作者按：7月28日周日下午，在TDengine物联网大数据平台开源两周后，涛思数据联合CSDN举办了「TDengine 和他的小伙伴们」Beijing Meetup活动。活动后，我应CSDN邀约，撰写此文，讲述了我开发TDengine的新路历程，为什么我会想到要开发物联网专用的大数据平台？与众多创业者和程序员们分享。
7月12日，涛思数据宣布将TDengine开源，10多万行C代码，包括最核心的存储引擎和计算引擎都上传到了GitHub上。
整整两周时间，GitHub上Star已经超过7300，Fork数已经超过1800，在开发者社区中获得的反响远超预期。应开发者要求，7月28日在北京进行了一次线下交流，现场互动十分热烈。
很多人好奇，为什么一个从没研发过大数据，也没研发过数据库软件的人，能研发物联网大数据平台软件？而且你怎么想到要开发这样软件的？你三次创业，每次都在跨界，怎么能做到的？
7月28日，我把创业过程中的思考和分析分享出来，供在创业路上的朋友特别是技术型创业者参考。
2016年初，我上家创业公司快乐妈咪被收购，一下就轻松下来。但总有很多朋友拉我去看项目，有想让我投资的，有想让我加入团队的。因为我在智能硬件圈子里有一定名气，因此看的最多的还是智能硬件、物联网相关的项目。花了自己不少时间仔细琢磨的有好几个项目。
第一个是菜市场的智能秤，希望通过智能秤将菜市场的信息流完全打通，打造一个不亚于美团的平台出来；
第二个是养殖物联网，希望对投料机进行自动控制，对养殖的鱼塘的环境进行监测，通过物联网将饲料、养殖、水产销售打通，形成平台；
第三个是电梯物联网，系统通过监测，由按期保修变成按需保修，而且建立全国性的电梯维保平台。
还有智能家居等好几个，但最终没有一个打动我，让我投入进去。因为我分析这些项目之后，发现他们成功的关键因素，都不是我或者现有团队具备的。但这些项目让我看到了物联网的前景，看到万物互联是不可阻挡的潮流，一定要抓住。我一个强技术背景，没有多少行业资源的人，能在这股潮流里找到什么样的机会？
我的第一反应就是研发一个物联网平台，但仔细一看，从IT巨头如微软、IBM、 Oracle、亚马逊，到工业巨头如GE、Siemens等等，无不有自己的物联网平台，特别是仔细看完GE的Predix，发现自己能想到的东西都被它做了。
再看国内，做物联网平台的公司就更多了，海尔、三一、徐工、阿里、百度等等，就更不用提无数Startup了。心一下就凉了，这个物联网平台是绝不能做了，要做就是瞎折腾，唯一的可能性是紧靠一行业资源，靠行业特性和市场资源取胜，但我偏偏没有多少行业背景和资源。
但在仔细看完很多物联网平台的资料后，终于发现了一丝曙光，那就是数据处理。物联网平台里模块很多，但其中很重要的一块就是数据处理，包括采集、存储、查询、分析和计算，是整个物联网行业里面比较共性的部分，个性化程度不高。
再仔细一看，大部分物联网平台，尤其是国内的，几乎无一例外的用的是Hadoop生态搭建的，用的是互联网行业流行的大数据架构，采集进来的数据先进Kafka, 然后分流进HBase/Cassandra/MongoDB等做持久化存储，进Redis做缓存，进Spark/Flink等做流式计算，后面再接应用、大屏展示等等。虽然我没有真正接触过大数据的处理，但了解这些通用的大数据框架后，我的第一反应就是，Hadoop这套体系太重，至少对于物联网大数据而言如此。搭建一个平台，居然要好多款开源软件拼接在一起，研发、运维效率会很低，数据一致性很难保证，定位一个问题牵涉的环节太多，很不适合私有化部署。
将各种物联网场景抽象出来，我总结出了物联网数据的十二大特点：
1.数据是时序的，一定带有时间戳；2.数据是结构化的；3.数据极少有更新或删除操作；4.数据源是唯一的；5.相对互联网应用，写多读少；7.用户关注的是一段时间的趋势，而不是某一特点时间点的值；8.数据是有保留期限的；7.数据的查询分析一定是基于时间段和地理区域的；9.除存储查询外，还往往需要各种统计和实时计算操作；10.流量平稳，可以预测；11.往往需要有插值等一些特殊的计算；12.数据量巨大，一天采集的数据就可以超过100亿条。
总结出这些特点后，一下豁然开朗，觉得采用Hadoop这些开源软件来处理物联网数据完全是大错特错。
物联网数据像日志数据，几乎没有更新操作的可能，那数据库中的事务处理的实现就完全多余；数据是时序的，时间戳自然可以作为主键，根本不需要复杂的索引结构；物联网数据是结构化的，像HBase、Cassandra那样用Key-Value来存储，计算效率和存储效率大打折扣，应该采用结构化存储才行；物联网数据的冷热程度是时间决定的，刚采集的数据是最热的，而不是用户点击决定。因此用简单的先进先出的内存管理就能很好的实现高效的缓存，根本就不需要Redis；物联网数据从一个设备来看，就是一个数据流，实现滑动窗口的流计算那不是一个最顺其自然的事情，哪用得上Spark这么复杂的引擎；对于数据分区，简单的按设备分区按时间段分区，就轻松解决，根本就不需要复杂的分区机制；物联网数据流是相对平稳的，而且物联网设备本身一定有缓存能力，完全可以抛弃Kafka这些套件，实现一个简单的消息队列和数据订阅来满足需求。
