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高性能、分布式的物联网、工业大数据平台
TDengine 功能数据汇聚
能从 MQTT、Pl System、Wonderware、OPC、Kafka、InfluxDB 众多数据源获取数据
根据用户自定义的规则引擎，对抽取的数据进行清洗、转化等操作、保证入库的数据质量
如果网络中断等各种原因，可以回填历史数据
能管理多个数据源，随时增删、查看其运行状态，具有断点续传功能
能管理多个数据源，随时增删、查看其运行状态，具有断点续传功能
数据存储
核心为开源的时序数据库 TDengine Oss
无论是写入、查询还是数据压缩，都有超强的性能
分布式设计，具有水平扩展能力
提供多级存储，降低存储成本
无论是写入、查询还是数据压缩，都有超强的性能
分布式设计，具有水平扩展能力
提供多级存储，降低存储成本
数据分析
支持 SQL， 并有时序数据函数扩展
支持流计算，提供实时分析，批流一体
支持嵌套查询、关联查询、支持 UDF
历史和实时数据分析合二为一
通过 JDBC/ODBC 接口,与第三方 B1、A1、可视化工具无缝集成
支持流计算，提供实时分析，批流一体
支持嵌套查询、关联查询、支持 UDF
历史和实时数据分析合二为一
通过 JDBC/ODBC 接口,与第三方 B1、A1、可视化工具无缝集成
数据分发
分发的数据由 SQL 灵活定义，颗粒度可控
可分发整个数据库，也可分发部分表、部分列或过滤、聚合后的结果
可设置分发时长、重置 Token，以最大程度保证数据安全
使用简单，与使用在线文档一样，提供可以 copy & paste 的代码
支持边云协同
可分发整个数据库，也可分发部分表、部分列或过滤、聚合后的结果
可设置分发时长、重置 Token，以最大程度保证数据安全
使用简单，与使用在线文档一样，提供可以 copy & paste 的代码
支持边云协同
数据汇聚&边云协同
TDengine：高性能充分利用时序大数据的特点，TDengine 设计了新颖的存储引擎，大幅提升了数据的写入和査询速度，同时也大幅提高了数据压缩率。相对通用数据库，读、写、数据压缩性能至少高十倍以上；TSBS 基准测试结果显示，相对于 TimescaleDB、 InfluxDB，性能也是远超
TDengine：高性能除高效的写入和查询之外，TDengine 还使用更少的磁盘空间和计算资源
TDengine：原生的水平扩展能力1、从设计的第一天起，TDengine 就是水平扩展的。对数据按照时间和设备两个维度进行切分
2、云原生，能充分利用云平台的存储、计算、网络资源的弹性能力具有弹性、韧性，可观测
3、在 10 亿时间线，100 个数据节点的情况下，性能也能得到很好的保证，彻底解决了“高基数”问题
2、云原生，能充分利用云平台的存储、计算、网络资源的弹性能力具有弹性、韧性，可观测
3、在 10 亿时间线，100 个数据节点的情况下，性能也能得到很好的保证，彻底解决了“高基数”问题
TDengine：大数据/小成本1、高性能，大幅降低对计算和存储资源的消耗
2、充分利用时间序列数据的特点，TDengine 构建了自己的缓存、流计算和数据订阅功能，大幅降低系统设计复杂度和运行成本
3、不用分库、分表，实时数据与历史数据统一，自带数据同步等工具降低运维成本
4、采用 TDengine 可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的总拥有成本降低至少 50%
2、充分利用时间序列数据的特点，TDengine 构建了自己的缓存、流计算和数据订阅功能，大幅降低系统设计复杂度和运行成本
3、不用分库、分表，实时数据与历史数据统一，自带数据同步等工具降低运维成本
4、采用 TDengine 可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的总拥有成本降低至少 50%
TDengine：60s 即可开箱体验1、支持 MQTT, OPC，Kafka 等各种数据源，无需一行代码，仅需做少量配置即可将数据高效写入
