(guī)則模塊，后臺監(jiān)聽到后，會連接 TDengine 進行數據庫表的創(chuàng)建修改和數據寫入。之前在云平臺拓斯達使用過 Kafka 進行數據的發(fā)布訂閱，現在所有環(huán)境都改為 MQTT 了。
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和利時 x TDengine
“在測試階段，我們發(fā)現，同等條件下，TDengine 的壓縮率最高，數據占用的存儲空間最??；在原始數據查詢上，OpenTSDB 最慢，TDengine 與 HolliTSDB 在伯仲之間；在聚合查詢操作上，TDengine 最快，HolliTSDB 的速度和 InfluxDB 相當，OpenTSDB 最慢。同時，InfluxDB 只能單機部署，集群版本并未開源，且查詢性能存在瓶頸，其 QPS 約為 30-50?！?/p>
業(yè)務背景
在物聯(lián)網場景下，面對龐大的時序數據處理需求，Oracle、PostgreSQL 等傳統(tǒng)關系型數據庫越來越吃力，因此和利時開始進行時序數據庫的選型，對包括 InfluxDB、OpenTSDB、HolliTSDB（和利時自研時序數據庫）和 TDengine 在內的四款時序數據庫進行了選型調研及相關測試。測試結果顯示，在同等條件下，TDengine 在查詢、存儲等方面均優(yōu)于其他幾款數據庫，最終和利時決定接入 TDengine，以享受更多元的本地化支持和響應。
架構圖
結語
從以上案例中不難看出，在工業(yè)互聯(lián)網場景下，面對龐大的時序數據處理需求，專業(yè)的時序數據庫顯然比傳統(tǒng)的關系型數據庫效果更加明顯，上述企業(yè)案例在架構改造之后，確實達到了更高程度的降本增效。如果你有同樣的困擾，歡迎點擊下方卡片，加入 TDengine 用戶交流群，和專業(yè)的解決方案架構師點對點溝通。
]]>- 一是設備管理層面的挑戰(zhàn)，隨著自動化程度越來越高，設備復雜度和管理難度也逐步增大，如何保障設備安全可靠的運行，提升設備的利用率，促進設備保值增值也成了挑戰(zhàn)之一；
- 二是安全生產的挑戰(zhàn)，安全是根本，如何通過數字化手段，將人和物的不安全因素統(tǒng)一管理好，提升整體煤礦企業(yè)安全生產水平至關重要。
從以上挑戰(zhàn)出發(fā)，一些煤礦企業(yè)已經開始進行數據架構轉型實踐，也取得了一些進展，值得一提的是，時序數據庫（Time Series Database）在其中發(fā)揮了重要作用。本文將這些案例進行了相關匯總，供讀者參考。
TDengine x 智慧礦山系統(tǒng)
“我們以智慧礦山業(yè)務中的 5000 設備、每天 1000 萬采集點的數據量級下，在以車建模和以位置建模結合的數據模型下，TDengine 的性能遠沒有達到極限，目前系統(tǒng)對于車和位置的查詢速度都在毫秒級?；谀壳皩?TDengine 的理解和使用經驗，我們計劃在環(huán)保監(jiān)測和生產集控設備場景中進一步使用它來完善系統(tǒng)?！?/p>
業(yè)務背景
元智信息的智慧礦山項目需要一款實時數據庫來支撐起生產交互管控系統(tǒng)的采運排環(huán)節(jié)所有過程設備的采集、存儲、計算和監(jiān)控功能。這些數據涵蓋范圍廣，包括挖機、卡車的采集數據、調度管理數據、設備 GPS 信息、以及每一個固定位置工序的采集數據等。在 MySQL、InfluxDB集群版、TDengine 的時序數據庫選型調研中，TDengine 脫穎而出（點擊下方案例查看具體原因）。
架構圖
TDengine x 陜煤礦山項目
“最終落地時項目采用了 3 個節(jié)點的集群環(huán)境，定位設備采用超級表進行管理，將數據標簽及數據類型作為 tag 區(qū)分各類定位設備。每個定位設備采用子表存儲，實際項目已包含 2 萬多個定位設備。從寫入性能到查詢性能均大幅滿足現場實際需求：總計定位數據量超過 11 億條，數據壓縮后 TDengine 數據目錄占用磁盤大約 12GB，整體壓縮率可以達到 3/100。”
