TDengine 助力西门子轻量级数字化解决方案 SIMICAS 简化数据处理流程
SIMICAS® OEM 设备远程运维套件是由 SIEMENS DE&DS DSM 团队开发的一套面向设备制造商的数字化解决方案。在确定选择 TDengine 作为系统的时序数据库后,他们在 SIMICAS® OEM 2.0 版本中移除了 Flink、Kafka 以及 Redis,大大简化了系统架构。
SIMICAS® OEM 设备远程运维套件是由 SIEMENS DE&DS DSM 团队开发的一套面向设备制造商的数字化解决方案。在确定选择 TDengine 作为系统的时序数据库后,他们在 SIMICAS® OEM 2.0 版本中移除了 Flink、Kafka 以及 Redis,大大简化了系统架构。
在拓斯达的智能工厂整体解决方案项目中,传统的关系型数据库已经无法高效处理时序数据,在加载、存储和查询等多个方面都遇到了挑战,最终他们选择了 TDengine 来匹配工业传感器数据的应用分析场景。本文将讲述他们应用 TDengine 的具体实践。
在 OPPO 的穿戴产品的手环/手表类业务中,产生的数据类型为时序数据,具有写入量巨大且存在离线/历史数据补录(更新)的处理需求。此前使用的 MongoDB/MySQL 集群方案,后端存储压力较大,需要经常扩盘,针对此痛点,OPPO 云计算中心智慧物联云团队尝试调研对比了几款时序数据库(Time-Series Database)产品,试图寻找一个降本增效的解决方案。
从试用到正式上线的一年多里,释普科技从 TDengine 2.0 版本一直关注到 2.4。目前,释普的三款产品“监控保”、“数据宝”、“仪器保”均与 TDengine 达成了合作,不仅机器投入成本实现了显著降低,查询、存储等性能也能满足业务发展需求。本文将分享释普科技应用 TDengine 的实践经验,供读者参考。
存储上节省了将近40G的容量,总接入量每秒基本是20万个点左右。TDengine Database 不仅在分析业务模块上带来了性能上的巨大提升,更是在成本上达到了几乎对半的下调,极大地节省了中科云创在基础数据库建设上的投入。
同选用ClickHouse集群作为存储的TCL电子工业物联网平台对比,两个项目的数据规模差不多,TCL空调能源管理项目数据库服务器减少了一半。TDengine Database实现降能耗5%左右,预计每年为TCL空调实现降本收益上千万元。
在同等条件下,查询最近5天的数据,某关系型数据库平均耗时328.13秒,而用TDengine Database则平均耗时4.61秒,用时为原来的70分之一,查询效率提升了70倍,把数据拉长到3个月,效率也有15倍的提升。