設(she)備在(zai)升級，場站在(zai)擴建，但(dan)數(shu)據系(xi)統(tong)(tong)卻還在(zai)“跟不上”。這(zhe)(zhe)正是(shi)許(xu)多核電(dian)企業在(zai)推進數(shu)字化轉型過程中最真實的感(gan)受。高(gao)頻采集(ji)、長周期(qi)存儲(chu)、精(jing)度(du)要求(qiu)高(gao)……這(zhe)(zhe)些構成了對數(shu)據庫系(xi)統(tong)(tong)的“煉獄級考(kao)驗”。在(zai)這(zhe)(zhe)樣一個背景下，國(guo)產數(shu)據庫的能力邊界正在(zai)被重新定義。

7 月 16 日，由中國(guo)通信標準化協會(hui)與中國(guo)信息通信研究院(yuan)聯合(he)主辦(ban)的“2025 可信數據(ju)庫(ku)發(fa)展大(da)會(hui)”在北(bei)京召開，匯聚了來(lai)自產業(ye)界、學術界、金融(rong)、能源、電(dian)信等多(duo)個領域的代表性機(ji)構與專家(jia)，從供給側(ce)及(ji)應用側(ce)等多(duo)角度深度呈現(xian)我(wo)國(guo)數據(ju)庫(ku)技術前沿(yan)趨勢、產業(ye)最新動態(tai)和行業(ye)應用實踐。

濤思數據首席架構師肖波受邀出席“能源行業數據庫應用創新”分論壇，發表了題為《時序數據賦能核電數字化轉型，TDengine 引領創新新范式》的演講，聚焦核電領域的高頻數據處理難題，分享時序數據庫 TDengine 的創新思路與落地經驗。

核電站的(de)數據(ju)(ju)采集是工(gong)業領(ling)域中最極端的(de)場景(jing)之一。單個反(fan)應(ying)堆就可(ke)能包含(han)數百個溫(wen)度(du)(du)、壓力、中子通(tong)量等(deng)監測點，數據(ju)(ju)以秒(miao)級(ji)甚(shen)至毫秒(miao)級(ji)頻(pin)(pin)率持續產出，日數據(ju)(ju)量達 TB 級(ji)，且需要長達數十(shi)年保存以支撐趨勢分析與(yu)安全審計。面對這(zhe)種“高頻(pin)(pin)、高精、長周期(qi)”的(de)數據(ju)(ju)流，傳統方案往往在存儲、計算、查詢效(xiao)率等(deng)多個維度(du)(du)遭遇瓶頸。

在(zai)(zai)演講中，肖波介(jie)紹了(le) TDengine 針對核電場景(jing)打造(zao)的技術方案。在(zai)(zai)由中核運行院(yuan)與中國(guo)信通院(yuan)聯(lian)合組織的權(quan)威測(ce)試(shi)中，TDengine 在(zai)(zai)多項評(ping)估指標上交出(chu)優異答卷：在(zai)(zai)三(san)節點三(san)副本(ben)架構下，持(chi)續寫入性能(neng)突破(po) 550 萬點每秒，面對高并發、多場景(jing)混合讀(du)寫任(ren)務仍能(neng)保持(chi)低(di)延(yan)遲響應；在(zai)(zai)高可(ke)用性、運維管理、系統容錯等方面也均順利通過全部(bu) 126 項測(ce)試(shi)用例，充分(fen)驗證了(le) TDengine 在(zai)(zai)核電數據場景(jing)下的工程(cheng)可(ke)靠性與性能(neng)領先。

測(ce)試(shi)還模(mo)擬了(le)核電站真實的快采點數(shu)據結構(gou)，覆蓋模(mo)擬量與(yu)數(shu)字量兩(liang)類數(shu)據，進一步展示了(le) TDengine 在(zai)高(gao)頻復(fu)雜時(shi)序數(shu)據處理上的能力(li)優勢。而在(zai)國(guo)(guo)產(chan)軟硬件適(shi)配方面，TDengine 同(tong)樣(yang)支持 x86 與(yu) ARM 架構(gou)，兼容主(zhu)流國(guo)(guo)產(chan)操作系統，具備良(liang)好的落地可行性。

除了強悍的數據庫引擎性能，TDengine 還發布了時序數據分析 AI 智能體 TDgpt，將預測、異常檢測、數據補齊和自動分類等能力融入時序數據分析過程。用戶只需一條 SQL 指令，便可調用底層 AI 模型完成分析任務，實現“數據自己說話”的新型數據消費模式，為核電行業從自動化走向智能化提供新路徑。如果你對 TDgpt 背后的設計思路、模型結構和應用方式感興趣，可以參考我們近日發布的兩篇文章《TDgpt 如何讓時序數據庫原生支持 AI？》《3 個行業實戰案例，看 TDgpt 如何用 AI 激活時序數據價值》。

當前，TDengine 已在電力、水電、儲能等多個能源場(chang)景中(zhong)(zhong)(zhong)實現(xian)落地應用(yong)。未來，濤(tao)思數據將持續推進技術演進，推動時序(xu)數據在關鍵行業(ye)中(zhong)(zhong)(zhong)的深入應用(yong)，助(zhu)力中(zhong)(zhong)(zhong)國能源行業(ye)的數字化轉(zhuan)型提(ti)速、提(ti)質、提(ti)效。

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