TDengine涛思数据

**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

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

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

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

“‘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

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

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

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

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 Gr