快来报名 | TDengine和小伙伴们的首次见面会

转载 于 2019-07-25 17:33:00 发布 · 295 阅读 · 0 ·
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原文链接：http://www.taosdata.com

7月12日，TDengine物联网大数据平台宣布开源。

连续三天，GitHub全球趋势排行榜第一名

截止7月24日，GitHub上已经获得超7000个Star，近1800个Fork

······

有研发同学用docker搭建了一个系统，方便快速体验测试TDengine的系统；有美国南加州大学的同学趁着暑假，从上海来到北京我们办公室，和团队见面，表示愿意做贡献者。

涛思数据团队深知，所有的小成绩都来源于大家的主持，希望通过各种形式来更好的和小伙伴们互动交流，让我们走的更近，一起打造一款在全球开源市场上响当当的产品。

7月28日（本周日）下午，TDengine和小伙伴们的首次 MEETUP即将开始，邀请您来参加！

地点：北京市朝阳区恒通商务园B5—1层 

报名方式：添加微信号“TDengine”，回复“报名”

活动限30人，快联系小T报名吧

博客
第四朵“云”！全托管的时序数据云平台 TDengine Cloud 正式支持阿里云
03-20 1098
TDengine Cloud 上线第四朵公有云
博客
写入性能：TDengine 最高达到 InfluxDB 的 10.3 倍，TimeScaleDB 的 6.74 倍
03-03 1470
为了便于大家更好地阅读和理解，基于《 TSBS 的时序数据库（Time Series Database，TSDB）性能基准测试报告》内容，我们将从写入、查询及测试过程如何复现等几大维度输出系列文章。本篇文章将为大家解读三大时序数据库在写入性能上的差异点。
博客
TSBS 是什么？为什么时序数据库 TDengine 会选择它作为性能对比测试平台？
03-01 1575
为了客观、准确、有效地评估 TDengine 3.0 的性能指标，我们决定使用 TSBS（Time Series Benchmark Suite）作为基准性能测试平台，针对 DevOps 场景的数据集对 TDengine 3.0 展开整体（包括写入、查询、存储、资源消耗等）性能评估。
博客
TDengine 发布主流时序数据库对比分析报告，与 InfluxDB、TimescaleDB 展开全面对比测试
02-23 1607
报告旨在验证 TDengine 基于时序数据场景所设计的独特架构带来的性能优势以及成本控制水平，其中所有测试均在标准化条件下使用公开数据完成。
博客
TDengine3.0：解决高基数问题的时序数据库设计思路
12-05 1671
TDengine 3.0 是第一个解决了高基数问题的时序数据库，本文将分享其设计思路。
博客
彻底开源、十倍性能的背后：TDengine 核心技术首度公开
11-13 2万+
2020年11月7日，TDengine技术开放日（北京站）在中关村举办。开源一年零四个月，14k Star，3.6k Fork，日增100+的开源用户数……除了这些亮眼的数字外，本次技术开放日上，TDengine核心作者团队，还亮出了杀手锏，首度公开了TDengine彻底开源、十倍性能的背后核心技术和设计思想。特此回顾，希望能帮助更多开发人员和物联网从业者深入了解TDengine的优势与技术理念。回顾视频和演讲PPT的获取方式见文末。当万物互联的理想一步步走向现实，物联网产业也开始面对一系列前所未有的挑战
博客
TDengine 2.0正式上线，集群功能开源，不用再为高可靠、数据规模大而发愁了
08-03 2万+
2019年7月，涛思数据团队将精心研发的TDengine 1.6版本开源，开源后，产品获得了开发者社区的积极反馈。从超过百万用户的体验反馈中，我们团队发现了一些技术问题。而彻底解决这些问题，需要我们对一些功能进行重新的设计和研发。历经八个月的披星戴月，TDengine 2.0 终于来了！下面一起来看看，TDengine 2.0具体都有哪些升级改进。秉持开源初心，率先将集群版开源我们在与开源社区用户的沟通中发现，对于时序大数据的处理，仅仅使用开源的单机版，对很多场景来说是远远不够的。而越来越多的开源时
博客
25 万/秒写入 + 70% 硬件节省，TDengine 在首自信工业时序数据平台中的落地
