墨天轮专访 TDengine 陶建辉：坚持做难而正确的事，三次创业成就不悔人生

导读： 时序数据库（Time Series Database）在最近几年被越来越多的用户接受并使用，并有广泛的应用场景。云原生时序数据库 TDengine 一直稳居墨天轮时序数据库榜首，其近期的海外发展也初见成效。本期，墨天轮技术社区邀请到了涛思数据领航者——陶建辉先生，针对公司创立初心、时序数据库未来发展趋势、数据库出海等话题展开探讨，同时有过三次创业经历的他也将分享自己的心得体会，以及对数据库从业者未来发展的建议！

涛思数据创始人 &CEO —— 陶建辉 

TDengine 创始人与核心开发。1994 年到美国留学，1997 年起，先后在芝加哥 Motorola、3Com 等公司从事无线互联网的研发工作。2008 年初回到北京创办和信，后被联发科收购。2013 年初创办快乐妈咪，后被太平洋网络收购。2017 年 5 月创办涛思数据，专注物联网大数据的处理，产品 TDengine 开源后，在 GitHub 全球趋势排行榜上多日排名第一。涛思数据已获红杉、GGV、经纬、明势资本等多家机构的近 7000 万美元的投资。

—— 以下为采访全文 ——

墨天轮社区：您创业选择的行业多样，从通讯、母婴行业再到现在的时序数据库，跨越的幅度也比较大，您最后选择时序数据库是基于怎样的初衷？

陶建辉：我上一家创业公司是做母婴智能硬件，智能硬件产生的数据都是时序数据，因此让我了解到了时序数据这样的场景。在公司被收购后，我看了很多智能硬件、物联网、工业互联网的项目，觉得时序数据的处理是一个共性的、相对标准的需求。而且 2016 年自动驾驶很火，自动驾驶能产生海量的时序数据，分布式能源也是很多人讨论，这些分布式能源系统产生的数据也是海量的，因此我认为时序数据处理将成为一个重要的技术领域。

调研发现市场上已经有 InfluxDB、OpenTSDB 这些产品，但这些产品做得一般般，并没有充分利用时序数据的特性，而当时 InfluxDB 已经融资 6000 多万美元，因此我认为这是一个值得创业的赛道。2016 年底就自己动手开始写程序，验证自己提出的 “一个数据采集点一张表” 这一数据模型的效率，测试发现，居然写入和查询性能至少比 InfluxDB 快五倍以上，因此我就正式决定融资、组建团队，这样，涛思数据在 2017 年 6 月就正式成立了。

墨天轮社区：TDengine 在开源方面是比较成功的，如何在开源的同时实现商业化？

陶建辉：当前 TDengine 主要通过企业版和云服务实现商业化。相比开源版，TDengine 企业版拥有更多企业所需要的数据库运营维护功能，比如数据备份、容灾、加密、安全传输，以及可视化的管理界面、数据的多级存储、边云协同等等。但开源版与企业版的核心功能都是完全一样的。

云服务更多的是面向中小企业用户，是全托管的时序数据处理平台，这也将是我们今后很重要的收入来源。

墨天轮社区：相较于 InfluxDB，TDengine 有哪些差异化的优势？目前您认为 TDengine 最成功的标杆应用案例是什么？

陶建辉：相对于 InfluxDB, TDengine 有以下几方面的优势：

• 超强性能，基于全球公认的时序数据基准测试结果来看，TDengine 的写入性能是其 3.0 ～ 10.6 倍， TDengine 的查询性能是其 1.9 ～ 37.0 倍，平均 11.3 倍，磁盘空间的占用也有明显优势；

• TDengine 不仅只是一个时序数据库，它还带有缓存、数据订阅、流式计算的功能，是一个极简的时序数据处理平台，这样能大幅降低整个数据平台设计的复杂度和运维成本；

• TDengine 更简单易用，因为支持标准 SQL。

TDengine 最成功的标杆案例之一应该是跨越速运的车辆轨迹数据处理，在资源的节省方面极其显著。与 Hadoop 系统相比，采用 TDengine 之后，服务器台数由 21 台降为 3 台，磁盘空间由每日的 352G 降为 4G，而且运营维护变的极为简单，降低人力成本（详细请看：https://www.taosdata.com/user-cases/4863.html）。

