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1. 中航機(jī)載共性業(yè)務(wù)場(chǎng)景

中航機(jī)載系統(tǒng)共性技術(shù)有限公司（以下簡(jiǎn)稱中航機(jī)載共性）隸屬于中國航空工業(yè)集團(tuán)有限公司（中央管理的國有特大型企業(yè)），是航空工業(yè)為推進(jìn)落實(shí)國家重大戰(zhàn)略，實(shí)現(xiàn)機(jī)載系統(tǒng)研制戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型、健康發(fā)展而全資設(shè)立的直屬研究機(jī)構(gòu)，是航空機(jī)載產(chǎn)業(yè)關(guān)鍵共性技術(shù)研究的國家隊(duì)。中航機(jī)載共性主要通過機(jī)載系統(tǒng)關(guān)鍵共性技術(shù)研究，制定機(jī)載系統(tǒng)研制體系，研發(fā)機(jī)載系統(tǒng)研制管理及工具系統(tǒng)、機(jī)載系統(tǒng)研制的仿真驗(yàn)證系統(tǒng)，建立支持機(jī)載系統(tǒng)協(xié)同研制與生產(chǎn)制造的工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境，并通過該環(huán)境向用戶提供相關(guān)服務(wù)。

機(jī)載系統(tǒng)智能制造是在數(shù)字化技術(shù)和制造技術(shù)的深度融合的背景下，根據(jù)分配至系統(tǒng)的飛機(jī)級(jí)需求，通過對(duì)數(shù)字化設(shè)計(jì)、數(shù)字化生產(chǎn)、數(shù)字化管理及人工智能技術(shù)等的綜合運(yùn)用，實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)載系統(tǒng)產(chǎn)品快速生產(chǎn)，進(jìn)而制造出滿足用戶需求、適航要求、商業(yè)成功的機(jī)載產(chǎn)品的全過程。目前隨著多類民機(jī)型號(hào)研制的全面推進(jìn)，我國民機(jī)產(chǎn)業(yè)發(fā)展迎來關(guān)鍵時(shí)期，而在機(jī)載系統(tǒng)的智能生產(chǎn)制造環(huán)節(jié)目前國內(nèi)存在空白，迫切需要實(shí)現(xiàn)以智能制造體系及標(biāo)準(zhǔn)規(guī)范為引領(lǐng)、以關(guān)鍵制造系統(tǒng)智能化為核心、以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)為支撐、以智能工廠為應(yīng)用對(duì)象、以最終產(chǎn)品滿足適航要求獲得商業(yè)成功為最終目標(biāo)的機(jī)載系統(tǒng)智能制造系統(tǒng)，解決機(jī)載系統(tǒng)的生產(chǎn)制造問題，并開展應(yīng)用示范，從而實(shí)現(xiàn)機(jī)載系統(tǒng)生產(chǎn)制造的自主可控，為機(jī)載產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型提供支持。

因此，中航機(jī)載共性構(gòu)建了面向機(jī)載系統(tǒng)產(chǎn)品生產(chǎn)制造的智能云制造系統(tǒng)，覆蓋云、邊、端多層級(jí)，完成了端側(cè)智能化工廠數(shù)據(jù)采集，邊緣側(cè)數(shù)據(jù)預(yù)處理和云端播發(fā)，云側(cè)數(shù)據(jù)中心、協(xié)同管控、智慧決策等多個(gè)子系統(tǒng)構(gòu)建，實(shí)現(xiàn)異地工廠端與云中心側(cè)的分布式數(shù)據(jù)互通和統(tǒng)一管理。基于 IoTDB 自身的先進(jìn)特性，中航機(jī)載共性選擇 IoTDB 作為智能云制造系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)海量制造、產(chǎn)能數(shù)據(jù)低延遲采集、低成本存儲(chǔ)、多場(chǎng)景治理，達(dá)到制造過程云化、資源供給中臺(tái)化、數(shù)據(jù)應(yīng)用智能化。

2. 業(yè)務(wù)需求痛點(diǎn)

