涛思数据TDengine

摘要： 为了解决平台的性能桎梏以及实现数据库自主可控，金航数码选择应用 TDengine 改造现有数据库架构。 阅读全文

摘要： 为了解决巨大数据量带来的数据存储挑战以及原方案性能不足的问题，经过多轮深入的技术探讨和选型评测，新奥新智选择应用时序数据库 TDengine Database 来改造原有数据架构，改造完成后，不仅系统架构得到了极大简化，数据读写能力也得到了极大提升，企业的总拥有成本显著降低，同时对于未来整体物联网平台的升级和扩展打下了良好的基础。 阅读全文

摘要： 华锐技术选择与 TDengine 展开合作，共同破解行情数据的处理难题，并在多个金融项目中实现大规模行情数据实时处理。 阅读全文

摘要： 近日，涛思数据旗下开源、高性能、云原生的时序数据库（Time Series Database，TSDB）TDengine 成功上线亚马逊云科技 Marketplace，为用户提供了更加丰富的订阅渠道。 阅读全文

摘要： 此次 TDengine 与一汽解放达成商业合作，双方也将从实际业务的发展需求出发开展更多有价值的技术合作，一一打破原有数据架构的数据存储问题，让汽车制造行业的数据处理实现更高程度的降本增效。 阅读全文

摘要： 近日，TDengine 3.0.2.0 正式发布了。这是自今年 8 月份 TDengine 3.0 发布以来的第一个重要改进版本。 阅读全文

摘要： 在此背景下，TDengine 与中泰证券正式签约合作，未来双方将深入探索数据技术如何更深度解决金融量化交易场景的数据技术难题，从时序数据处理需求特点出发进行金融项目的数据架构改革，共同推动金融行业向好向快发展。相信在中泰证券的助力下，时序数据库 TDengine 也能够更加精准快速进行技术创新升级，持续深化金融业务赋能行动。 阅读全文

摘要： 2022 年度“用 TDengine，写 TDengine”有奖征文活动如期而至，赶快打开你的电脑，把你与 TDengine 在 2022 年发生的故事用文字说给大家。 阅读全文

摘要： 对于物流企业来说，如何高效地记录和处理车辆的轨迹信息、应对每天海量监控数据的采集和处理工作，对于项目整体的交付效率至关重要。同时，伴随着数字化、智能化的不断加速，数据更是呈现出爆发式增长，老旧的数据架构越来越难以应对业务发展需求。在此背景下，诸多物流企业开始寻求数据架构的变革，特别是选择符合业务需求的时序数据库（Time Series Database，TSDB）产品，本篇文章汇总了国内四家大型物流公司的数据架构改造实例，给到读者参考。 阅读全文

摘要： 随着 TDengine 这款时序数据库（Time Series Database）在各个领域应用的越来越广泛，很多用户选择将 Grafana 与 TDengine 配合使用，以可视化的方式监控各项指标的运行状态。为了让用户更便捷地组合使用 TDengine+Grafana，我们不仅对 TDengine Grafana 插件进行了改造升级，还推出了基于 Grafana 的零依赖监控解决方案 TDinsight。本篇文章将对 TDengine + Grafana 的落地实施进行详细介绍。 阅读全文