電力行業海量數據處理如何做？看中節能、上海電氣案例分享
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時序數據庫 - 用戶案例, Chinese, Time Series DataBase, 技術文章 - 時序數據庫
在應對海量時序數據處理需求時，如關系型數據庫、工業實時庫、Hadoop 大數據平臺在內的傳統數據庫解決方案問題重重，嚴重阻礙數字化進程。在此背景下，一些企業開始嘗試進行數據架構改造，選擇適合的時序數據庫產品。
金融量化交易場景下數據庫如何改造？同花順、弘源泰平真實案例分享
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為了幫助一眾金融企業尋找到合適的數據庫解決方案，我們匯總了幾個比較有代表性的企業客戶案例，希望他們的相關實踐經驗應該能夠給到行業從業者一些解決思路。
從大疆車載、理想汽車等案例出發，看車聯網場景下的數據處理難點與優化實踐
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在應對車聯網場景下時序數據的存儲時，企業大多選擇的都是 MongoDB 或 Apache HBase，隨著業務的加速擴張，寫入速度太慢、支撐成本過高等問題逐漸顯現。本文將會從四個典型的車聯網案例出發，給到你數據架構升級思路。
中通科技是如何建模并高效處理車輛上的時序數據的
中通科技 張曉
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車聯網業務是中通科技配送全鏈路業務中非常重要的一環，在實際的項目需求中，需要實時查詢車輛最新位置狀態，達到車輛運營可視化管理。中智車聯服務平臺選擇了用?TDengine?來高效處理從車輛上實時采集的時序數據。
打造一體化制氫項目，陽光氫能以時序數據庫實現生產流程的實時監控
蔣京輝
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時序數據庫 - 用戶案例, Chinese, Time Series DataBase
為了更好地支持陽光氫能 PEM 綠電制氫系統，本文作者所在的部門需要尋找一套滿足業務和性能需求、而且具有國產知識產權的時序數據庫，來替代原本使用的 InfluxDB。本文分享了他們將 InfluxDB 替換為 TDengine 的具體原因，以及相關的實踐思路。
興盛優選監控場景的時序數據庫選型與落地實踐
興盛優選 劉鑫
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興盛優選需要通過實時產生的數據來判斷設備是否工作、檢測通訊是否延時、觀測 SNMP OID 流量是否正常等，從而保障運維與網絡人員及時發現問題并修復。為高效處理各類時序數據，保障服務的穩定運行，在對比了 Elasticsearch、InfluxDB 和 TDengine 三款產品之后，他們選擇并落地了 TDengine。
邊緣盒子+時序數據庫，美的數字化平臺 iBUILDING 背后的技術選型
美的 iBUILDING 陳曉
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在 2021 樓宇科技 TRUE 大會上，美的暖通與樓宇事業部首次發布了數字化平臺 iBuilding，以“軟驅硬核”方式賦能建筑行業。作為一個全新的項目，iBuilding 在數據庫選型上比較謹慎，分別對比了多款 Database 產品之后，才做出了自己的選擇。本文分享了他們的數據庫選型思考和落地經驗。
全校軟硬件基礎設施一站式監控 ，蘇州大學以時序數據庫替換 PostgreSQL
江蘇縱目 陳修能
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除了要對幾千臺攝像頭進行數據采集加在線檢測，蘇州大學還有 1500 多臺交換機和 4000 多臺服務器，在數據庫的選擇上，它需要在扛住如此大量設備 24 * 7 高頻長期寫入的同時，還要確保相當出色的查詢效率。從 PostgreSQL 到 TDengine，本文分享了江蘇縱目在面對業務難點時，在數據庫的選擇、應用和成效方面的經驗。
TDengine 助力西門子輕量級數字化解決方案 SIMICAS 簡化數據處理流程
西門子 鄧歷波
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SIMICAS? OEM 設備遠程運維套件是由 SIEMENS DE&DS DSM 團隊開發的一套面向設備制造商的數字化解決方案。在確定選擇 TDengine 作為系統的時序數據庫后，他們在 SIMICAS? OEM 2.0 版本中移除了 Flink、Kafka 以及 Redis，大大簡化了系統架構。
TDengine 在中天鋼鐵 GPS、 AIS 工業大數據調度中的落地
中天鋼鐵 王旦
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在 TDengine 平穩運行的數周時間里，中天鋼鐵的新系統平均每周收錄 3000 多輛車輛表與 100 多條船只表，每張表中數據或多或少，累計數量已達百萬，業務的實際效果也達到了預期。本文分享了他們對于新項目的數據庫選型、應用的思考，同時也進行了業務效果分析。