随后又发现有时序数据库，马上看他们文档和代码，发现他们利用了时序数据一些特点，但还是没有充分利用，而且只是定位为一个数据库。后面又了解到工业界有实时数据库，发现这些实时数据库都是老古董产品了，基本上都还是Windows上研发，价格贵，而且没有标准SQL，水平扩展几乎没有，大数据分析能力几乎没有，完全没有能力应对日益增长的大数据量和大数据分析需求，迟早会被淘汰。
我做完分析后很兴奋，觉得找到了一空白点。但我自己有没有能力研发这产品？仔细一琢磨，还是兴奋。
2008年，我创办和信，推送平台除推送之外，一个重要的模块就是消息队列。2009年，我们就研发了一个分布式高可靠、持久化存储的消息队列，每台手机需要推送的消息就放在一个队列里。消息队列与物联网的时序数据有区别吗？本质上没有。
一个是非结构化的，一个是结构化的；一个是简单的进和出，但另外一个是需要有分析和计算的；两者在系统的架构设计上没有大的不同。
考虑到必须设计成分布式系统，因为多年通讯设备研发背景，对我那是轻车熟路。因此，我应该具备所需要的知识储备和技能，自己多年积累的研发经验全部能派上用场 。
因此我迅速定位了自己要做的产品，那就是物联网大数据平台，要把时序数据库、缓存、消息订阅、流式计算等系列功能融合在一起，一站式的解决物联网大数据问题，这样才能将系统研发、维护的复杂度与成本大幅降低。前面两次创业，都是2C产品，让我养成了追求简单极致的习惯，马上又定下采用SQL接口，能通过JDBC接口与众多第三方工具无缝集成，安装部署要一键搞定的策略，目的是要让开发者用起来轻松，完全没有学习成本。
研究物联网数据的特点后，我想到了两个技术创新点，一是“一台设备一张表”的数据模型来极大提高单台设备的数据插入和查询效率, 二是给每张表打静态标签，将静态标签数据与采集的动态数据完全分开存储，来解决多表聚合查询问题。
想明白这些后，2016年底，接近50岁的我决定亲自写程序开干。为什么不找人呢？几个原因，1：自己做技术多年，有个心结，就是希望自己写的代码能被无数的人使用；2：开发难度大，特别是分布式，如果我自己不把主要框架搭完，把存储引擎写好，那团队效率会很低；3：这个产品的核心是技术，如果自己不重度参与研发，那公司会很危险。
我准备动手写的时候，告诉太太，如果我写的存储引擎在数据插入、查询速度上不比其他数据库好五倍以上，就当做我又写了一段好玩的程序。如果能达到五倍以上，那我就要再折腾一次。 因为在我的眼里，技术型的产品，要打败市场上现有的厂商，如果没有五倍以上的优势，那完全没有必要做，因为对方有人、有钱，有客户群，你凭什么与对方开战？
幸运的是，我2个月时间，写完一万八千多行代码，完全证明凭借我的两大创新，性能上可以秒杀市场上现有产品，因此就有了今天的TDengine。
研发底层基础软件，开发难，推广更难。即使功能、性能比现有产品好一个数量级，客户还是会以安全性和稳定性为由拒绝你，因此我想到应该用开源的方式，把最核心的代码和详细的设计都晒出来，让更多的程序员参与进来，将开发者社区建立起来。活跃的开发者社区能让所有大客户都感觉到所选的技术不会被抛弃，不会有重大安全漏洞, 可放心使用。
另外一方面，很多中小企业客户数据量不大，技术上有很多选择，如果不开源，他们就会选择一些其他的开源方案。本来就赚不到他们的钱，那为何不开源给他们，让他们免费用呢？不仅要让大家免费用，我们还要组织一个不小的团队来运营，与各种背景的开发者互动，回答他们的疑问，让他们得到技术支持和帮助，更希望他们参与进来，有荣誉感和自豪感，他们才可能发自内心地传播。
同时，通过开源，可以快速获得市场对产品的反馈，了解市场的需求，这是一件多好的事情，因此毫无犹豫的决定开源。大数据平台、物联网平台和数据库都已经有很多主流产品，挑战他们是一件困难的事情。而专为物联网打造的大数据平台，目前还没有，TDengine在全球是第一家。
物联网的市场在高速增长，采集的数据量更是指数式的上升，5年的时间，世界上90%的数据都会是物联网类型的数据，这个细分市场一定会成为一个主流市场。只要涛思数据团队继续努力，抱着开放、合作的态度，充分利用开源打造出技术生态，同时与全球的系统集成商、独立软件开发商、渠道等合作，积极的构建出商业生态，那TDengine一定有成为独角兽的一天。
喜欢丘吉尔说的一句话，“Success is not final, failure is not fatal, it is the courage to continue that counts”，继续奔跑吧，伙伴们！
