将蛋糕铺在《蒙娜丽莎》上，将番茄汤淋在《向日葵》上，不环保但是有交通
06-21
TDengine 根据中国信息通信研究院披露的数据，2016年中国云计算市场规模达1亿元，增速达48.4%。
中国公有云市场将保持快速增长。
不仅对于传统企业来说，在信息时代，将软件迁移到云端也是必要且重要的。
从技术发展角度来看，企业软件希望通过云计算技术加速自身业务的创新。
在传统模式中，软件产品的使用过程往往比较复杂。
迁移到云端后，不仅可以在云上实现一键部署，云的极致弹性还可以保证数据库集群的自动扩缩容，同时云提供的安全性供应商审计还可以提高运维透明度，资源账单可以帮助用户实现更好的成本管理。
近日，阿里云计算巢与数据库解决方案提供商商涛数据达成合作。
云原生时序数据库TDengine已在阿里云正式上线。
双方将共同探索软件在云端私有化部署的新形式，为车联网、物联网、工业互联网提供服务。
其他行业企业提供更简单、极其灵活、运维成本低、运行高效、安全性增强的云时序数据库解决方案。
对此，TDengine创始人和核心研发陶建辉表示，“我个人坚信云是未来，数据库等底层软件也必须迁移到云端。
借助云平台，软件厂商可以提供为用户提供更便捷的部署方式、更高效的成本管理方式，此外，利用云计算的资源弹性管理能力，软件厂商可以有效解决该领域面临的资源管理粗放、资源利用率低等困难，进一步加速。
“云软件的市场发展速度。
一键部署能力，最优集群包推荐“TDengine定位物联网大数据平台，本质上是针对全球数字化转型带来的‘万物互联’趋势。
在时序特征数据爆发式增长的当下，传统的数据处理架构已经成为企业数字化转型的一大障碍，搭建平台需要将多个开源软件拼接在一起，这将显着增加研发和运维成本。
预计将改变互联网数据市场，未来世界上90%的数据将是机器生成的数据，而目前世界上还没有垄断者这样做，TDengine的快速发展也注入了新的力量。
为这一领域注入活力。
” TDengine是一款开源时序数据库产品，已广泛应用于物联网、工业互联网、车联网、金融、IT运维监控等场景。
目前，大量企业客户和社区用户已在其核心业务场景中部署了TDengine，包括金融、物流、汽车、电商、智慧能源、智慧农业等行业。
这一切都得益于其高质量的性能和成本控制。
用户场景越多，TDengine面对的用户需求就越复杂。
从降低成本、提高效率的角度来看，打造高可靠、高性能、开箱即用的云时序数据库解决方案变得越来越迫切。
通过向企业应用服务商开放，在其平台上发布私有化部署服务，阿里云计算巢可以为客户提供一键部署云软件的能力，这与TDengine的需求不谋而合。
借助阿里云提供的丰富的云服务器选择，TDengine结合自身最佳实践和测试结果，根据不同设备的测点数据写入和业务查询需求，为用户提供三种最具性价比的云服务器规格。
企业可以根据自身场景快速选择合适的套餐并开展业务：其中阿里云i3g实例规格族基于先进的神龙架构，单盘IOPS高达50万，单实例1万IOPS；单盘读带宽3GB/s，写带宽1.9GB/s，整体IOPS和吞吐量提升高达50%；同时可以保证99.9%的访问请求保持数十微秒的读写延迟。
依托阿里云i3g实例，TDengine集群基础版包可同时支持每秒万个数据点的读写请求，标准版可支持每秒万个数据点的读写请求，专业版可支持每秒万个数据点的读写请求。
每秒 10,000 个数据点。
读写。
从性能释放和经济因素来看，阿里云本地SSD型i3g实例规格机是最佳选择，可以帮助用户进一步降低成本，提高效率。
除了以上三个套餐外，TDengine阿里云版还支持用户自定义实例规格。
通过设置TDengine数据节点数量，即可一键搭建TDengine高可用集群。
一般来说，数据存储的大小与设备上报数据的频率和数据保留的时间密切相关。
数据压缩后，TDengine具有超高的压缩能力。
一般来说，它可以将存储的数据压缩到其大小的10%。
企业可以自行选择磁盘大小。
官方推荐的最低标准是1TB SSD。
ROS（资源编排）帮助自动化集群部署，实现分钟级交付。
为了帮助客户简化集群部署的复杂性，阿里云计算巢创建了ROS（Resource Orchestration）来实现数据库集群的自动化部署。
通过简化和服务ROS，即使用户不懂JSON、YAML编写和ROS语法，也可以根据页面指导填写相应的配置参数并选择相应的包，顺利完成部署和构建。