業(yè)務背景
為打通煤礦生產環(huán)境中各類單一子系統(tǒng)之間的數據壁壘，實現各類子系統(tǒng)數據之間的互聯(lián)互通，陜煤開發(fā)團隊打造了全礦井數字化平臺。以位置數據為例，由于初期系統(tǒng)容量較小且硬件設備上傳周期較大，所以采用了傳統(tǒng)的 SQL Server 數據庫來進行軌跡數據存儲。隨著后續(xù)項目迭代，硬件設備定位精度提高且上報周期縮短，也導致數據庫存儲壓力增大?？紤]到數據類型及特點，其決定使用時序數據庫，在 OpenTSDB、TDengine、InfluxDB 三款數據庫中做選型調研。
架構圖
TDengine x 華夏天信露天煤礦
“對于每個電機，客戶要求系統(tǒng)能夠快速讀取相關設備屬性趨勢圖，這是我們發(fā)現 TDengine 最強大的地方：針對一天 2 萬條數據展示速度在 200ms 內。之所以 TDengine 對這類查詢速度飛快，主要是設計時按照設備分表后，數據按塊存儲并按塊查出來，相對 Key-Value 型數據庫節(jié)省很多尋址時間。”
業(yè)務背景
華夏天信 RED-MOS 露天煤礦智慧礦山操作系統(tǒng)，在對接某地面生產集控系統(tǒng)數據時，接入的監(jiān)控點數量將近 1 萬 5 千點，其中接近 2300 點需要綁定組態(tài)顯示，即時頁面更新，整體數據采集到顯示到前端要求秒級展示及大數據量展示（歷史數據回溯），可展示 30 天的全量數據，點數量超過 50 萬條，讀取時間要求在 5~10 s，這對底層的數據庫提出了一個相當大的挑戰(zhàn)。
這種場景中，最大難點是要處理的數據量太大，而不是關聯(lián)關系復雜，因此 MySQL 這類關系庫的關聯(lián)查詢優(yōu)勢其實無法發(fā)揮，而 HBase 這種大數據存儲方案對于礦山系統(tǒng)而言又太過龐大，且硬件資源要求很多，出于成本考慮也排除了。最終其選擇了 TDengine，解決了最為頭疼的歷史數據回溯性能問題。
效果展示
TDengine 能夠滿足大數據量展示的需求——可展示 30 天的全量數據，點數量超過 50 萬條，讀取時間要求 5 秒級。
結語
對于礦山生產系統(tǒng)而言，安全是第一位的，基于此，各個生產環(huán)節(jié)和場地都要進行全面、有效的數字化監(jiān)控，這些監(jiān)控數據的特點就是時序、結構化、簡單但量大。作為時序數據庫賽道中的重量級選手，再從煤礦企業(yè)的實踐效果出發(fā)，TDengine時序數據庫(TSDB)就是為助力煤礦行業(yè)智能化發(fā)展而量身定做的數據庫。
]]>聚焦數字化轉型新時代、新機遇，稀土掘金技術社區(qū)首次打造了「2022 稀土掘金引力榜」，該榜單從人物、企業(yè)、產品/案例三大維度設置 5 類獎項，包含年度新銳人物 Top10、年度新銳企業(yè) Top10、年度創(chuàng)新產品 Top10、年度最佳實踐案例 Top10、年度技術品牌傳播案例 Top10。其中，TDengine 從眾多產品中突圍而出，躋身 2022 稀土掘金引力榜 · 年度創(chuàng)新產品 Top10。
同樣，經過連續(xù)數月的企業(yè)實地走訪、行業(yè)調研以及專家訪談交流，以“深入數字經濟·洞見技術價值”為主題的「InfoQ 2022 中國技術力量年終榜單」也于近日公布了獲獎名單，該評選活動設計了十大開源新銳項目、十大卓越技術團隊、十大云原生創(chuàng)新技術方案、數智化科技創(chuàng)新 TOP20、數智化消費創(chuàng)新 TOP15 以及數智化企業(yè)服務創(chuàng)新 TOP15 六大榜單，TDengine 在十大開源新銳項目榜單中脫穎而出、名列其中。
