摘要:
在工业数字化进入深水区之后,越来越多企业开始意识到一个问题:真正限制系统上限的,往往不是应用功能,而是底层对时序数据的处理能力。 设备、工艺、能耗、安全、环保——这些最核心的数据形态,几乎全部以高频、连续、长期积累的方式存在。它们不是“报表型数据”,而是贯穿生产全过程的运行数据。一旦规模上来,传统数 阅读全文
posted @ 2026-02-06 17:37
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摘要:
如果说前几年,工业企业谈数据,更多是在解决“能不能采、能不能存”;那这两年,越来越多客户开始问的是另一类问题: 数据规模上来之后,系统还能不能稳? 复杂分析越来越多,查询是不是一定会慢? 业务想用数据,但每次都要找技术同事,能不能更“自动”一点? AI 说了这么多年,真正想落到工业场景里的,到底应该 阅读全文
posted @ 2026-02-06 17:28
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摘要:
在实际生产环境中,时序数据库面临的挑战早已不只是“能不能存数据”,而是如何在复杂查询、高并发计算、多源接入和安全合规要求不断提高的情况下,依然保持稳定、高效和可控。 近日,TDengine TSDB 发布新版本 3.4.0.0,围绕查询性能、流计算能力、安全体系与数据接入生态进行了系统性增强。本次更 阅读全文
posted @ 2026-02-06 17:14
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摘要:
近日,在中国信通院组织开展的 2026 上半年批次“可信数据库”测试中,涛思数据 TDengine IDMP 成为截至目前唯一一家全项完成“基于 AI 大模型的时序数据管理平台”基础能力检验的产品。 经中国信通院测试验证,TDengine IDMP 符合《基于 AI 大模型的时序数据管理平台技术要求 阅读全文
posted @ 2026-02-06 15:55
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