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工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云原生時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)云原生時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)

提升數(shù)據(jù)存取效率、打破傳統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島、提升數(shù)據(jù)有效利用率,為企業(yè)數(shù)字化提供實(shí)質(zhì)化幫助。

詳細(xì)方案

場(chǎng)景介紹

在工業(yè)領(lǐng)域, 生產(chǎn)、測(cè)試、運(yùn)行階段都可能會(huì)產(chǎn)生大量帶有時(shí)間戳的傳感器數(shù)據(jù),這都屬于典型的時(shí)序數(shù)據(jù)。時(shí)序數(shù)據(jù)主要由各類型實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、檢查與分析設(shè)備所采集或產(chǎn)生,涉及制造、電力、化工、工程作業(yè)等多個(gè)行業(yè),具備寫多讀少、量非常大等典型特性。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)的需求與痛點(diǎn)

主要問題可以匯總?cè)缦拢?/p>

  • 寫入吞吐低:?jiǎn)螜C(jī)寫入吞吐量低,很難滿足時(shí)序數(shù)據(jù)千萬級(jí)的寫入壓力;
  • 存儲(chǔ)成本大:在對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)進(jìn)行壓縮時(shí)性能不佳,需占用大量機(jī)器資源;
  • 維護(hù)成本高:?jiǎn)螜C(jī)系統(tǒng),需要在上層人工進(jìn)行分庫(kù)分表,維護(hù)成本高;
  • 查詢性能差:海量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的聚合分析性能差。

需要支持的特性:

  • 功能穩(wěn)定
  • 高效的數(shù)據(jù)寫入
  • 高效的數(shù)據(jù)查詢,包括最新數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)
  • 可云化部署
  • 可私有化部署
  • 線性擴(kuò)展
  • 高可用
  • 便于連接大數(shù)據(jù)平臺(tái)

架構(gòu)圖

隨著 TDengine 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)(Time Series Database,TSDB)產(chǎn)品的引入,減少了組件數(shù)量,降低架構(gòu)的復(fù)雜度,同時(shí)降低了存儲(chǔ)成本,提升業(yè)務(wù)響應(yīng)實(shí)時(shí)性,降低了人員要求,釋放了業(yè)務(wù)創(chuàng)新能力。

工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)-流程圖-TDengine Database

收益與價(jià)值

  • 高性能,可以支持百萬級(jí)別的并發(fā)寫入、萬級(jí)的并發(fā)讀取,大量聚合查詢時(shí)依然有高性能表現(xiàn)
  • 高可用,可支持集群部署,可橫向擴(kuò)展,不存在單點(diǎn)故障,為生產(chǎn)環(huán)境穩(wěn)定運(yùn)行提供基礎(chǔ)
  • 低成本,數(shù)據(jù)庫(kù)對(duì)硬件資源要求低,數(shù)據(jù)壓縮率高,平均至少節(jié)省 70% 的硬件資源
  • 高度一體化,具備消息隊(duì)列、流式計(jì)算和緩存的功能,大幅簡(jiǎn)化架構(gòu)
  • 易上手,使用 SQL 進(jìn)行數(shù)據(jù)庫(kù)操作,簡(jiǎn)單易學(xué),支持復(fù)雜查詢,減少開發(fā)難度和運(yùn)維壓力

客戶案例

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