秉持著技術創(chuàng)新和開放開源的初心，2022 年 TDengine 在 GitHub 上的 Star 數成功突破至 20.3k，并再次登上 GitHub 全球趨勢榜第一名。雖然開源實時數據庫僅僅才發(fā)展了三年時間，但 TDengine 已成長為時序數據庫（Time Series Database, TSDB）領域 Star 數排名第三的新星項目，并在全部開源數據庫產品中，位居第六；同時，保持著在開源時序數據庫領域中最快的 PR 增長速度。
在產品創(chuàng)新上，2022 年 TDengine 不僅正式發(fā)布了 3.0 版本，TDengine Cloud 也正式上線了海外市場，還發(fā)布了 TDengine PI 連接器，助力企業(yè)快速將傳統(tǒng)系統(tǒng)中的數據遷移到現代技術棧中。其中，TDengine 3.0 成為了一款真正的云原生時序數據庫，解決了困擾時序數據庫發(fā)展的高基數難題，支持 10 億個設備采集數據、100 個節(jié)點，支持存儲與計算分離，并升級了全新的流式計算引擎，在打造極簡的時序數據處理平臺上更進一步。
借助開源和創(chuàng)新的力量，TDengine 用戶已經遍布全球，安裝實例數超過了 192k，被廣泛運用于物聯(lián)網、車聯(lián)網、工業(yè)互聯(lián)網、IT 運維等領域，發(fā)展了包括西門子、美的、京東云、蔚來汽車、理想汽車、零跑汽車、同花順、順豐科技、跨越速運在內的多行業(yè)企業(yè)客戶。在 2023 年，TDengine 將會幫助更多有數字化轉型需求的企業(yè)解決數據難題，共同解析數字化新時代的數據機遇和挑戰(zhàn)。
]]>什么時候需要數據訂閱？
訂閱是一種低成本地、實時獲取 TDengine 時序數據庫(Time Series DataBase)最新數據的方法?？蛻舳顺绦蚺c數據庫的交互，通常是由客戶端發(fā)起查詢，再由數據庫返回數據。假設每當數據庫有數據寫入時，都需要立即將新的寫入結果發(fā)送給某客戶端，如果用查詢的方式實現，則需要由客戶端定時發(fā)起輪詢。而大量的發(fā)起查詢，會增加客戶端與服務器的資源消耗；且根據輪詢的頻率，獲取最新數據會有一定的延遲。我們可以將訂閱看作是持續(xù)不斷的長查詢，一旦數據更新（包括新插入），則會立即被推送至客戶端，當數據沒有更新時，不會有額外的資源消耗。
TDengine 時序數據庫的訂閱可以在服務端過濾數據，從而降低了資源消耗，并且簡化了應用層實現。
很多分布式實時數據庫需要集成消息隊列產品來實現數據訂閱功能。而 TDengine 提供了類似消息隊列產品的數據訂閱、消費接口，用戶無需再集成其他產品，從而簡化系統(tǒng)設計的復雜度，降低運維成本。
那么，TDengine 時序數據庫（TSDB） 是如何實現訂閱功能的？如何通過訂閱功能獲取數據？
TDengine 研發(fā)工程師劉繼聰為大家分享《分布式數據庫訂閱功能的原理及實現》。
內容大綱：
- 訂閱功能及其基本使用
- 分布式訂閱、消費者與消費者組
- 通過訂閱獲取 TSDB 數據以及 WAL 數據
- 通過訂閱進行 DB 的實時備份
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IT168“技術卓越獎”評選活動自 2004 年啟動至今已經擁有 10 多年的歷史了，其在一年結束時對本年度的 IT 技術與產品進行集中盤點、總結與評比，經過層層篩選，最終評選出“技術卓越獎”、“產品創(chuàng)新獎”、“年度產品獎”等一系列獎項獲得者，獎項含金量和重磅程度可見一斑。
作為國產實時數據庫的實踐者與引領者，濤思數據專注時序空間大數據的存儲、查詢、分析和計算，通過技術創(chuàng)新，為物聯(lián)網、工業(yè)互聯(lián)網、汽車、能源等行業(yè)提供全棧、高性能、低成本的大數據平臺。不依賴任何開源或第三方軟件，濤思數據開發(fā)了擁有自主知識產權、100% 自主可控的時序數據庫（Time Series Database, TSDB） TDengine。在 2022 年 8 月份，TDengine 已經演進到 3.0 版本，成為了一款真正的高性能、云原生的時序數據庫。