墨天轮社区：最近 AI 热潮来袭，TDengine 在人工智能方面有哪些发展成果及未来规划？

陶建辉：TDengine 一直再筹划进入人工智能领域，因为时序数据分析需要 AI 。我们早已规划用 AI 以及机器学习的方法来做时序数据预测以及时序数据的异常检测，而且通过插件的方式来提供，同时也提供一个分布式计算框架，用户还可以基于这个框架开发并运行自己的算法。这样，传统的基于简单规则的实时预警以及预测就会更加智能、精准，让用户能更好的洞察业务运营的状态，更快更好地做出商业决定，提升整个运营的效率。

墨天轮社区：数据库出海是一个老生常谈的话题。您认为现阶段 TDengine 的出海道路走得如何？针对中国数据库出海，您有哪些经验和心得分享一下吗？

陶建辉：TDengine 的出海还在尝试之中，已经花了一年时间了，有了一些初步效果。主要表现在两方面，首先，TDengine 英文网站的流量在大幅上升，每天总有人通过这个英文网站联系我们销售；其次，我们在北美已经有付费客户，越来越多的美国公司与 TDengine 在结成合作伙伴关系。

数据库乃至所有 2B 软件出海很不容易，目前还没有成功的先例。但是数据库软件要获得真正的成功，不沦落为一个系统集成商、软件定制开发商，必须走出海这条路。因为数据库软件是标准化的产品，与文化政治形态关系不大，适合全球推广。而在国内，为软件特别是底层软件买单的理念尚未形成，且整个中国市场不到全球市场的 10%，如果放弃 90%的市场不做，那很难与海外对手 PK，最后一定会失败。虽然中国在全力支持国产软件，但最终的选择权在用户手上，中国非军工、政府、国企的用户，最终一定会选择使用在全球最有竞争力的开源产品。这样只做国内市场的产品最终会很难过个好日子。

墨天轮社区：您认为目前国产时序数据库的落地情况如何？主要应用在了哪些领域？面临哪些困难和挑战？

陶建辉：中国是制造大国，目前又在全力推动数字化转型，因此时序数据库在中国有很多应用场景。从 TDengine 的安装实例就能看出，从 2020 年 8 月 TDengine 开源集群版后，已经有超过 25 万 TDengine 安装实例，遍布全球 50 多个国家，但近 70%的安装还是在中国。因此中国是需要时序数据库的。

从我们用户来看，用户分布在电力、石油、石化、制造、汽车、矿山、烟草、交通、物流、食品等众多领域。所有需要采集数据的场景，都可以使用时序数据库。

在中国面临的最大挑战就是用户不乐意花钱，即使购买，客单价也很难上去。还有一个，中国绝大部分企业还没有购买软件服务的意识，这样导致大部分合同还是永久 License，而不是按年续费。

墨天轮社区：您认为初创公司如何才能招到高精尖人才、减少人才流失？

陶建辉：第一，待遇要到位，总的待遇包一定要超过华为、阿里、腾讯等企业，否则绝大部分高端人才不会加盟；第二，要有梦想，公司的发展要有足够大的空间和市场价值，这样优秀人才的个人价值才能充分体现。减少人才流失，不外乎几个手段：

• 待遇需要依据市场的变化做出调整；

• 打造企业文化和价值观，多关心员工并处处为他着想，让他感觉到被尊重、是公司大家庭的一份子；

• 要多交给有挑战性的工作，让他觉得有施展才华的舞台，让他能看到公司的成长以及他个人的成长。

墨天轮社区：您创业到现在有 15 年了，讲讲您最难的时候。为什么会陷入危机? 是怎么渡过的？

陶建辉：我创业最难的时候，是 2010 年年初，公司（和信）一分钱都没有了，办公室因为拖欠房租都被封了，完全是走投无路。但我当时坚信，我做的手机消息推送服务一定有市场，技术绝对领先，因此我就咬牙扛了下来，找同学、朋友借钱度过的难关。幸运的是，我坚持几个月后，和信就被台湾的联发科收购了。

墨天轮社区：都说 35 岁是技术从业者的一道坎，面对年龄焦虑，您认为数据库从业者如何摆正心态、坦然面对？

陶建辉：对于数据库开发而言，35 岁是刚刚开始的年龄。 要成为系统软件的开发高手，大学毕业后，如果没有十年以上的技术磨炼，是难开发操作系统、数据库这类软件的。而且这十年，是需要有研发高手指导、参与过同样复杂度软件开发的。另外一方面，应用软件的开发每一年都不同，各种语言、工具层出不穷，但对于数据库的开发而言，五年、十年都几乎没有什么变化，因为底层技术的改变是缓慢的，很适合 35 岁以后的人来做，因此数据库的研发特适合能坐得住、能且乐意啃硬骨头的人做。

阅读原文：https://www.modb.pro/db/633711

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