北京2022年8月16日 /美通社/ -- 2022 年 8 月 13 日，领先的企业级开源时序数据库厂商涛思数据正式发布 TDengine 3.0。TDengine 3.0 是真正的云原生时序数据库（Time Series Database），重构了分布式架构，引入 RAFT 一致性协议，可以支持 10 亿个时间线、100 个节点；完善并优化了对消息队列、流式计算和缓存的支持，可作为一个极简的时序数据处理平台；重新设计了计算引擎，可提供便捷、完备的数据分析功能。
TDengine 是一款开源的时序数据库，专为物联网、工业互联网、金融、IT 运维监控等场景设计并优化。作为一款业界领先的时序数据库产品，TDengine 从设计之初就引入了"一个设备采集点一张表" "超级表"等创新概念，支持 SQL、开源集群功能，集成了消息队列、流式计算和缓存等功能，使其得到大量用户的青睐，TDengine 1.6，TDengine 2.0 成为最具代表性的版本。
从 2019 年 7 月开源至今， TDengine 在 GitHub 上已经收获 18.8k star，每天有超过 1000 人次克隆代码，在开发者社区已经形成了一定的影响力。目前已经有大量的企业客户和社区用户将 TDengine 部署在其核心业务场景中。日常有大量的社区开发者基于自己的业务需求，提出 issue，贡献功能，社区非常活跃。
十四五以来，数字化转型加速，物联网、工业互联网等场景需要处理的时序数据成指数级增长，这对数据处理架构提出了越来越高的要求。基于大量的用户反馈，基于对未来技术发展趋势的判断和对时序数据处理的深刻理解，经过一年多时间的努力开发，涛思数据团队正式推出了 TDengine 3.0。
新版本提供了以下核心功能。
1. 云原生 (Cloud Native):
a. 时序数据与元数据处理全部采用分布式技术，实现计算和存储分离，具备水平扩展能力，存储和计算资源可动态扩容或缩容
b. 支持 10 亿个时间线，支持 100 个以上节点，整个集群的启动速度可以控制在一分钟以内，完全解决时序数据业内的 High Cardinality 的问题
c. 支持多副本，采用了 RAFT 一致性协议，保证系统的高可用。另外通过 WAL 来保证数据存储的高可靠
d. 支持容器和 Kubernetes 部署，具备完善的可观测性(Observability)，让系统的运营维护变的轻松简单
2. 极简时序数据平台(Simplified Solution)：
a. 支持消息队列，可指定各种过滤条件，应用可以仅仅订阅满足条件的数据，而且对外提供的 API 与 Kafka 类似，无学习成本
b. 支持流式计算，除连续查询外，也支持事件驱动的流计算，采用 SQL 语法，支持自定义函数，让流计算的学习成本几乎为零
c. 支持缓存，每条时间线的最新数据全部缓存，通过 SQL 函数就可快速获取，无需再集成 Redis 等缓存软件
d. 通过对缓存、流式计算、消息队列的支持，采用 TDengine 的时序数据处理系统，不再需要集成Kafka、Redis、Spark 和 Flink 等软件，技术架构将大为简化，部署、运营维护成本将大为降低。TDengine 不只是一个时序数据库，还是一个极简的时序数据处理平台
3. 便捷的数据分析(Easy Data Analytics)：
a. 重新设计了计算引擎，支持标准 SQL，支持嵌套查询，支持自定义函数，支持 Information Schema 系统数据库
b. 针对时序数据的处理进行扩展，提供累计求和、时间加权平均、移动平均、变化率、session/state 窗口等众多时序数据分析功能
c. 通过标签快速索引，通过分区、分片技术，通过计算节点的弹性伸缩，支持对海量时序数据的多维度的高效聚合分析
d. TDengine 不仅能实时地处理数据的写入和查询，也能作为强大的时序数据分析工具
除上述三大特色外，TDengine 还提供了众多的辅助功能：支持更强大灵活的标签索引、基于时间段的预计算、支持 Schemaless 以及更多的写入协议、支持 Grafana、Google Data Studio 等众多第三方工具，支持数据增量备份、异地容灾、边云协同等。
目前，TDengine 已经广泛运用于物联网、车联网、工业互联网、IT 运维、金融等领域，全球免费客户已经超过 13 万，付费客户数已经超过 100。TDengine 3.0 的发布，将极大提升 TDengine 产品的竞争力以及全球的影响力，TDengine 有望成为时序数据处理的事实标准。
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