在云原生的加持下，TDengine 3.0 解決了困擾時序數據庫發(fā)展的高基數難題，支持 10 億個設備采集數據、100 個節(jié)點，支持存儲與計算分離，并打造了全新的流式計算引擎，無需再集成 Kafka、Redis、Spark、Flink 等軟件，大幅降低系統(tǒng)架構的復雜度，真正成為了一款極簡的時序數據處理平臺。同時，TDengine 3.0 還將存儲引擎、查詢引擎都進行了優(yōu)化升級，存儲和查詢性能獲得進一步提升。
目前， TDengine 3.0 已經在電力、工業(yè)、能源、金融、車聯(lián)網、智慧城市等諸多行業(yè)領域取得應用，產品落地于多個行業(yè)頭部企業(yè)中，全球運行的 TDengine 實例數超過 189.4k，用戶遍布全球。早在 2019 年，TDengine 就已經實現了代碼開源，目前在 GitHub 上的 Star 數已經達到了 20.4k，數次登頂 GitHub 全球趨勢榜，吸引著廣大開發(fā)者的關注。
面向未來，濤思數據將繼續(xù)深耕數據技術的創(chuàng)新與發(fā)展，持續(xù)迭代產品和服務，深入到不同的場景中，助力更多企業(yè)加速數據基礎設施的更新和完善，實現數據對業(yè)務價值的更深層次驅動。
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隨著新興技術的快速發(fā)展，越來越多的企業(yè)開始以技術的融合創(chuàng)新來推動業(yè)務的數字化智能化轉型，其中也誕生了很多成功的應用實踐案例。2023 年 1 月 9 日，北京濤思數據科技有限公司(TAOS Data) 正式公布「2022 年度中國時序數據應用創(chuàng)新獎」獲獎名單，共評選出包括中天鋼鐵、大疆車聯(lián)網、OPPO、西門子、玉溪卷煙廠、美的集團、中通科技、順豐速運、國軒高科、金航數碼、正大天晴在內的 33 個獲獎應用，涉及到了物聯(lián)網、工業(yè)互聯(lián)網、金融、IT 運維等多個應用場景。
據了解，「2022 年度中國時序數據應用創(chuàng)新獎」以各參評企業(yè)的數據架構改造落地案例作為評選材料，從改造項目的力度和效果及其對行業(yè)發(fā)展的影響力等維度作為評選標準，經過嚴格篩選，最終 33 個創(chuàng)新應用脫穎而出。圍繞行業(yè)影響、業(yè)務效益、創(chuàng)新引領、技術應用四大維度，本年度獲獎企業(yè)涵蓋工業(yè)互聯(lián)網、車聯(lián)網、物流、金融、制藥、智慧能源、智慧工廠等眾多領域的行業(yè)頭部企業(yè)。作為企業(yè)數字化實踐的先行者，他們聯(lián)合時序數據庫（Time Series Database）TDengine 共同解決數據難題，在關鍵產業(yè)場景進行聯(lián)合探索創(chuàng)新，通過融合創(chuàng)新的數據技術賦予了業(yè)務更高的應用價值。
本次評選活動的意義不僅在于打造一個創(chuàng)新應用成功展示和轉化的重要平臺，更是以這些行業(yè)標桿的成功應用，推動以技術創(chuàng)新驅動企業(yè)數字化轉型的發(fā)展之路，讓更多的行業(yè)企業(yè)能夠借鑒到獲獎應用的轉型經歷和豐富經驗。
作為本次評選活動的主辦方，濤思數據瞄準日益增長的物聯(lián)網數據市場，專注時序空間大數據的存儲、查詢、分析和計算，目前其已經獲得經緯中國、紅杉資本中國、GGV 紀源資本、指數資本等多家機構的投資。不依賴任何開源或第三方軟件，濤思數據開發(fā)了擁有自主知識產權、自主可控的國產開源、高性能、云原生的極簡時序數據處理平臺 TDengine。
