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当我们谈论“万物互联”时,其实谈的就是数据互联。而这些数据中,70%以上是「时序数据」——温度、压力、电压、定位、心率……都在一秒秒地变化,产生指数级增长的数据量。如何高效采集、压缩、分析并推理这些时序数据,成为了 AI 与物联网融合过程中的“卡脖子”问题。传统数据库显然吃不消,而 Apache IoTDB 作为国产开源的“国之重器”,已经走出了一条属于自己的路,正在被越来越多的企业所采用。

层级 | 能力说明 | 部署优势 |
|---|---|---|
端 | 嵌入式模式(Jar包级别)部署,无需额外服务 | 数据本地先采集、先分析 |
边 | 支持低功耗、高并发的数据写入和存储 | 边缘智能分析、事件检测 |
云 | 集群部署,水平扩展,高并发查询和写入 | 跨地区集中分析、建模 |

Apache IoTDB 已经在各行各业落地,成为时序数据采集、存储、智能分析的核心组件。以下是几个典型的实践案例,帮你直观感受它在不同业务场景下的能力:

在智能制造工厂,每一条生产线上都部署了数百个传感器,用于实时监控温度、振动、电流、电压等指标。IoTDB 以百万级并发写入能力,将这些高频采集的时序数据写入数据库。
电网企业需要每秒采集各变电站的电压、电流、功率因数等关键指标。IoTDB 在该项目中承担了边缘端数据采集+中心云分析的双重角色:
某市级交通局通过 IoTDB 构建了一个交通流量智能监测平台:
在油田或天然气管道中,IoTDB用于:
Apache IoTDB 不只是一个功能强大的时序数据库,它的文档质量和社区生态也是选择它的重要理由。
IoTDB 提供了详细且结构清晰的中文官方文档,包括但不限于以下内容:

此外,企业版的Timecho 官网也提供了针对企业落地的更多技术参考资料、最佳实践案例和咨询支持服务。
Apache IoTDB 自进入 Apache 顶级项目以来,保持着高速更新节奏,并积极适配前沿技术:
💡 这意味着:
选择 Apache IoTDB 不是押注某个新项目,而是依托一个已被工业界验证、持续优化、拥有强大背后支持团队的生态系统。
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