TDengine涛思数据

技术不断发展，学习和成长却从未停止。 无论您是刚接触 TDengine 时序数据库的初学者，还是已在实际项目中积累了大量经验的开发者，如今都将拥有一个更清晰、更系统的成长路径——TDengine 培训

在传统制造业中，钢铁企业的数据系统往往像一座“钢筋水泥”般的堡垒——庞大、昂贵、难以变动。 博思格钢铁（苏州）有限公司（BSS）也曾面临类似难题：每条生产线布满传感器，源源不断地产生工艺、设备、能耗等

数据库是否“可信”，不是由厂商自己说了算，而是要经得起标准体系的验证。近日，TDengine 时序数据库顺利通过中国信通院组织的《时序数据库基础能力》全项能力验证，在“2025 可信数据库发展大会”

设备在升级，场站在扩建，但数据系统却还在“跟不上”。这正是许多核电企业在推进数字化转型过程中最真实的感受。高频采集、长周期存储、精度要求高……这些构成了对数据库系统的“炼狱级考验”。在这样一个背景下，

近日，TDengine TSDB 3.3.7.0 版本正式发布。本次更新聚焦“时序数据处理与集成能力”双重提升，围绕数据处理的实时性、复杂性和低延迟需求，全面升级 TDengine 流计算架构，并新增

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

小T导读：在谈论工业数据管理时，我们常常会听到“4V”这样的术语，而在大数据领域，也有类似的版本，甚至扩展成了5V、6V、乃至8V。但一个问题随之而来：这些被广泛引用的数据特征，真的代表了用户的痛点吗

为了让 TDengine 用户轻松应对这些挑战，我们推出了《TDengine 运维实战手册》系列内容，将系统性地介绍 TDengine 提供的各类运维工具和实践方法，帮你从繁杂中解脱出来。

在做设备预测性维护或能源管理分析时，你是否也曾思考过：如何才能让机器“理解”我们收集的大量时序数据？