09-05 726
在钢铁行业的数字化转型中，时序数据平台正发挥越来越关键的作用。北京首钢自动化信息技术有限公司（首自信）基于 TDengine TSDB，为某特钢钢铁信息化项目打造了一套高效的数据存储与分析平台：实现了每秒 25 万条数据的高并发写入，毫秒级高性能查询，高达 10% 的存储空间压缩率，助力钢铁行业用户在设备监控、质量追溯等场景中实现数据驱动的智能决策，显著降低了硬件与运维的成本。本项目也成为钢铁行业工业互联网的标杆案例。在厂区生产过程中，海量设备时序数据不断涌现，给信息化系统带来了不小的压力。
博客
新客户 | TDengine 时序数据库赋能开源鸿蒙物联展区实时监控与展示
09-04 248
公司围绕 “(1+1)×N” 战略，通过 KaihongOS 与 KaihongOS Meta 的协同创新，打造开放、安全的“开鸿安全数字底座”，赋能智慧交通、智慧城市、智慧能源、智慧教育、智慧康养等重点领域。的应用，不仅让物联展区能够实时呈现多类设备的运行状态，也为后续智慧交通、智慧城市、智慧能源等应用场景的探索提供了可复用的技术路径。高并发写入和毫秒级查询的能力，展区实现了对空调、智能灯杆、毫米波雷达、环境与人体传感器、电动阀门、火焰探测器、地锁等多类设备的实时监测与可视化展示。
博客
TDengine IDMP 上线监控，只需几分钟：5 个场景实证
09-01 628
在工业数字化转型的赛道上，“监控系统搭建” 一直是个让人头疼的难题：传统方案要写 SQL、调脚本、学可视化工具，一套流程走下来少则几天、多则几周，运维新增设备还得重复折腾。但现在，有了的组合，这一切都变了——分钟级上线、零代码操作、AI 自动出面板，甚至新设备接入都不用改配置！今天我们就汇总 5 个实测场景，从烟草制丝到电动汽车，从工业锅炉到微电网，看看IDMP 是如何把 “复杂监控” 变成 “轻松点选” 的。
博客
新签约 | 千万级测点零故障运行，新奥数能的升级选择
08-29 400
在电力等智慧能源场景中，海量实时数据是业务的生命线。发电、输配电到终端用能，背后往往是千万级测点的高并发、高频写入。数据一旦延迟或丢失，意味着运维失灵、能效失控、甚至供电风险。新奥数能在服务某大型电力客户时，就直面这一挑战：社区版数据库在运维排查等方面暴露出明显瓶颈，无法支撑客户对 7x24 小时服务保障的严苛要求。在与技术团队经过深入沟通后，为了彻底消除隐患，新奥数能选择从社区版 2.6 全面升级至TSDB-Enterprise 3.x（企业版）。
博客
高并发写入、毫秒级查询——盘古信息携手 TDengine 时序数据库解决六大技术挑战
08-27 773
广东盘古信息科技股份有限公司（下文简称盘古信息）成立于 2005 年，是一家基于工业互联网平台的数字化管理解决方案供应商，公司自主研发的 IMS（数字化智能制造系统）可为离散、流程及混合制造行业提供全方位的生产制造运营管理与系统集成解决方案。通过与涛思数据的深入合作，盘古信息基于 TDengine TSDB 构建了更高效的 IMS 系统，在提升业主服务能力的同时，实现了降本增效。本文将详细解析这一案例的背景、实施过程及取得的成效，为更多企业在数字化转型中提供借鉴。
博客
公益+开源｜涛思数据参与捐赠，助力 CCF-光华青年开源基金
08-22 68
开源是一条长期主义的道路，支持 CCF-光华青年开源基金，是涛思数据推动开源生态建设的又一步。开源路上，我们希望为更多青年开发者创造机会，也希望 TDengine 社区能够持续壮大，汇聚更多的贡献者和使用者。CCF-光华青年开源基金由中国计算机学会和中国光华科技基金会于 2024 年 4 月联合发起，旨在通过专项资助、项目孵化及国际交流计划，培育青年开源人才，探索科技公益新范式，推动中国开源生态的可持续发展。参与 CCF-光华青年开源基金，不仅是对青年人才成长的支持，也是对整个开源生态繁荣的推动。
博客
不补丁、不堆功能，IDMP 重写工业数据管理的八大痛点解决方式
08-20 605
在不同的工业现场，我们常常看到这样的画面：新能源场站里，光伏、风电、储能系统的实时数据以每秒数百万条的速度涌向云端；钢铁生产线上，数千万个测点时刻记录着设备的运行状态；化工厂的安全预警系统昼夜监测着每个关键节点的温度与压力。这些数据被稳稳地“存”了下来，看上去一切井然有序。然而，当总部想要做一次跨厂区能效分析、跨系统质量对比或设备运行优化时，却往往需要数天甚至数周才能完成数据准备。不同系统、不同协议、不同标准之间的壁垒，像一面面无形的墙，让数据价值的释放变得缓慢而昂贵。
