智光電氣子公司智光研究院最初采用基于 Apache Hadoop 的 CDH 集群來(lái)處理海量時(shí)序數(shù)據(jù)，但由于數(shù)據(jù)量巨大導(dǎo)致資源消耗嚴(yán)重，集群穩(wěn)定性下降甚至存在崩潰風(fēng)險(xiǎn)，亟需對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)處理方案進(jìn)行技術(shù)升級(jí)。經(jīng)過(guò)充分測(cè)試和評(píng)估，團(tuán)隊(duì)決定將由 HBase 處理的時(shí)序數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)抽離出來(lái)，引入 TDengine 時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)，作為獨(dú)立的數(shù)據(jù)中臺(tái)來(lái)降低 Hadoop 集群壓力。

在新方案中，設(shè)備數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)邊緣網(wǎng)關(guān)采集、MQTT 協(xié)議上報(bào)、Kafka 集群傳輸后，分別存入原始數(shù)據(jù)和分鐘級(jí)數(shù)據(jù)兩個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)中。經(jīng)官方協(xié)助優(yōu)化后，TDengine 助力該項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)了壓縮率和查詢性能的大幅提升：半年數(shù)據(jù)磁盤占用由 HBase 的 10TB 降至 TDengine 的 2TB，存儲(chǔ)成本降低 80%，同時(shí)千億級(jí)數(shù)據(jù)查詢耗時(shí)穩(wěn)定在毫秒至 2 秒內(nèi)，有效提升了整體應(yīng)用效率。

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