2.1 云制造設(shè)備層次復(fù)雜

智能云制造系統(tǒng)涵蓋機(jī)電、航電、飛控等領(lǐng)域，各領(lǐng)域包含能源、雷達(dá)、電子顯示等多類子系統(tǒng)，各子系統(tǒng)又包含多個(gè)模塊（如控制系統(tǒng)可能包含發(fā)動(dòng)機(jī)控制、飛行導(dǎo)航等模塊），多品種、小批量的生產(chǎn)模式使系統(tǒng)的組織結(jié)構(gòu)和產(chǎn)品的交聯(lián)關(guān)系相對(duì)龐雜。因此，智能云制造系統(tǒng)數(shù)據(jù)層級(jí)關(guān)系、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，亟需層次化高效存儲(chǔ)模式。同時(shí)現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備協(xié)議、接口多樣化，難適配，需要強(qiáng)大的協(xié)議庫生態(tài)實(shí)現(xiàn)對(duì)現(xiàn)場(chǎng)各種工業(yè)設(shè)備的協(xié)議支持。

2.2 現(xiàn)場(chǎng)數(shù)據(jù)質(zhì)量差，查詢難

機(jī)載產(chǎn)品工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜多變，由于數(shù)據(jù)同步周期不一致、系統(tǒng)延時(shí)、網(wǎng)路阻塞、弱網(wǎng)斷連等問題，會(huì)導(dǎo)致大量亂序數(shù)據(jù)產(chǎn)生；由于采集設(shè)備故障、現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備宕機(jī)、網(wǎng)絡(luò)中斷、工人誤操作等問題，也可能導(dǎo)致數(shù)據(jù)缺失。亂序和缺失的原始數(shù)據(jù)導(dǎo)致數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和查詢效率低下，亟需數(shù)據(jù)庫軟件有效對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。

2.3 數(shù)據(jù)量巨大，存儲(chǔ)成本高

航空設(shè)備安全性要求極高，適航審定對(duì)制造和設(shè)計(jì)的一致性要求高，迫切需要大量數(shù)據(jù)支撐。而考慮數(shù)據(jù)備份等安全措施，智能云制造數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本也相對(duì)較高。以每家工廠接入終端設(shè)備為 200 臺(tái)，每臺(tái)設(shè)備傳感器可采集物理量點(diǎn)位數(shù) 25 個(gè)，每個(gè)測(cè)點(diǎn)變量所占空間為 22 字節(jié)，數(shù)據(jù)頻率為 2Hz 的最小值測(cè)算，每年所需存儲(chǔ)空間約 176.68 TB，考慮存儲(chǔ)服務(wù)器的高可用性備份，需每年至少新增約 350 TB的存儲(chǔ)空間，粗略估計(jì)耗資逾百萬，亟需實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)壓縮，降低存儲(chǔ)成本。

3. 選型 IoTDB 原因

IoTDB 由于其存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)接口、異常數(shù)據(jù)處理、壓縮比、用戶功能函數(shù)（UDF）上的優(yōu)勢(shì)，經(jīng)中航機(jī)載共性評(píng)估，能全方位解決工業(yè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)獲取、存儲(chǔ)和查詢問題。

3.1 業(yè)務(wù)適配的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu)

針對(duì)云制造復(fù)雜系統(tǒng)關(guān)聯(lián)的工業(yè)數(shù)據(jù)庫存儲(chǔ)問題，IoTDB 的樹狀 Schema 架構(gòu)以物聯(lián)網(wǎng)常用層級(jí)（設(shè)備、測(cè)點(diǎn)等）存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，和當(dāng)前機(jī)載制造的“系統(tǒng)-子系統(tǒng)-模塊-制造單位-工廠-產(chǎn)線-設(shè)備-傳感器”的多層次結(jié)構(gòu)相符，降低開發(fā)/運(yùn)維人員理解成本，便于智能云制造系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)查詢與架構(gòu)擴(kuò)容。

3.2 支持多協(xié)議數(shù)據(jù)接口

針對(duì)機(jī)載產(chǎn)品制造現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備協(xié)議、接口多樣化，難適配的問題，IoTDB 生態(tài)提供了多種類的數(shù)據(jù)接口，如  MQTT、HTTP、ModBus 等，且團(tuán)隊(duì)聯(lián)合業(yè)內(nèi)多家單位持續(xù)進(jìn)行工業(yè)協(xié)議開發(fā)，能支持智能云制造系統(tǒng)多種類、多協(xié)議的數(shù)據(jù)采集、協(xié)議遷移和適配。

3.3 亂序、缺失數(shù)據(jù)有效處理

針對(duì)智能云制造系統(tǒng)亂序數(shù)據(jù)、缺失數(shù)據(jù)導(dǎo)致存儲(chǔ)、查詢難度大的問題，IoTDB 針對(duì)數(shù)據(jù)亂序到達(dá)實(shí)現(xiàn)了多種優(yōu)化，如寫前保序、寫后重排、時(shí)間序列對(duì)齊等多種手段，在存儲(chǔ)層面消除亂序數(shù)據(jù)，避免影響后續(xù)操作。同時(shí)，針對(duì)數(shù)據(jù)缺失，IoTDB 提供了用于插值計(jì)算的 UDF，可方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)補(bǔ)齊。