目前 TDengine (TSDB) 已經演進到 3.0 版本，解決了困擾時序數據庫發(fā)展的高基數難題，支持 10 億個設備采集數據、100 個節(jié)點，支持存儲與計算分離，優(yōu)化升級了存儲引擎、查詢引擎，并打造了全新的流式計算引擎，無需再集成 Kafka、Redis、Spark、Flink 等實時數據庫軟件，大幅降低系統(tǒng)架構的復雜度，真正成為了一款極簡的時序數據處理平臺。TDengine 在 GitHub 上的 Star 數已經達到了 20.4k，全球運行的 TDengine 實例數超過 187.5k，用戶遍布全球。
“在過去一年里，TDengine 與中天鋼鐵、大疆車聯(lián)網、OPPO、西門子、玉溪卷煙廠、美的等一眾行業(yè)頭部企業(yè)達成合作，雙方結合各自的技術優(yōu)勢進行聯(lián)合創(chuàng)新，讓物聯(lián)網、時序大數據的處理變得更加簡單高效，共同推動著鋼鐵、車聯(lián)網、智慧工業(yè)等眾多行業(yè)的數字化發(fā)展。”TDengine 創(chuàng)始人&核心開發(fā)陶建輝表示， “這些頭部企業(yè)在各自業(yè)務場景下的數據架構成功改造案例也成為推動著 TDengine 不斷精進的不竭動力，今天我們以評選的方式將它們公布出來，也希望能幫助到更多有數字化轉型需求的企業(yè)成功借鑒復制到這些經驗?！?/p> ]]>
中國空間技術研究院（航天五院）隸屬于中國航天科技集團有限公司，成立于 1968 年 2 月 20 日，首任院長是著名科學家錢學森。經過 50 余年的發(fā)展，已成為中國主要的空間技術及其產品研制基地，是中國空間事業(yè)最具實力的骨干力量。
自 1970 年 4 月 24 日成功發(fā)射我國第一顆人造地球衛(wèi)星以來，研究院已抓總研制并成功發(fā)射了 390 余顆航天器，實現 240 余顆航天器在軌運行，研制的航天器覆蓋載人航天、月球與深空探測、導航定位、對地觀測、通信廣播、空間科學與技術試驗六大系列航天器，實現了大、中、小、微型航天器的系列化、平臺化發(fā)展。研究院圓滿完成載人航天工程、探月工程、北斗工程、高分工程為代表的重大航天任務，為我國航天三大里程碑的跨越發(fā)展做出了突出貢獻。
近年來，航天科技行業(yè)大力推動遠程測試等信息化手段的應用，從而精簡試驗隊規(guī)模、提高任務效率、降低成本，以適應高密度發(fā)射和商業(yè)化發(fā)展要求。在此場景下，研究院打造了面向航天器的數據處理系統(tǒng)，使用時序數據庫（Time Series Database）用于遙測數據的存儲和分析，具備高并發(fā)、寫多讀少的數據處理特點，而這恰好是國產時序數據庫 TDengine (TSDB) 擅長處理的典型場景。
在該系統(tǒng)的時序數據庫選型調研中，TDengine 以極其強大的讀寫性能和數據壓縮能力、多平臺的易適配能力，聚合查詢速度脫穎而出，極大降低了客戶運維成本和業(yè)務壓力，提高了實時數據庫任務效率。未來，TDengine 也將繼續(xù)在航天領域發(fā)揮更多能力，與研究院一起共同助力。
]]>好消息不只這一個。就在前一天，依托數百萬開發(fā)者用戶數據分析、各科技企業(yè)在國內技術領域的行為及影響力指標，SegmentFault 思否正式發(fā)布了中國技術先鋒年度評選 | 2022 中國技術品牌影響力企業(yè)榜單，濤思數據成功進入 30 強之列。憑借著強大的技術創(chuàng)新實力和技術布道精神，濤思數據在中國技術先鋒年度評選中成功入選兩大榜單。
2022 年 8 月，首屆 TDengine 開發(fā)者大會在北京昆泰嘉瑞文化中心成功舉辦，十數位重磅嘉賓為現場數千名開發(fā)者貢獻了關于開源、基礎軟件的未來趨勢解讀，以及有關物聯(lián)網、IT 運維等項目的數據架構升級經驗。同時，在這場大會上，濤思數據宣布了 TDengine 3.0 的重磅發(fā)布，并一一揭秘了其核心特性。TDengine 開發(fā)者大會不僅是 TDengine 大力服務開發(fā)者和用戶的一個標志性事件，也為整個行業(yè)的技術進步和未來發(fā)展貢獻了不小的力量，為關注開源的開發(fā)者提供了眾多創(chuàng)新性觀點，憑借此也成功上榜了“最受開發(fā)者歡迎的技術活動”。
