智光電氣子公司智光研究院最初采用基于 Apache Hadoop 的 CDH 集群來處理海量時序數據，但由于數據量巨大導致資源消耗嚴重，集群穩定性下降甚至存在崩潰風險，亟需對時序數據處理方案進行技術升級。經過充分測試和評估，團隊決定將由 HBase 處理的時序數據業務抽離出來，引入 TDengine 時序數據庫，作為(wei)獨立的數據中臺(tai)來降(jiang)低 Hadoop 集群壓(ya)力。

在(zai)新方(fang)案中，設備數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)經過邊緣網關采集、MQTT 協(xie)議(yi)上報(bao)、Kafka 集群傳輸后(hou)，分別存(cun)入原始數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)和(he)分鐘級(ji)(ji)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)兩個數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)庫中。經官方(fang)協(xie)助優化后(hou)，TDengine 助力該(gai)項目(mu)實現(xian)了(le)壓縮率和(he)查(cha)詢性能的(de)(de)(de)大幅提升(sheng)：半年數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)磁盤占用由 HBase 的(de)(de)(de) 10TB 降至(zhi)(zhi) TDengine 的(de)(de)(de) 2TB，存(cun)儲成本降低 80%，同時千億級(ji)(ji)數(shu)(shu)(shu)據(ju)(ju)(ju)查(cha)詢耗(hao)時穩定在(zai)毫秒至(zhi)(zhi) 2 秒內，有(you)效(xiao)提升(sheng)了(le)整體應用效(xiao)率。

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