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這一階段的更新，不只是對(duì)已有功能的補(bǔ)充，更體現(xiàn)出 IDMP 正在從工業(yè)數(shù)據(jù)管理與分析平臺(tái)，進(jìn)一步走向面向 AI 與業(yè)務(wù)決策的工業(yè)智能平臺(tái)。
它是一款面向時(shí)序數(shù)據(jù)場(chǎng)景的新一代性能基準(zhǔn)與數(shù)據(jù)模擬工具，具備強(qiáng)大功能且高度可擴(kuò)展，希望在“壓測(cè)”之外，也能承擔(dān)更多數(shù)據(jù)生成、鏈路驗(yàn)證和歷史數(shù)據(jù)回放的工作。
兩者連接起來(lái)以后，開(kāi)發(fā)者和分析人員就可以在熟悉的 Python 工作流里，直接處理 TDengine TSDB 中的時(shí)序數(shù)據(jù)。
IDMP 的做法是把限值當(dāng)作數(shù)據(jù)管理平臺(tái)的關(guān)鍵對(duì)象進(jìn)行集中管理、統(tǒng)一定義、全局引用、動(dòng)態(tài)更新。
真正決定未來(lái)能力的，是你今天構(gòu)建的數(shù)據(jù)底座。
在 AI 時(shí)代，僅僅擁有數(shù)據(jù)底座是不夠的。它必須從一開(kāi)始就為 AI Agent 設(shè)計(jì)，才能支撐今天的應(yīng)用，以及未來(lái)不斷出現(xiàn)的各種新能力。
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