時序數據庫的作用

在工業(yè)互聯網快速發(fā)展的大背景下，工業(yè)生產現場投放了大量的設備傳感器和監(jiān)控系統(tǒng)，二者提供的實時數據能夠反映設備的狀態(tài)和生產的進度，其中的大多數據都是按照時間順序形成的實時數據。這些海量實時數據有著多樣化的分析需求和重要的參考價值，此現狀下能夠融入大數據生態(tài)并具有良好擴展性的時序數據庫應運而生。對企業(yè)而言，設計并實現基于時序數據庫的工業(yè)大數據存儲管理系統(tǒng)，能夠為產品的可視化運維、預測性維護、遠程智能管理等方面提供依據，降低人員、時間等成本，同時加速工業(yè)化與信息化的深度融合，促進復雜重型裝備制造業(yè)的轉型升級，產生社會經濟效益。

時序數據庫怎么產生的？

隨著移動端發(fā)展走向飽和，現在整個 IT 行業(yè)都期待著“萬物互聯”的物聯網時代。在物聯網場景中，往往有許多各類不同的終端設備，布署在不同的位置，去采集各種數據，比如某一區(qū)域有 10萬個 loT 設備，每個 loT 設備每 5 秒發(fā)送一次數據。那么每年會產生 6307億 個數據點。而這些數據都是順序產生的，并且 loT 設備產生數據的格式全部是一致的，并且沒有刪除和修改的需求。針對這樣按時海量寫入無更新場景，時序數據庫應運而生。

業(yè)界典型時序數據庫解析

近2年來時序數據庫正處于高速發(fā)展的階段。國內外云市場各大主流廠商已經從整個時序生態(tài)的不同角度切入，形成各自特色的解決方案完成布局，開始搶占流量。

而以Facebook Gorilla為代表的時序數據庫則是脫胎于滿足自身業(yè)務發(fā)展的需要。學術上，在時序領域里面更是涌現了一大批黑科技，把時序數據的技術深度推向更高的臺階。

阿里的TSDB團隊自2016年首版時序數據庫落地后，逐步服務于DBPaaS，Sunfire等等集團業(yè)務，在2017年中旬公測后，于2018年3月底正式商業(yè)化。

在此過程中，TSDB在技術方面不斷吸納時序領域各家之長，開啟了自研的時序數據庫發(fā)展之路。