3.4 實(shí)現(xiàn)高壓縮比，高效數(shù)據(jù)清洗

針對(duì)智能云制造系統(tǒng)數(shù)據(jù)量巨大，存儲(chǔ)與傳輸成本高的問題，IoTDB 提供稀疏索引機(jī)制和多元序列存儲(chǔ)機(jī)制，能夠?qū)崿F(xiàn)海量數(shù)據(jù)的高速寫入和查詢，并且可基于數(shù)據(jù)特征可進(jìn)行多種類型的數(shù)據(jù)壓縮，能實(shí)現(xiàn)高壓縮比，降低存儲(chǔ)成本。同時(shí)，IoTDB 提供的數(shù)據(jù)清洗 UDF 能夠一鍵進(jìn)行邊緣數(shù)據(jù)清洗，有效減少云端和通信鏈路的數(shù)據(jù)傳輸壓力。

4. 解決方案架構(gòu)

中航機(jī)載共性構(gòu)建的智能云制造系統(tǒng)囊括端側(cè)制造現(xiàn)場(chǎng)、邊緣層數(shù)據(jù)處理、云側(cè)數(shù)據(jù)智慧管理多層級(jí)，覆蓋了機(jī)載智能制造數(shù)據(jù)流通全鏈路，包括設(shè)備數(shù)據(jù)采集、邊緣網(wǎng)關(guān)轉(zhuǎn)發(fā)、分布式數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、企業(yè)業(yè)務(wù)效能評(píng)估、數(shù)據(jù)分析建模、可視化預(yù)測(cè)監(jiān)控、智慧決策應(yīng)用等功能模塊，以便實(shí)現(xiàn)對(duì)于工廠現(xiàn)場(chǎng)制造、加工、物流等設(shè)備數(shù)據(jù)的邊緣采集及邊緣處理需求、生產(chǎn)制造過程中產(chǎn)生數(shù)據(jù)的完整高效存儲(chǔ)需求、及對(duì)云上業(yè)務(wù)系統(tǒng)與數(shù)據(jù)中心的數(shù)據(jù)交互、調(diào)用需求。因上述 IoTDB 選型優(yōu)勢(shì)，中航機(jī)載共性將 IoTDB 應(yīng)用于機(jī)載智能云制造系統(tǒng)的研制過程中，在端、邊、云三方面的相關(guān)系統(tǒng)平臺(tái)中均進(jìn)行了采集、存儲(chǔ)、應(yīng)用的落地實(shí)踐。

在端側(cè)制造現(xiàn)場(chǎng)，中航機(jī)載共性基于通用數(shù)據(jù)協(xié)議的統(tǒng)一數(shù)據(jù)采集框架（協(xié)議庫），構(gòu)建了航空工業(yè)現(xiàn)場(chǎng)專用數(shù)據(jù)采集流程。IoTDB 兼容 OPC UA、ModBus、MQTT 等多類現(xiàn)場(chǎng)采集協(xié)議，并可穩(wěn)定保持千萬數(shù)據(jù)點(diǎn)秒級(jí)寫入吞吐量，能夠進(jìn)行工廠側(cè)數(shù)據(jù)全量、長(zhǎng)時(shí)間本地緩存，并提供亂序、缺失數(shù)據(jù)預(yù)處理等功能。同時(shí)，中航機(jī)載共性研發(fā)了多種構(gòu)形的數(shù)據(jù)采集套件，部署到位于南京、上海、西安的多個(gè)智能工廠中。IoTDB 應(yīng)用于多類采集套件，幫助實(shí)現(xiàn)多協(xié)議數(shù)據(jù)解析及邊緣層數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，處理結(jié)果可進(jìn)一步支持健康監(jiān)控、指令下發(fā)等下游功能。

