在过去几十年里，工业软件一直是围绕“应用系统”构建的。SCADA、MES、工业实时数据库、报表系统以及各种分析工具，都是以独立应用的形式存在，每个系统都有自己的...

在上一篇文章中，我们讨论了工业数据基础设施的整体演进路径：从工业实时数据库（Time Series Database），到工业数据平台，再到 AI 原生工业数据...

工业数据系统正越来越多地融入更广泛的数据生态之中。过去，工业数据大多被封闭在 SCADA、DCS 以及工业实时数据库等专用系统中，这些系统的设计重点是可靠采集与...

数据可以存储在工业实时数据库中，也可以通过各种分析管道进行处理，但对于工程师和操作人员来说，系统的主要交互界面始终是可视化界面。他们通过可视化来监控设备、分析问...

SonnetDB 是由 IoTSharp 团队（maikebing）开源发布的一款高性能时序数据库引擎，基于 C# / .NET 10 构建，采用 MIT 许可...

在工业 4.0 的宏大叙事中，数字化转型正从“连接万物”的初级阶段向“即时决策”的高级阶段跨越。如果说上半场的重点在于如何通过各种协议将传感器信号接入系统并“存...

时序数据库的价值并非停留在技术概念层面，它已在多个行业中成为支撑关键业务流程的基础设施。以下是时序数据库应用的典型场景：

在物联网领域，从智能电表每隔数秒上报的读数，到城市交通网络中持续流转的车流信息，这类按时间序列生成的数据规模正以指数级膨胀。

过去几十年，工业系统一直在不断提升数据采集与存储能力。工业实时数据库、工业互联网平台以及各类数据基础设施，已经能够处理海量的时序数据，很多企业也为此投入了大量资...

2026年，随着物联网、工业互联网、车联网和AI的全面爆发，一种专门为“时间”设计的数据库——时序数据库，正在从幕后走向台前。尤其是在信创政策的强力驱动下，国产...