TDengine是一个原生支持分布式分布、具有水平扩展能力的数据库。
集群部署后，如果用户随着业务需求的增加遇到集群资源使用瓶颈，可以通过增加节点数量来提高处理能力。
在阿里云计算Nest ROS的帮助下，TDengine在集群的自动部署和弹性扩缩容方面将进一步增强。
通过ROS实现数据库集群的自动部署，简化集群部署的复杂度。
与传统模式中数天甚至数周的私有化部署周期相比，用户通过阿里云计算巢部署TDengine，只需配置节点数量和相关参数。
，正常情况下，配置完成后就会进入部署状态，整个部署时间缩短至几分钟，给用户带来极大的便利。
有效避免资源浪费，增加安全性。
TDengine在阿里云计算巢的赋能下，实现了更高效的自动化部署和灵活的按量付费的计费模式。
成本是完全透明管理的——用户可以在创建集群之前看到它。
获得完整的成本估算并根据当前业务需求购买资源。
集群创建完成后，阿里云计算巢还提供专业的账单分析功能。
通过对集群资源的成本信息进行分类，用户可以清楚地了解不同业务之间的资源消耗情况，从而进行更有效的成本管理。
另外，对于企业用户来说，选择私有化部署的最大原因是数据安全的考虑。
为了让用户真正感受到“安全”感，计算巢提供了全面的操作日志和录屏记录，方便用户进行安全审计，提高系统运维透明度。
TDengine提供丰富的日志，可以按需查看用户操作和集群状态。
借助阿里云计算巢的功能，TDengine帮助用户进一步实现成本控制，有效避免资源浪费，同时也提高了安全性。
除了私有化部署服务外，阿里云计算巢还支持TDengine，全面管理用户资源，实现企业服务多元化。
注重产品和服务质量，生态建设与海外市场同步推进。
目前TDengine产品代码已达到万行水平。
对于付费用户，淘思提供一对一的技术支持，维护和更新将由专业人员处理。
“TDengine研发团队从用户需求出发，不断进一步打磨和更新产品功能。
同时，为了更好的服务用户，我们维护了数十个用户群，让用户的每一个问题都能得到专业的官方解答。
技术人员将为您解答疑问。
我会‘潜入’每个用户群，关注这些群聊消息，每天选择1-2个用户提问进行回复。
有时候对方不相信是我的回答。
“从陶建辉的回应中，我们可以感受到TDengine团队精益求精的服务态度。
在产品更新方面，最近发布的TDengine 3.0已经成为云原生时序数据库，解决了困扰时序开发的高基数问题支持10亿设备采集数据和节点，支持存储与计算分离，同时还打造了全新的流式计算引擎，无需集成Kafka、Redis、Spark、Flink等。
在产品和服务质量的双重保证下，TDengine的用户群也在不断扩大，全球运行的TDengine实例数量超过2000个，用户遍布全球。
市场也是TDengine发力的重点。
“我对海外市场充满信心，TDengine在Github上有19000个star，其中大约三分之二来自中国开发者，剩下的三分之一来自海外。
“根据陶建辉的分析，中国IT产业占全球市场的20%左右，海外市场有更大的发展空间。
不久前，陶思数据已成功部署并上线了海外官网，并率先在海外推出了海外官网。
” 9月份在海外发布TDengine Cloud Service版本，与大多数软件厂商一样，为了满足用户的业务需求，提升用户体验，TDengine也在大力开展生态合作，与云厂商的融合也是生态发展的一部分（Seamless）。
）。
其实就是围绕产品打造一个活跃的、庞大的生态系统，才有“百花齐放”的应用，从而形成良性。
“目前，TDengine 可以与 Kafka、Telegraf、Grafana、Google Data Studio、EMQ 等众多第三方工具集成得更加繁荣，通过这种赋能，TDengine 将能够进一步发挥其极致性能，赋能软件。
更好地与云融合，大幅提升软件服务在交付、部署和后续管理方面的效率和用户体验，帮助用户在降本增效的道路上进一步走上前行。
同时可以预见，通过阿里云生态系统和市场渠道的快速接入能力，TDengine的业务增长将更加可观。
目前，TDengine已上架阿里云计算巢软件免费试用中心。
有需要的用户可以点击阅读原文进入阿里云控制台开始体验。
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