TDengine涛思数据

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、

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

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

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。

回看中国大数据产业走过的第一个十年，真正经得起时间检验的，并不只是概念创新或阶段性风口，而是那些在基础技术与产业实践中长期投入、持续演进的选择。随着产业逐步进入深水区，一些曾经并不喧哗、却始终指向长期

在福州水务统一物联网接入平台项目中，基于 TDengine TSDB，我们实现了水厂、管网等多源水务数据的统一存储与管理，并同时满足了水表平台、产销差系统等多业务系统对数据的高效检索

山西省智慧交通实验室在桥梁健康监测中面临数据孤岛、预警滞后、分析依赖技术人员等管理瓶颈。以 TDengine IDMP 为核心构建统一数据底座后，实现了多源监测数据的集中治理、分钟级主动预警。

中海油泰州石化原有 AspenTech InfoPlus.21 实时数据库系统建设至今已有十余年，随着企业的逐步发展，原有采集点数已达上限，相关应用取数效率下降，限制了企业新需求的增长，借助

随着开源之夏 2025 进入结项阶段，所有参与项目也迎来了最终检验。 官方数据显示，本届开源之夏共有 182 家开源社区、565 个项目任务，吸引了来自 450 所高校的 2290 名学生报名。