2、采用标准 SQL 做查询和流式计算，支持各种编程语言，没有学习成本，可立即上手
3、无需一行代码，即可与众多可视化、BI工具无缝集成
4、可通过 TDengine Cloud 立即使用体验，快速验证自己的应用场景
2、采用标准 SQL 做查询和流式计算，支持各种编程语言，没有学习成本，可立即上手
3、无需一行代码，即可与众多可视化、BI工具无缝集成
4、可通过 TDengine Cloud 立即使用体验，快速验证自己的应用场景
TDengine：信创生态兼容信创基础软件先锋
北京涛思数据科技有限公司是信息技术应用创新工作委员会（简称"信创工委会”）的成员单位。TDengine 为涛思数据完全自研的国产高性能时序大数据基础软件
监测领域的国产化替代解决方案
在国家核心工业领域的实时监控系统中替换国外 OsiSoft Pl，Wonderware 等实时数据库：
风、光、水、火、核发电领域
石油及石化开采、加工领域
煤炭等智慧矿山领域
烟草、冶金、快消品等传统制造业
军工行业
石油及石化开采、加工领域
煤炭等智慧矿山领域
烟草、冶金、快消品等传统制造业
军工行业
采用 TDengine 带来的核心优势：
性能强劲，超国外同类产品 10 倍以上兼容信创生态
切换简单，运维成本低
提供 7*24 小时 1对 1服务
提供边云协同能力，厂区与云端平台实时互动
切换简单，运维成本低
提供 7*24 小时 1对 1服务
提供边云协同能力，厂区与云端平台实时互动
TDengine Oss：主要功能
TDengine Oss 核心代码全部开源全球 50 多个国家安装实例超 500k/GitHub 全球趋势排行榜多次排名第一
TDengine 特有功能
高性能、支持水平扩展的时序数据库
在 TDengine OSs 基础上，有更多加强：
在一些特有场景，插入和查询性能更好
7多级存储，包括对 S3 的支持
每一级存储可挂载多个存储介质，进一步提高写入速度
数据分片（vnode）的合并、分拆，支持负载均衡
在一些特有场景，插入和查询性能更好
7多级存储，包括对 S3 的支持
每一级存储可挂载多个存储介质，进一步提高写入速度
数据分片（vnode）的合并、分拆，支持负载均衡
支持多种数据源的高效写入
支持 MOTT、Pl System、Wonderware、OPC、Kafka、InfuxDB、MySQL
PostgreSQL、Oracle、SQL Server 多种数据源
对各数据源的数据进行 ETL（提取、转换和加载），保证入库的数据质量
零代码，图形化配置界面，简单易用
PostgreSQL、Oracle、SQL Server 多种数据源
对各数据源的数据进行 ETL（提取、转换和加载），保证入库的数据质量
零代码，图形化配置界面，简单易用
TDengine 特有功能
支持各种行业的分析与可视化工具
TDengine 本身提供基于 SQL 的查询分析功能，并对时序数据提供了一些扩充
通过流计算，支持实时数据分析，支持流批一体
通过标准 JDBC、ODBC 等接口全面支持各种行业的分析与可视化工具
通过流计算，支持实时数据分析，支持流批一体
通过标准 JDBC、ODBC 等接口全面支持各种行业的分析与可视化工具
具有权限控制的数据共享、分发
提供数据库 vew 的功能，并进行权限管理，最大程度保证数据访问的安全
通过数据订阅功能，可以将数据实时的分发给应用
订阅的主题通过 SQL 定义，可灵活精细地控制分发数据的颗粒度，更好地保证了数据的安全和隐私
通过数据订阅功能，可以将数据实时的分发给应用
订阅的主题通过 SQL 定义，可灵活精细地控制分发数据的颗粒度，更好地保证了数据的安全和隐私
TDengine 特有功能
数据复制、同步
提供 TDengine 实例的数据备份、恢复，CSV 或其他格式文件的导入与导出
提供 TDengine 实例之间数据实时异步复制，云端数据可以从私有云异步复制到公有云，也可以从公有云到私有云
提供边缘协同，将存储在边缘侧 TDengine 实例的数据异步实时复制到云端
