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国产化环境实测：航空航天智能升级实践，时序数据库 TDengine 落地要点
         一次试飞产生 50 到 500 GB 数据，三年后审查方要求你从里面找出某 3 秒的异常段，还要证明这段数据自采集以来从未被修改过——这个要求，西北某航天测控单位科研院所每年要面对数次。难的不是找，是证明。遥测 PCM 流、飞参记录、试车台通道数据在原有体系里分属三套系统，归档格式各不相同，关联性分析做不了，适航符合性审查时只能人工拼材料。该单位最终用 64 节点集群重构了...
数据库
作者小头像 所见即我 2026-10-26 20:04:36
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2026-10-26 20:04:36
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企业级时序数据库进入全功能免费时代：工业数据流 AI 化的技术路径（农业篇）
在农业这类场景里，数据从不稀缺，稀缺的是把数据用起来的能力。把镜头对准农业，大棚温湿度传感器、土壤传感器、滴灌、无人机发出的每一个数据点背后都是业务动作。把上千个大棚传感器与滴灌、温控联动，做精准用水与生长环境调控，最终换来灌溉用水量下降，亩产提升，能耗与人工成本双降。把问题摊开看，农业绕不开的坎就是点位分散、特征值率低、通信不稳，水肥依赖经验，数据利用率极低，它是所有数字化的起点。具体落地...
数据库
作者小头像 所见即我 2026-09-22 19:05:00
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2026-09-22 19:05:00
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IoT 场景下物联网平台设备影子状态的国产化时序 database 实践
物联网平台的设备影子状态系统越建越多，但数据孤岛让每个系统的价值都被打了折扣。在物联网平台行业，构建统一的时序数据底座已经成为数字化升级的重要方向。删除过期数据时需要停服或锁表，影响在线业务。在现有技术路线下，数据分散存储导致集成难度大、分析效率低。从数据基础设施角度看，该业务场景的核心诉求是把海量时间序列数据收敛到一个合适的时序数据库中，而TDengine作为面向这类workload优化的...
IoT
作者小头像 所见即我 2026-08-25 20:21:48
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2026-08-25 20:21:48
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国产化落地：基于 TDengine 的钢铁质量追溯解决方案的政企实践
从铁矿石到成品卷板，一条热轧产线每天产生超过10万条质量检测记录。这些记录包括板坯温度、轧制力、厚度偏差、表面缺陷等信息，需要与生产订单、炉号、批次等关键信息绑定，才能在客户提出质量异议时快速定位原因。在钢铁生产现场，在政企用户推进数字化转型的过程中，如何构建稳定、可扩展的时序记录底座成为核心议题。在钢铁生产现场，产线增加一个新的传感器属性，需要对数十万张表做ALTER，维护工作量巨大。当机...
硬件开发
作者小头像 所见即我 2026-07-20 17:22:42
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MindSpore + TDengine：国产 AI 框架的时序数据分析实践
时序数据库、TDengine、MindSpore、国产 AI、异常检测
MindSpore 数据挖掘
作者小头像 所见即我 2026-06-23 15:28:46
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