分享嘉宾：许力 阿里云 Lindorm 数据库产品经理
整顿：墨天轮
导读
大家好，我是阿里云 Lindom 数据库产品经理许力，明天十分有荣幸给大家介绍阿里云 Lindom 数据库面向工业场景的最佳实际案例，以及产品的特点，同样要联合行业背景以及客户需要来对待它，因而我明天的分享也就由三个主题组成：市场趋势、趁势而为、外围能力。
市场趋势
工业物联网、车联网行业的迅速倒退，产生了大量的数据。评测报告显示，2025 年实时数据将占到数据总量的 30%，简直所有实时数据都将由物联网零碎产生，同时终端设备代码量激增，终端智能设施、传感器数据将流入云端。因而，到2025 年绝大多数的云端新增数据将来源于物联网、车联网等智能互联场景。
放眼国内与寰球市场，工业物联网都有着微小的后劲。国家在政策层面积极支持我国工业物联网倒退，2019、2020 年相继出台了《“5G+ 工业物联网”512 工程推动计划》和《对于推动工业物联网放慢倒退的告诉》，明确了我国要由工业大国倒退迈向工业强国的战略目标，放慢推动“互联网 + 制造业”、“5G+ 工业物联网”的交融翻新。
图 1 工业物联网的国内市场容量
因而在这样的市场趋势下，时序数据的诞生与倒退应该趁势而为。
趁势而为
1、工业场景数智降级的问题与挑战
新技术在发明新机遇带动产业降级的同时，也带来了新的技术挑战。更加简单的零碎架构和更高的性能、稳定性要求制约了工业物联网系统实施落地，企业须要业余技术公司来帮忙解决数据采集、传输、存储、剖析及可视化全链数据处理系统建设难点。
图 2 数智降级中的建设难点与具体问题
2、阿里云 Lindorm TSDB 架构
阿里云 Lindorm TSDB 作为时序数据库，它有四个要害的价值：
- 非对称读写和疾速解决海量时序数据
- 数据存储效率十分高，单位数据量存储老本劣势显著。
- 针对时序数据构建独特的数据存储架构，读取解决时序数据方面相比其余数据库更具备性能、老本劣势。
- 边云一体化，计划集成不便简略。
3、阿里云 Lindorm 设计愿景
阿里云 Lindorm 的设计愿景体现在 高通量 、 高性能 、 易用 、 易保护 四个方面。
云原生多模数据库 Lindorm 是面向互联网、物联网、车联网、工业互联网等设计和优化的超交融数据库，反对宽表、时序、文本、对象、流、空间等多种数据的对立拜访和交融解决，并兼容多种开源标准接口和无缝集成三方生态工具，是日志、监控、账单、广告、社交、出行、风控等场景首选数据库，也是为阿里巴巴外围业务提供撑持的数据库之一，真正做到了“让海量数据看得见、存得起“。
图 3 Lindorm TSDB 驱动的工业数据云零碎架构
阿里云原生数据 Lindorm 也利用在工业数据云场景上。Lindorm 面向 BEV 新能源电动汽车监控场景，以极致性价比提供海量数据存储、凋谢生态兼容、多引擎异构数据交融等能力，与江铃和长城汽车等车厂、东软等车联网服务提供商共建联结解决方案撑持将来网联汽车零碎数字化降级。
图 4 Lindorm 数据库测评证书
外围能力
1、外围能力一：软硬件定义多级存储
首先，在不同的场景下，用户能够通过衡量性能和存储的老本来抉择存储形式，比方性能型存储、标准型存储、容量型存储。不仅提供了存储的灵便度，同时也可能在海量数据的场景下，更大地节俭存储的投入。
2、外围能力二：主动冷热拆散
用关系型数据库来实现冷热数据的拆散存储与分库分表的难度很高，因而从工业场景下，更强调的是一个易于保护易用的主动的做冷热数据的一个治理。
Lindom 数据库将数据主动冷热分层，灵便调整分割线，并且利用零革新、全透明拜访，冷数据存储老本大幅缩小，热数据拜访性能无效晋升。
3、外围能力三：智能特色压缩
智能特色压缩也是 Lindom TSDB 数据库的产品外围能力之一。相比业界通用的 SNAPPY，压缩率晋升 50%+，压缩比高达 10:1。
图 5 Lindorm TSDB 智能特色压缩的外围能力
4、外围能力四：高性能吞吐
某业务 HBase 迁徙至 Lindom 后，写入 RT 缩小为 1 /3
图 6 Lindorm TSDB 高性能吞吐的外围能力
5、外围能力五：流库一体
传统 ETL（Extract-Transform-Load，即数据从起源端通过抽取（extract）、转换（transform）、加载（load）至目标端）存在着应用门槛高，数据提早大的痛点，而 Lindom 数据库流库一体，ELT 即开即用的性能。
图 7 Lindorm TSDB 流库一体的外围能力
6、外围能力六：时序流计算
时序流计算是产品的第六个外围能力。产品中丰盛的时序多维聚合算子，以反对在下层进行异样检测、趋势预测的算法，从而进行简单的时序数据处理。
图 8 Lindorm TSDB 时序流计算的外围能力
7、外围能力七：时序引擎 TSQL
同时在查问语句上，兼容 SQL 语法，不便进行数据对接与革新。
图 9 Lindorm TSDB 时序引擎 TSQL 的外围能力
8、外围能力八：时序洞察
最初，Lindom 数据库的外围能力还体现在时序洞察方面。除了有异样检测，预测这类罕用的时序剖析的算法之外，还有序列数据的降维算法，帮忙用户从高维数据里边找到相似性、相关性与因果关系。
图 10 Lindom TSDB 在时序洞察上的外围能力
以上就是我明天的分享内容，谢谢大家！
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