北京濤思數據科技有限公司（TAOS Data）瞄準日益增長的物聯網數據市場，專注時序空間大數據的存儲、查詢、分析和計算，不依賴任何開源或第三方軟件，開發了擁有自主知識產權、100% 自主可控的高性能、分布式的物聯網、工業大數據平臺 TDengine。

TDengine 的核心模塊是高性能、集群開源、云原生、極簡的時序數據庫。TDengine 專為物聯網、工業互聯網、電力、IT 運維等場景設計并優化，具有極強的彈性伸縮能力。同時它還帶有內建的緩存、流式計算、數據訂閱等系統功能，能大幅減少系統設計的復雜度，降低研發和運營成本。它能安全高效地將大量設備、數據采集器每天產生的高達 TB 甚至 PB 級的數據進行匯聚、存儲、分析和分發，對業務運行狀態進行實時監測、預警，提供實時的商業洞察。

公司已經在全球范圍內取得多項技術發明專利。濤思數據采用 AGPL 許可證，已經將 TDengine 的內核 TDengine OSS (存儲、計算引擎和集群）100% 開源。濤思數據將盡最大努力打造開發者社區，維護這個開源的商業模式，相信不將最核心的代碼開源，任何基礎軟件都將無法贏得市場。濤思數據希望通過開源，快速獲得市場反饋，完善產品，完善生態，而且吸引更多的開發者加入到這個項目中。

國內大數據行業呈現的“金字塔型” 競爭格局，本質源于通用技術方案與物聯網場景特殊需求間的適配鴻溝。頂層企業憑借成熟生態與資源優勢占據市場高地，底層企業則依賴細分領域的定制化服務尋求生存，而中間層企業競爭尤為激烈。隨著行業集中度動態調整與跨界競爭加劇，各層級邊界正逐漸模糊，企業亟需以技術創新為突破口實現突圍。

在技術差異化構建競爭壁壘方面，濤思數據聚焦物聯網數據的時序性、高并發寫入和實時分析特性，自主研發創新存儲引擎。該引擎實現數據寫入與查詢速度的大幅躍升，數據壓縮率顯著提高，相比通用數據庫，讀寫性能與數據壓縮效率提升超 10 倍，有效降低存儲成本與計算資源消耗，為物聯網場景提供高效數據處理解決方案。

在商業模式創新上，濤思數據采用“核心代碼開源 + 商業增值服務” 模式，通過在 GitHub 平臺開源核心代碼，吸引超 2.3 萬開發者參與，形成龐大技術社區。開發者在社區中試用、反饋，推動產品迭代優化，實現從社區獲客到企業版、云服務版商業轉化的閉環，2024 年簽約金額翻倍增長，充分驗證該模式的有效性與市場潛力。

技術自主性是濤思數據另一關鍵優勢。TDengine 完全自主可控，不依賴第三方組件，單機可實現每秒百萬級數據寫入，查詢速度提升 10 倍，重新定義物聯網數據處理基礎設施標準，從底層技術保障數據安全與系統穩定性，滿足工業、能源等對數據處理高可靠性要求的行業需求。

未來，濤思數據將持續深耕時序數據處理領域，依托中科大、清華等頂尖學府技術專家組成的核心團隊，借助經緯、紅杉等頂級資本近 7000 萬美金投資，加大研發投入，深化技術創新，進一步鞏固在時序數據庫領域的領先地位，應對 “金字塔型” 競爭格局挑戰，開拓更廣闊市場空間。

TDengine 的核心價值，源于它從架構層面重新定義了時序數據庫，在于它以最低的成本，把最復雜的時序數據處理問題，變成最簡單的解決方案。

傳統數據庫在處理時序數據時，往往要在性能、存儲和運維之間做權衡，而 TDengine 一開始就為時序數據而生，從底層架構就著眼于高頻寫入、高效查詢、超強壓縮與極簡運維這幾個核心痛點。

1.架構創新：為時序而生，不是“兼容時序”

TDengine 并不是在已有數據庫基礎上“加個時序插件”，而是自研底層，從零開始設計的。核心特點包括：

• 一個設備一張表 + 超級表模型：天然適配 IoT、工業互聯網等場景中“多設備、強結構化”的數據組織形式，查詢和管理更直觀高效。

• 列式存儲 + 數據塊級壓縮 + 內建緩存機制：相比傳統行式數據庫，TDengine 能將數據壓縮比提升至 10 倍以上，同時大幅減少 IO，提高查詢性能。

• 計算與存儲解耦、可水平擴展的分布式架構：無論是百萬設備的接入，還是 TB 級數據的分析，都能平滑擴展，支持用戶業務不斷增長。

  
  

2.降本增效：在“存、算、管”三方面做到極致

• 極致壓縮帶來存儲成本的大幅下降，一些客戶反饋 TDengine 能將存儲空間減少 70%-90%。以順豐科技為例，應用 TDengine 后，服務端物理機由 21 臺降至 3 臺，每日所需存儲空間為 93GB（2副本），同等副本下僅為 OpenTSDB+HBase 的約 1/10。