支持传输过程的数据压缩，显著降低流量消耗
企业特需的安全、运维功能
用户权限管理，支持库和表级别的访问控制，支持对订阅和 View 访问控制
数据库加密，链接加密传输
行为审计功能
更全面的可观测性指标
行为审计功能
更全面的可观测性指标
TDengine 特有功能
图形化管理界面
轻松管理库、表、流、订阅、UDF、节点、集群、数据源、数据复制、备份/恢复、用户、权限等等
提供 data explorer，便于查看数据，也可执行 SQL 查询
提供 License 管理、用户行为审计
各种示例代码、连接器的连接信息都已自动生成，Copy & Paste 就可工作
提供 data explorer，便于查看数据，也可执行 SQL 查询
提供 License 管理、用户行为审计
各种示例代码、连接器的连接信息都已自动生成，Copy & Paste 就可工作
国产化支持
支持各类国产操作系统，如统信 UOS、凝思、银河麒麟、中标麒麟等
支持各类国产 CPU，如龙芯中科、申威、飞腾等
部署方式TDengine Enterprise
可部署在边缘侧、本地、公有云、私有云或混合云上
TDengine Cloud
全托管的 TDengine 云服务，无需部署、安装或维护
TDengine 云服务大幅节省人力成本
用户无需操心繁琐的部署、优化、扩容、备份、异地容灾等事务，可全心关注核心业务，减少对 DBA 的要求，节省人力成本，中小企业的最好选择
安全可靠的企业级服务
提供数据定时备份、恢复，数据从运行实例到私有云、其他公有云或 Region的实时复制；提供基于角色的访问权限控制、IP 白名单、用户行为审计等功能；提供 7*24 的专业技术服务
TDengine 主要模块除核心的时序数据库之外，TDengine 还提供
缓存
数据订阅
流计算处理
ETL，数据管道工具
数据订阅
流计算处理
ETL，数据管道工具
TDengine 能大幅降低
系统复杂度
运营与维护成本
运营与维护成本
分布式架构主要逻辑单元
Dnode
Mnode
Vnode
Qnode
taosc
Dnode
Mnode
Vnode
Qnode
taosc
元数据的分布式设计能支持 10 亿时间线，完全解决时序数据的高基数问题
海量数据的处理：分区、分片分片(Sharding) 设计策略：
按照数据采集点进行分片，片称为 vnode
一个片里有一到多个数据采集点的数据
片可以分布到多台计算机上
一个数据采集点的数据只会在一个片里
片可以分布到多台计算机上
一个数据采集点的数据只会在一个片里
片通过中心化的管理节点进行管理
系统的负载均衡以 vnode 为单位进行的
系统的负载均衡以 vnode 为单位进行的
分区 (Partition) 策略：
按照时间维度进行分区
存储、计算分离引入计算节点 Qnode
计算与存储完全分离
计算节点 Qnode 可动态启停
Vnode 可以 split 或 Merge
计算与存储完全分离
计算节点 Qnode 可动态启停
Vnode 可以 split 或 Merge
数据写入流程High Availability
High Reliability
RAFT for Consistency
High Reliability
RAFT for Consistency
公司简介抱着给行业赋能，让客户成功的使命，涛思数据旨在通过技术创新为物联网、工业互联网等行业提供全栈、高性能、高可靠、可伸缩低成本的时序大数据处理引擎，创造出商业价值和社会价值。公司成立于 2017 年，已获红杉中国、经纬中国、GGV 等机构6900万 美元投资，在北京和美国硅谷均有办公室
公司创始人陶建辉在美国留学工作十多年后，回国创业，曾成功创办了“和信”与“快乐妈咪”两家高科技企业。团队全毕业于中国科大、中国科学院、清华、上海交大、美国密歇根大学、马里兰大学等知名学府或机构，都拥有硕士或博士学历，在分布式计算、数据存储和数据库上有多年的研发经验
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