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工业企业搞数字化转型，最头疼的莫过于 “数据基础设施跟不上”—— 成千上万的设备测点、实时涌来的时序数据、云与 AI 的落地需求，选不对平台不仅白费钱，还会拖慢整个转型节奏。今天我们就拿两款主流工业数据平台——TDengine 与 AVEVA PI System 做深度对比，帮你理清选型思路，避开 “高价踩坑”“扩展受限” 的雷区。先认识下两款核心平台关于 AVEVA PI System

工业数据管理的核心矛盾，正从 “如何存下海量数据” 转向 “如何让数据真正服务业务”。Chat BI（智能问数）用自然语言降低了分析门槛，但其“有问才答”的被动模式，在复杂的工业现场逐渐暴露出局限：参数语义混乱、设备关联复杂、响应滞后。TDengine IDMP 通过 “无问智推” 模式，将数据消费从 “人找数据” 推向 “数据找人”，这一演进并非概念创新，而是基于工业场景特性

在复杂的 C/C++ 项目中，程序偶发崩溃、内存占用一路飙升、性能逐渐下降——这些问题往往藏得极深，人工排查耗时低效，常常让开发团队头疼不已。面对这些困扰开发者多年的“老大难”，如何才能既快速定位，又能从源头上杜绝？答案就在本期 TDengine Open Day。9 月 25 日（周四）19:00，TDengine Open Day 直播重磅开启！本期主题聚焦 《C

小T导读：钢铁行业车间级数据中心建设面临三大挑战：产线点位庞大带来的海量数据、传感器毫秒级采样带来的高频数据、以及生产调控指令需要的强实时性。传统工业实时数据库在结构化存储上存在瓶颈，关系型数据库也难以支撑高并发写入与查询。在这样的背景下，中冶京诚数字科技（北京）有限公司早在 2021 年就采用 TDengine TSDB 2.x 支撑生产业务，至今四年稳定运行零故障，不仅满足

在全球金融市场互联互通的今天，逐笔成交、逐笔委托、K 线快照等数据量呈指数级增长。港股全市场高峰期每秒可达 3 万笔交易，美股更是飙到 40 万笔/秒。对于证券公司和金融科技服务商而言，不仅要“存得下”，还要“用得快”：全量明细长期留存、按证券代码和时间窗口频繁查询、行情推流实时稳定，这些都对底层数据平台提出了高吞吐、低延迟、高可靠的严苛要求。令克软件为证券、期货、基金、银行、私募等机构提供门户、

近日，第十三届 CCF 大数据学术会议在天津成功举行，吸引了近 700 位来自学术界、产业界的专家学者齐聚一堂，聚焦“数据要素筑基、数智融合创新”，共同探讨数字经济时代的技术变革与产业机遇。在这场国内大数据领域的年度盛会上，涛思数据高级副总裁、解决方案中心总经理陈肃受邀作专题演讲，带来了题为《如何打造 AI 驱动的物联网工业大数据平台》的深度分享。工业大数据的困局：存得下，却用不快陈肃开篇直指痛点

在水利行业，数据早已不再是“有没有”的问题，而是“能不能用好”的挑战。江西省水利投资集团作为全省水利投融资与建设的龙头企业，长期面对数据量激增带来的困境：Oracle 数据库存储空间庞大、上千万条数据后查询效率急剧下降，导致跨区域水务监测与调度面临“看得见却用不快”的局面。与此同时，监控设备遍布全省，如何高效采集、存储和分析这些实时数据，成为保障水安全的关键难题。引入 TDengine&

小T导读：工业大数据浪潮席卷而来，传统的 ETL（Extract-Transform-Load）流程在应对海量、高频时序数据和敏捷业务需求时捉襟见肘。数据湖虽解决了存储与灵活分析的瓶颈，却带来了数据沼泽化的治理难题。本文将回顾工业数据管理从 ETL 到 ELT 的演进路径，剖析工业数据治理的独特挑战与 AI 驱动机遇，并重点介绍 TDengine IDMP 如何通过数

小T导读：在钢铁行业的数字化转型中，时序数据平台正发挥越来越关键的作用。北京首钢自动化信息技术有限公司（首自信）基于 TDengine TSDB，为某特钢钢铁信息化项目打造了一套高效的数据存储与分析平台：实现了每秒 25 万条数据的高并发写入，毫秒级高性能查询，高达 10% 的存储空间压缩率，助力钢铁行业用户在设备监控、质量追溯等场景中实现数据驱动的智能决策，显著降低了硬件与运

在工业物联网快速发展的当下，企业普遍面临着两大挑战：一是设备种类繁多、接入标准不一，导致系统建设容易陷入“数据孤岛”；二是实时监控和多场景联动的需求越来越强烈，但传统数据库在高频写入与多维分析上难以兼顾，既拖慢了应用体验，也阻碍了创新落地。对于正加速布局数字化的产业园区来说，这些问题直接影响到智慧化应用的展示与推广。在浙江浦江经济开发区信息光电产业园“系统生态创新中心”的建设中，深圳开鸿数字打造了