• 內置訂閱、流處理、聚合函數等功能，用戶無需依賴第三方 ETL 工具，簡化數據處理鏈路。

• 零依賴、開箱即用，部署簡單，學習成本低，極大降低了企業的使用門檻和維護成本。

3.聚焦真實場景，釋放業務價值

TDengine 的產品設計始終立足于真實業務場景，不是為了“炫技”，而是為了解決企業在數據采集、存儲、分析過程中的核心難題。

• 在智慧交通領域，TDengine 支持橋梁健康監測、隧道通風控制、智慧高速等場景的海量設備接入，實現數據的秒級寫入與毫秒級查詢，加快感知-決策-控制的閉環。

• 在新能源發電行業，像晶科能源這樣的客戶利用 TDengine 搭建覆蓋電站運維、設備管理與功率預測的一體化平臺，高效支撐全國范圍內的多站點數據管理。

• 在工業制造場景，TDengine 則廣泛應用于產線上設備運行監控、工藝參數采集與異常報警，如浙江某設備廠通過部署 TDengine，將報警時效從分鐘級縮短至秒級，顯著提升了生產效率。

每一個案例背后，都是 TDengine 在客戶現場打磨出來的能力，目標是同一個：讓時序數據真正服務業務價值最大化。

在公司內部，我們始終堅持“做實用的技術、解決真實的問題”。從最初的閉源到 2020 年核心代碼開源，是一個經過深思熟慮的決定。開源并非簡單的營銷策略，而是我們構建全球化技術生態的起點。正如創始人陶建輝所說：“開源能把產品打磨得更扎實、也能吸引最優秀的開發者和客戶。”通過與全球開發者的深度互動，TDengine 得以快速迭代優化，不斷增強自身的穩定性和易用性。如今，開源已成為 TDengine 的底色，也是濤思數據構建可信賴國產基礎軟件的一塊重要基石。

AI 浪潮下，我們認為時序數據庫在物聯網領域的未來將圍繞"智能升級"與"數據價值"兩個核心展開。面對每秒千萬級的數據寫入需求（如新型電力系統的毫秒級采集），TDengine 始終以高性能、強擴展性為基石，通過獨創的存儲架構和流式計算能力，為工業傳感器、車聯網、能源監測等場景提供實時數據底座。

隨著 DeepSeek 年初的爆火，TDengine 也隨即發布了 TDgpt，作為 TDengine 內置的時序數據分析 AI 智能體，具備時序數據預測、異常檢測、補齊和分類功能。讓傳統工業企業在無需重構數據架構的前提下，就能實現智能化升級。

未來，我們也將聚焦于幫助企業挖掘數據價值的方向，通過樹狀結構組織設備采集的數據，實現數據的標準化、實時分析和可視化，讓用戶對任何一個或一組設備產生的數據能方便的查看、分析和計算，洞察運營狀態，將數據的價值最大化。

我們始終秉持"技術普惠"理念，通過開源核心代碼、推出全托管云服務 TDengine Cloud，讓中小型企業也能享受頂尖的時序數據處理能力。未來，我們將深化與AI框架的集成，在邊緣計算與云端協同中探索更多可能性，讓物聯網數據真正成為驅動智能世界的血液。

【TDengine】

TDengine 是一款專為物聯網、工業互聯網等場景設計并優化的大數據平臺，其核心模塊是高性能、集群開源、云原生、極簡的時序數據庫。它能安全高效地將大量設備每天產生的高達 TB 甚至 PB 級的數據進行匯聚、存儲、分析和分發，并提供 AI 智能體對數據進行預測與異常檢測，提供實時的商業洞察。

【TDgpt】

TDgpt 是 TDengine 內置的時序數據分析 AI 智能體，具備時序數據預測、異常檢測、補齊和分類功能。它能無縫對接各種時序數據模型、大語言模型、機器學習及傳統統計算法，并支持算法動態切換，用戶只需通過一條 SQL 語句即可輕松體驗。此外，通過開放的 SDK，開發者能將自己開發的AI算法或模型輕松集成到 TDgpt，立即為TDengine 全行業用戶所使用。

解決方案場景：

【電力需求預測】

電力需求預測是能源管理的智能中樞，為電力系統提供全流程決策支撐。它通過精準預判用電趨勢動態優化資源配置，保障電力供應穩定與電網高效運行。電力需求預測深度融入電力市場交易體系，幫助供需雙方實現價值最大化。作為能源轉型的底層能力，預測模型持續為清潔能源調度和新型電力系統建設注入確定性。

【風力發電預測】

新能源發電預測是保障電網穩定運行的核心技術，通過精準預判天氣波動與發電趨勢，動態優化儲能調配與電力調度，有效避免供電中斷與運營風險。結合氣象數據與智能模型，持續提升預測精度，賦能企業制定高效發電策略，強化市場競爭力。

【運維異常檢測】

實時監控CPU、內存、硬盤及網絡核心指標，是保障服務器穩定運行的智能中樞。通過動態基線分析與異常模式識別，系統能精準預警潛在風險，區分程序漏洞、安全攻擊或硬件故障，為主動運維提供方向，降低誤報率，同時攔截可能導致宕機的嚴重問題。