博客
TDengine IDMP 背后的技术三问：目录、标准与情景
08-13 853
过去十年，工业和物联网场景经历了快速的数字化建设：传感器接入、系统联网、数据上云……数据平台已能轻松承载每秒千万级别的写入，每天几 TB 的存储量。但今天再回头看，这些看似“完成”的系统，实际上只解决了一个问题：把数据“存起来”。而“用起来”这一层，仍旧是碎片化的、高门槛的、效率低下的。为了解决“用起来”的问题，行业开始尝试自然语言查询、自动生成 SQL 等方式，并逐渐发展出 Chat BI 这类“智能问数”工具。我们也尝试过类似路径，不断优化数据库性能、强化流计算能力、引入 AI 分析助手。
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新客户 | TDengine 时序数据库是怎么在钢厂“撬动”PI 的？
08-08 419
在传统制造业中，钢铁企业的数据系统往往像一座“钢筋水泥”般的堡垒——庞大、昂贵、难以变动。博思格钢铁（苏州）有限公司（BSS）也曾面临类似难题：每条生产线布满传感器，源源不断地产生工艺、设备、能耗等海量数据。早期系统以 PI 平台为主，虽然功能成熟，但在维护成本、扩展灵活性等方面却逐渐显出“力不从心”。随着产线数字化程度提高，数据的颗粒度更细、维度更复杂，传统平台的“钢筋逻辑”亟需重塑。为了更好地支持钢卷全生命周期的数据分析与追溯，BSS 在二期项目中引入。
博客
通过最严时序标准，再登产业图谱榜首，TDengine 时序数据库在可信数据库大会荣获双荣誉
08-06 976
从创立之初，TDengine就始终专注于时序数据的高性能处理，聚焦工业物联网等典型场景的真实需求。它不仅提供极致压缩与高并发写入性能，更具备原生支持多协议接入、轻量部署、自动数据生命周期管理等特性。能够通过中国信通院的标准化测试、持续获得产业图谱认可，本质上TDengine是长期在真实场景下打磨产品的结果。真正的“可信数据库”，是建立在性能、可靠性与工程实效的共同基础上。未来，TDengine。
博客
可信数据库大会现场，TDengine 时序数据库展示核电场景下的高性能与 AI 创新
08-04 481
面对这种“高频、高精、长周期”的数据流，传统方案往往在存储、计算、查询效率等多个维度遭遇瓶颈。7 月 16 日，由中国通信标准化协会与中国信息通信研究院联合主办的“2025 可信数据库发展大会”在北京召开，汇聚了来自产业界、学术界、金融、能源、电信等多个领域的代表性机构与专家，从供给侧及应用侧等多角度深度呈现我国数据库技术前沿趋势、产业最新动态和行业应用实践。未来，涛思数据将持续推进技术演进，推动时序数据在关键行业中的深入应用，助力中国能源行业的数字化转型提速、提质、提效。在演讲中，肖波介绍了。
博客
新版本来了！更强流计算，更快事件处理，TDengine 时序数据库 3.3.7.0 重磅发布
08-01 1030
近日，3.3.7.0 版本正式发布。本次更新聚焦“时序数据处理与集成能力”双重提升，围绕数据处理的实时性、复杂性和低延迟需求，全面升级流计算架构，并新增 MQTT 数据订阅、BLOB 数据类型、多级存储共享存储支持、IPv6 通信等关键能力，持续强化时序数据平台的场景适应力与可扩展性。如果你关注 AIoT、车联网、工业控制等前沿领域的时序数据管理，这一版本更新将为你带来更多“用得上”的技术能力👇。
博客
时序数据库厂商 TDengine 发布 AI 原生的工业数据管理平台 IDMP，“无问智推”改变数据消费范式
07-30 772
在工业企业越来越依赖数据驱动决策的今天，数据的获取不再是难题，难的是从纷繁复杂的数据中提炼出有用的信息。而 AI 的崛起，正在重塑整个数据分析的逻辑。7 月 29 日晚，发布了一款全新产品 ——（Industrial Data Management Platform，工业数据管理平台），以“用 AI 改变数据消费范式”为主题，带来了一个全新的答案：让数据自己说话，不用提问或拉取数据，而是将实时业务洞察所需要的可视化面板、实时分析任务主动推送给你。作为一款 AI 原生的工业数据管理平台，
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