回顧 2022 年，從用戶需求和行業(yè)場景數據痛點出發(fā)，TDengine也在持續(xù)進行產品的推陳出新。TDengine 3.0 正式升級成為了一款真正的云原生時序數據庫（Time Series Database），破解了困擾時序數據庫發(fā)展的高基數難題，支持?10 億個設備采集數據、100 個節(jié)點，支持存儲與計算分離。這一全新版本還針對存儲引擎、計算引擎進行了升級優(yōu)化，并打造了全新的流式計算引擎，無需再集成 Kafka、Redis、Spark、Flink 等實時數據庫軟件，大幅降低了系統(tǒng)架構的復雜度。
此外，TDengine Cloud?也正式登陸了海外市場，TDengine PI 連接器也在不久后成功上線，為用戶提供了更便捷的云上訪問、部署及數據遷移。在與第三方工具的集成上，TDengine 時序數據庫也有了很多進步，連接了工業(yè)英特爾? 邊緣洞見軟件包、數據同步工具 DataX，插件也正 式上架 Grafana 官網、連接器上線 Google Data Studio 應用商店。在工具支持上，新增了 taosAdapter（TDengine 集群和應用程序之間的橋梁和適配器）、taosKeeper（TDengine 3.0 版本監(jiān)控指標的導出工具）等更多實用型工具。
可以說，正是通過 2022 年的不懈努力，TDengine時序數據庫 (TSDB) 才收獲了這兩項榮譽。2023 年，我們會繼續(xù)全力前進，從這些榮譽出發(fā)進行更多的技術布道和技術創(chuàng)新。
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中冶京誠工程技術有限公司（簡稱：中冶京誠）是我國最早從事冶金工程咨詢、設計、工程承包業(yè)務的國家級大型科技型企業(yè)，是由冶金工業(yè)部北京鋼鐵設計研究總院改制成立的國際化工程技術公司，現隸屬于中國冶金科工集團有限公司，是世界五百強中國五礦集團有限公司的核心骨干子企業(yè)。
作為國內外客戶認可的知名品牌企業(yè)，近 70 年來，先后為國內外 500 余家客戶提供了近 6500 項工程技術服務，參與完成了寶鋼、鞍鋼、武鋼、太鋼、首鋼京唐、河鋼等國內鋼鐵企業(yè)的新建和改擴建工程，海外工程業(yè)務拓展 27 個國家，是我國鋼鐵工業(yè)建設的主要力量和工程技術輸出的重要參與者。在歷年國家住建部、勘察設計協(xié)會等年度排名中，均位居行業(yè)前列。
其中中冶京誠高速棒線材智能化團隊憑借 70 多年棒線材軋制工程技術底蘊和經驗積累，持續(xù)打造技術領先的基礎自動化系統(tǒng)，結合機器視覺、數據分析、人工智能等先進技術，打造完善統(tǒng)一的智能化數據中心，成功構建了新一代高速棒線材車間智能化整體解決方案。中冶京誠計劃將所有生產線數據匯總接入到過程數據中心，通過數據中心打破車間數據孤島，實現生產過程數據、工廠設計數據、視頻音頻圖像數據、生產管理數據等車間數據的深度融合。
而過往使用的 InfluxDB集群 實時數據庫在性能上稍顯不足，且不符合國產化獨立自主的趨勢，中冶京誠希望找到其他替換的國產時序數據庫解決方案。與 InfluxDB 相比，國產時序數據庫（Time Series Database，TSDB） TDengine 搭建集群的成本更低廉、查詢更具有優(yōu)勢，存儲性能和穩(wěn)定性表現也更加突出。在這些優(yōu)勢的加持下，中冶京誠選擇與 TDengine 展開合作，共同實現鋼鐵工業(yè)智慧化，并在鋼鐵智能車間多個項目中實現了車間數據的深度融合應用。
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