順(shun)應時代潮流，讓傳(chuan)統(tong)設備(bei)數字化、智能化，實(shi)現萬物互聯，海量數據入(ru)庫。
詳細方案
場景介紹
伴隨物聯網上下游技術的發展，整個物聯網領域的的數據量越來越大，傳統大數據的方案以及以關系型數據庫為核心的解決方案都開始捉襟見肘。如何應對大數據量下的數據存儲、查詢、分析，選擇一款物聯網時序數據庫，成為了目前迫切需要(yao)解(jie)決的問(wen)題。
場景需求與痛點
物(wu)聯網的客戶通常有如下需求：
- 高并發數據寫入，每條記錄都需要帶時間戳；
- 不同傳感器設備需要記錄的數據字段不同，希望能夠針對不同設備單獨建表；
- 原始數據存儲要求在 5 年以上，需要支持數據壓縮，以降低數據存儲成本；
- 支持國產化，支持數據庫廠商服務快速響應。
- 支持邊云協同，便于連接大數據平臺
物聯網存(cun)在海量的設(she)備、傳感器，傳統方(fang)案(an)有如下的問題：
- 數據入庫慢：單機寫入吞吐量低，很難滿足時序數據上千萬級的寫入壓力；
- 存儲成本大：在對時序數據進行壓縮時性能不佳，需占用大量機器資源；
- 維護成本高：單機系統，需要在上層人工進行分庫分表，維護成本高；使用 Pi 等組件則對點位數有限制，隨著點位增多需要更多的開銷；
- 非云原生：不支持分布式，對部署的平臺有限制，沒有好的擴展性、韌性、可觀測性，部分產品比如 Pi 有一定的；
- 查詢性能差：海量實時數據的聚合分析性能差。
- 數據孤島：邊云協同能力差。
TDengine 作為一款開源、高性能、云原生的時序數據庫（Time Series Database, TSDB），針對物(wu)聯網的(de)(de)數據特點及讀寫(xie)需求做了特定的(de)(de)優化，廣(guang)泛運用于(yu)物(wu)聯網各類場(chang)景中(zhong)，并且提(ti)供基于(yu)數據訂閱的(de)(de)數據同步工具 taosx 來支撐異地多活、邊云協同。
架構圖
收益
- 高性能，可以支持百萬級別的并發寫入、萬級的并發讀取，大量聚合查詢時依然有高性能表現
- 高可用，可支持集群部署，可橫向擴展，不存在單點故障，為生產環境穩定運行提供基礎
- 低成本，數據庫對硬件資源要求低，數據壓縮率高，平均至少節省70%的硬件資源
- 高度一體化，具備消息隊列、流式計算和緩存的功能，大幅簡化架構
- 易上手，使用 SQL 進行數據庫操作，簡單易學，支持復雜查詢，減少開發難度和運維壓力
- 自帶邊云協同組件，輕松跨隔離同步數據
客戶案例
其他行業解決方案
