兴盛优选监控场景的时序数据库选型与落地实践
兴盛优选 刘鑫
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时序数据库 - 用户案例, Chinese, Time Series DataBase
兴盛优选需要通过实时产生的数据来判断设备是否工作、检测通讯是否延时、观测 SNMP OID 流量是否正常等，从而保障运维与网络人员及时发现问题并修复。为高效处理各类时序数据，保障服务的稳定运行，在对比了 Elasticsearch、InfluxDB 和 TDengine 三款产品之后，他们选择并落地了 TDengine。
边缘盒子+时序数据库，美的数字化平台 iBUILDING 背后的技术选型
美的 iBUILDING 陈晓
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时序数据库 - 用户案例, Chinese, Time Series DataBase
在 2021 楼宇科技 TRUE 大会上，美的暖通与楼宇事业部首次发布了数字化平台 iBuilding，以“软驱硬核”方式赋能建筑行业。作为一个全新的项目，iBuilding 在数据库选型上比较谨慎，分别对比了多款 Database 产品之后，才做出了自己的选择。本文分享了他们的数据库选型思考和落地经验。
全校软硬件基础设施一站式监控 ，苏州大学以时序数据库替换 PostgreSQL
江苏纵目 陈修能
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时序数据库 - 用户案例, Chinese, Time Series DataBase
除了要对几千台摄像头进行数据采集加在线检测，苏州大学还有 1500 多台交换机和 4000 多台服务器，在数据库的选择上，它需要在扛住如此大量设备 24 * 7 高频长期写入的同时，还要确保相当出色的查询效率。从 PostgreSQL 到 TDengine，本文分享了江苏纵目在面对业务难点时，在数据库的选择、应用和成效方面的经验。
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
西门子 邓历波
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时序数据库 - 用户案例, Chinese, Time Series DataBase, 精选
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。
TDengine 在中天钢铁 GPS、 AIS 工业大数据调度中的落地
中天钢铁 王旦
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时序数据库 - 用户案例, Chinese
在 TDengine 平稳运行的数周时间里，中天钢铁的新系统平均每周收录 3000 多辆车辆表与 100 多条船只表，每张表中数据或多或少，累计数量已达百万，业务的实际效果也达到了预期。本文分享了他们对于新项目的数据库选型、应用的思考，同时也进行了业务效果分析。
数百亿数据压缩至 600GB，TDengine 落地协鑫能科移动能源数据平台
协鑫能科技术团队
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时序数据库 - 用户案例, Chinese, OpenTSDB, Time Series DataBase
为了解决广大新能源汽车车主面临的充电效率问题，协鑫能科打造了以换电为核心业务的移动能源品牌「协鑫电港」，需要对各种数据流进行科学管理、合理运用与智能调度，在数据库的选择上尤为重要。本文分享了他们对于能源数据库架构的搭建思考以及 TDengine 的应用心得。
毫秒级返回数据，TDengine 在大疆车载智能驾驶云端平台上的应用
大疆车载 吴坤
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时序数据库 - 用户案例, Chinese, 精选
为了满足智能驾驶业务的数据处理需求，大疆车载试图从多家数据库中进行选型调研，帮助智能驾驶业务提升写入查询性能、降低运维成本。本文将分享大疆车载在数据库选型、系统搭建和业务迁移等方面的经验。
写入速度提升数十倍，TDengine 在拓斯达智能制造工厂解决方案上的应用
拓斯达 文静
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时序数据库 - 用户案例
写入速度提升数十倍，TDengine 在拓斯达智能制造工厂解决方案上的应用。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。
双重调研测试后，OPPO IoT 类产品开始接入 TDengine
OPPO 唐恒建
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时序数据库 - 用户案例, 精选
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。
毫秒级返回数据，58同城 DBA 团队选择 TDengine 解决传感器数据处理难题
58同城 张广元
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时序数据库 - 用户案例, 精选
在 58 同城的驾考业务上，需要存储分析驾校教练车传感器产生的数据，这是典型的时序数据场景，开发人员对原有的 TiDB 性能并不是很满意，因此 DBA 团队开始调研更具针对性的时序数据库。基于自身的业务需求，他们在 6 款时序数据库中选择了 TDengine Database，在经过深入的调研测试之后，开始部署实践，最终业务痛点问题得到了解决。
