TDengine涛思数据

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

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

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，

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

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

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

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 TDengin

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

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，企业得以采集更多设备、更高频次的数据，导致数据量呈指数级增长。但是，数据质量参差不齐、多源异构数据难以整合、原始数据缺乏语义或者上下文导