在工业数字化转型的赛道上，“监控系统搭建” 一直是个让人头疼的难题：传统方案要写 SQL、调脚本、学可视化工具，一套流程走下来少则几天、多则几周，运维新增设备还得重复折腾。但现在，有了 TDengine TSDB + TDengine IDMP 的组合，这一切都变了——分钟级上线、零代码操作、AI 自动出面板，甚至新设备接入都不用改配置！今天我们就

在电力等智慧能源场景中，海量实时数据是业务的生命线。发电、输配电到终端用能，背后往往是千万级测点的高并发、高频写入。数据一旦延迟或丢失，意味着运维失灵、能效失控、甚至供电风险。新奥数能在服务某大型电力客户时，就直面这一挑战：社区版数据库在运维排查等方面暴露出明显瓶颈，无法支撑客户对 7x24 小时服务保障的严苛要求。在与 TDengine 技术团队经过深入沟通后，为了彻底消除隐

小T导读：过去，工业数据平台解决的是“能不能存”的问题；今天，企业面临的却是“如何用”的难题。业务人员被复杂工具绑住手脚，管理者往往拿到滞后的信息。本文不仅剖析了数据消费的三大困境，更展示了 AI 原生平台正在带来的转变：像抖音改变内容消费一样，工业数据也进入“推送时代”，开启无问智推的新范式——让数据自己说话，让洞察不再等待。当下，物联网技术的普及大幅降低了数据采集与传输的成本和技术门槛，企业得

小T导读：广东盘古信息科技股份有限公司（下文简称盘古信息）成立于 2005 年，是一家基于工业互联网平台的数字化管理解决方案供应商，公司自主研发的 IMS（数字化智能制造系统）可为离散、流程及混合制造行业提供全方位的生产制造运营管理与系统集成解决方案。通过与涛思数据的深入合作，盘古信息基于 TDengine TSDB 构建了更高效的 IMS 系统，在提升业主服务能力的同时，实现了降本增效。本文将详

8 月 3 日，在 2025 CCF 中国开源大会 上，CCF-光华青年开源基金捐赠授牌仪式顺利举行。作为捐赠企业之一，涛思数据在现场接受了由中国计算机学会（CCF）与中国光华科技基金会共同颁发的纪念牌匾。这不仅是一份荣誉，更是一份责任。公益 + 开源的创新模式CCF-光华青年开源基金由中国计算机学会和中国光华科技基金会于 2024 年 4 月联合发起，旨在通过专项资助、项目孵化及国际交

在不同的工业现场，我们常常看到这样的画面：新能源场站里，光伏、风电、储能系统的实时数据以每秒数百万条的速度涌向云端；钢铁生产线上，数千万个测点时刻记录着设备的运行状态；化工厂的安全预警系统昼夜监测着每个关键节点的温度与压力。这些数据被稳稳地“存”了下来，看上去一切井然有序。然而，当总部想要做一次跨厂区能效分析、跨系统质量对比或设备运行优化时，却往往需要数天甚至数周才能完成数据准备。不同系统、不同协

从第一行代码到今天，我们始终在做一件事——用技术突破数据的边界。我们的高性能分布式时序数据库 TDengine TSDB，多次登上 GitHub 热门榜单，全球安装量超过 84 万例，覆盖 60+ 个国家。而今年，我们发布了全新的 AI 原生工业数据管理平台 TDengine IDMP，让数据不仅能“存得下”，还能“自己说话”，主动为企业推送实时业

在智慧加油站的运营管理中，油罐的液位、水高、温度、油品体积等关键数据就是“生命线”。然而，随着传感器数量和采集频率的不断提升，原有系统在历史数据回溯时变得越来越吃力——几百万甚至上亿条数据，一旦需要追溯，往往是漫长的等待。这不仅影响了日常的运营分析，也在安全预警和油品损益核算等环节留下了隐患。昆仑数智在智慧加油站项目中引入了 TDengine 时序数据库，将部署在每个油罐上的高

过去十年，工业和物联网场景经历了快速的数字化建设：传感器接入、系统联网、数据上云……数据平台已能轻松承载每秒千万级别的写入，每天几 TB 的存储量。但今天再回头看，这些看似“完成”的系统，实际上只解决了一个问题：把数据“存起来”。而“用起来”这一层，仍旧是碎片化的、高门槛的、效率低下的。为了解决“用起来”的问题，行业开始尝试自然语言查询、自动生成 SQL 等方式，并逐渐发展出 Chat BI 这类

技术不断发展，学习和成长却从未停止。无论您是刚接触 TDengine 时序数据库的初学者，还是已在实际项目中积累了大量经验的开发者，如今都将拥有一个更清晰、更系统的成长路径——TDengine 培训与认证中心 与 TDengine 技术论坛 正式上线！这是我们为每一位技术用户打造的“双引擎”：一边是认证体系完善、课程体系完整的学习平台，助您从入门到