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2025 年收官，TDengine 交出连续第四年营收同比翻倍的亮眼答卷。这一年，公司聚焦 “沉淀” 与 “进阶”，以 AI First 为年度战略核心，在时序数据赛道稳步前行，将 AI 技术深度融入产品演进、组织协作与业务增长全链条，切实实现了产品、市场、社区、生态的多维突破。 产品双线并行落地 阅读全文
posted @ 2026-01-16 11:06
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在工业企业越来越依赖数据驱动决策的今天，数据的获取不再是难题，难的是从纷繁复杂的数据中提炼出有用的信息。而 AI 的崛起，正在重塑整个数据分析的逻辑。 7 月 29 日晚，TDengine 发布了一款全新产品 —— TDengine IDMP（Industrial Data Management P 阅读全文
posted @ 2025-07-30 18:43
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数据集的高基数（High-Cardinality）问题一直困扰着诸多主流的时序数据库（Time Series Database，TSDB）产品。一些数据库管理系统，在基数较低时表现良好；但是随着基数的增加，数据库的表现也会变差，这就给数据库管理员带来了很大的挑战，他们需要通过相关设计降低基数，避免与之相关的问题。
TDengine 3.0 是第一个解决了高基数问题的时序数据库，本文将分享其设计思路。 阅读全文
posted @ 2022-12-05 12:04
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对于以处理时序数据为根基的时序数据库来说，如何灵活的利用时间频率来计算分析数据至关重要。本文带你深度了解：“可在时间轴上”聚合的强大函数——INTERVAL。 阅读全文
posted @ 2021-11-15 13:50
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标题：20TB 零误差迁移，存储成本减半：天合富家的 2.6→3.3 进化记 小T导读：作为分布式光伏领域的领军企业，天合富家的光伏数据量从最初的每日百万级飙升至千万级。原有基于 MongoDB 的架构在面对海量时序数据时彻底“卡壳”——查询慢、存储贵，难以支撑业务增长。转机来自 TDengine 阅读全文
posted @ 2026-03-20 21:05
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近年来，Snowflake、Databricks 等现代数据平台正在深刻改变企业管理和分析数据的方式。它们在数据存储、计算能力和大规模分析方面都非常强大。但当这些技术进入工业领域时，有一个概念却依然至关重要，而且常常被现代数据平台忽视：以资产为核心的数据建模（Asset-Centric Data M 阅读全文
posted @ 2026-03-20 19:22
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小T导读：在煤炭智能化加速推进的背景下，作为行业领军企业的天地奔牛正从传统设备供应商向全生命周期服务商转型，但在海量时序数据面前遭遇存储成本高、查询慢、难实时等瓶颈。为突破技术限制，天地奔牛引入专为物联网高并发场景打造的 TDengine TSDB，构建新一代装备物联网数据平台，实现存储成本降至传统 阅读全文
posted @ 2026-03-20 16:06
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这么多年来，PI System 里有一个概念一直让我印象非常深刻：Event Frames（事件框架）。对于处理工业运营数据的人来说，这个想法既简单又非常强大。传统上，我们往往只是看连续的时序数据信号。但 Event Frames 的思路是：把连续的数据流转换成离散的运营事件。 一个 Event F 阅读全文
posted @ 2026-03-13 16:18
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“‘人工智能+制造’是一个必答题，不是一个选择题。”今年两会期间，工业和信息化部部长李乐成关于产业升级的这一论断，为制造业的未来指明了方向。然而，企业要答好这道“必答题”，首先需要解决一个根本性的障碍：数据。 当人工智能开始进入工业系统，企业最先面对的挑战往往不是模型的先进程度，而是有没有一套能够被 阅读全文
posted @ 2026-03-13 15:21
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小T导读：当天文观测进入 PB 级时代，问题不再是“有没有数据”，而是“数据该怎么用”。面对高基数、高频次的时域观测数据，传统的数据处理范式已经逼近极限。国家天文科学数据中心（NADC）围绕新一代科研需求，探索“计算向数据靠拢”的存储与分析架构，并在多时标光变曲线生成、高能光子数据库等关键场景中引入 阅读全文
posted @ 2026-03-13 14:56
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近日，涛思数据（TDengine）与广州安晟信息技术有限公司（以下简称 “广州安晟”）钻石分销商签约仪式圆满落幕。涛思数据创始人兼 CEO 陶建辉、广州安晟信息技术有限公司董事长李保生共同签署合作协议，见证双方深度战略合作的正式开启，携手以时序技术为核心、全栈服务为支撑，为政企、交通、智能制造等多行 阅读全文
posted @ 2026-03-12 20:36
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长期以来，工业软件中的可视化工具承担着一个非常明确的角色：还原历史。趋势图、仪表盘、报表和大屏，本质上都是围绕同一个目标——帮助用户理解系统已经发生了什么。在传统工业体系中，这种能力已经足够有价值。通过历史趋势判断设备状态，通过报警记录复盘异常，通过运行曲线分析工况变化，构成了过去几十年工业数字化的 阅读全文
posted @ 2026-03-06 15:35
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在工业数字化转型的进程中，数据可视化早已不是 “可选项”，而是工厂运营、设备监控、故障分析、决策落地的刚需入口。一边是以 PI Vision 为代表的老牌工业可视化软件，深耕行业数十年；另一边是 Grafana 等现代可视化工具，凭借灵活开放的体验迅速普及。 很多人会简单地把这场对比，归结为 “新与 阅读全文
posted @ 2026-03-06 15:27
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在全球工业数字化进程持续深化的背景下，企业对数据基础设施的要求正在发生根本性变化。从传统数据采集与存储，到分布式架构、实时分析与 AI 驱动决策，工业数据平台正成为企业长期竞争力的重要支撑。 在这一趋势之下，TDengine 海外市场拓展取得阶段性成果。截至目前，TDengine 已正式签署包括 D 阅读全文
posted @ 2026-03-06 15:10
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