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TDengine ×英特尔 边缘洞见软件包 加速传统行业的数字化转型

作者:TDengine
  • 2022 年 6 月 28 日
  • 本文字数:990 字

    阅读完需:约 3 分钟

TDengine 已经支持工业英特尔® 边缘洞见软件包 为加速传统行业的数字化转型,英特尔推出了工业英特尔® 边缘洞见(Intel® Edge Insights for Industrial,以下简称 EII)软件包。众所周知,在工业生成的很多环节,都会产生大量的时序数据(Time-Series Data),数据就是财富,通过对这些数据进行全方位的分析,有可能挖掘出对业务决策很有帮助的信息,从而进一步创造价值、提升效率。

EII 可以在 Docker 上运行,以便将基础设施与应用程序分开,让用户能够更快地进行开发。

其官方说明如下:

(图片来源:工业英特尔® 边缘洞见软件包


工业英特尔® 边缘洞见软件包是经过生产环境验证的软件堆栈,可在边缘安全地提取、分析和存储视频与时序数据。从上面的架构图也可以看出,在软件包之上编写自己的算法模型也是非常容易的。

TDengine 是由涛思数据开发的开源、高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库Time Series Database),在物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融等领域。

  • 通过创新的存储引擎设计,无论是数据写入还是查询,TDengine 的性能比通用数据库快 10 倍以上,也远超其他时序数据库,而且存储空间也大为节省。

  • 通过原生分布式的设计,TDengine 提供了水平扩展的能力,只需要增加节点就能获得更强的数据处理能力,同时通过多副本机制保证了系统的高可用。

  • TDengine 采用 SQL 作为数据查询语言,减少学习和迁移成本,同时提供 SQL 扩展来处理时序数据特有的分析,而且支持方便灵活的 schemaless 数据写入。

时序数据处理是 EII 中的重要模块。为支持时序数据的存储和分析,目前 EII 使用的时序数据库为 InfluxDB。跟 InfluxDB 相比,TDengine 在性能和压缩率方面都有非常明显的优势。具体对比可以参考相关测试报告:《TDengine 和 InfluxDB 写入性能对比测试报告》《TDengine 和 InfluxDB 查询性能对比测试报告》。因此,涛思数据的工程师尝试将 TDengine 引入了 EII,使得时序数据能够保存在这款更为高效的时序数据库中,提升处理效率并降低成本。

引入 TDengine 之后,具体的数据流程如下:

感兴趣的读者可以参考 Intel 网站上的相关文档来使用 EII + TDengine。读者可以参照该文档,构建自己的 Docker 镜像。运行 EII 之后,可以使用 Telegraf 来采集时序数据,将其保存在 TDengine 之中,然后可以用 Grafana 以图形化方式查看。


想了解更多TDengine Database的具体细节,欢迎大家在GitHub上查看相关源代码。

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高性能、分布式、支持SQL的时序数据库 2021.11.04 加入

官网:http://www.taosdata.com GitHub:https://github.com/taosdata/TDengine

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