在云側(cè)數(shù)據(jù)層，中航機(jī)載共性將 IoTDB 作為核心組件，應(yīng)用于多個(gè)分布式數(shù)據(jù)中心中。分布式數(shù)據(jù)中心將儀表、設(shè)備、MES、ERP 等數(shù)據(jù)源通過流處理與批處理匯總進(jìn)入包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)湖進(jìn)行存儲(chǔ)，并通過多類規(guī)則定義與建模驗(yàn)證進(jìn)行進(jìn)一步的數(shù)據(jù)治理，再通過流處理與批處理進(jìn)行數(shù)據(jù)成果應(yīng)用。分布式數(shù)據(jù)中心搭建 IoTDB 集群，依靠 IoTDB 的行列混合存儲(chǔ)特性實(shí)現(xiàn)高速時(shí)序數(shù)據(jù)寫入，并運(yùn)用 IoTDB 的 TsFile 的數(shù)據(jù)特征分列存儲(chǔ)特性，實(shí)現(xiàn)高壓縮比時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)。同時(shí)，IoTDB 可與數(shù)據(jù)中心中的 Flink 組件、HDFS 組件無縫集成，有效打通時(shí)序數(shù)據(jù)上下游生命周期，實(shí)現(xiàn)高效分布式數(shù)據(jù)集成。

在云側(cè)企業(yè)層及智慧層，數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)中的大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、數(shù)字孿生系統(tǒng)、可視化服務(wù)中心，協(xié)同管控系統(tǒng)中的制造業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)、生產(chǎn)效能管理系統(tǒng)均使用 IoTDB 進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、存儲(chǔ)，為智能云制造系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)計(jì)劃管理、質(zhì)量管理、適航管理、智慧排產(chǎn)等降本增效功能提供底層數(shù)據(jù)支撐。

5. 應(yīng)用場(chǎng)景舉例

面向航空機(jī)載云制造場(chǎng)景全流程，本文選取了不同層級(jí)的應(yīng)用系統(tǒng)作為場(chǎng)景舉例，涵蓋應(yīng)用層的數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)、協(xié)同管控系統(tǒng)，產(chǎn)線層的 PCS 產(chǎn)線管控系統(tǒng)，與設(shè)備層的核心參數(shù)灰度預(yù)測(cè)。

5.1 應(yīng)用層 - 協(xié)同制造管控及數(shù)據(jù)應(yīng)用子系統(tǒng)

通過 KAFKA 協(xié)議和 HTTP 協(xié)議，IoTDB 負(fù)責(zé)存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)、數(shù)字孿生系統(tǒng)、可視化服務(wù)系統(tǒng)、制造業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)、生產(chǎn)效能管控系統(tǒng)中的多類生產(chǎn)流程、產(chǎn)能監(jiān)控、訂單情況的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括建模階段及入庫狀態(tài)、工藝流程、工序準(zhǔn)備及加工時(shí)間、設(shè)備狀態(tài)參數(shù)、供應(yīng)商信息、訂單信息、生產(chǎn)成本、產(chǎn)能負(fù)荷、合格品數(shù)量、不良率、使用率、直通率等，方便后期進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)智能云制造系統(tǒng)對(duì)生產(chǎn)流程的智慧決策與產(chǎn)能優(yōu)化。

IoTDB 相比中航機(jī)載共性以前的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案實(shí)現(xiàn)了多項(xiàng)優(yōu)化，如支持?jǐn)?shù)據(jù)直取直用，可以保障數(shù)據(jù)被消費(fèi)的同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，且不影響寫入存儲(chǔ)和查詢分析性能。同時(shí)，中航機(jī)載共性生產(chǎn)數(shù)據(jù)之前為即用即丟模式，或采用覆蓋模式在關(guān)系型數(shù)據(jù)庫中存儲(chǔ)，無法回溯歷史記錄，且因數(shù)據(jù)體量龐大，僅支持存儲(chǔ)部分主要指標(biāo)項(xiàng)。引入 IoTDB 后，多類系統(tǒng)平臺(tái)數(shù)據(jù)可高效完成全量指標(biāo)存儲(chǔ)及歷史數(shù)據(jù)回溯。

5.2 產(chǎn)線層 -  PCS 產(chǎn)線管控系統(tǒng)

面向產(chǎn)線級(jí)的數(shù)據(jù)分布式采集，中航機(jī)載共性使用 IoTDB 實(shí)現(xiàn)了對(duì)于 PCS 產(chǎn)線管控系統(tǒng)相關(guān)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、管控。通過 MQTT 協(xié)議，IoTDB 負(fù)責(zé)存儲(chǔ)海量產(chǎn)線設(shè)備運(yùn)維數(shù)據(jù)，如生產(chǎn)設(shè)備編號(hào)、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、進(jìn)給倍率、實(shí)際進(jìn)給速度、主軸倍率、主軸負(fù)載、主軸轉(zhuǎn)速、機(jī)械臂狀態(tài)等，以加強(qiáng)產(chǎn)線生產(chǎn)效能控制，保障設(shè)備實(shí)時(shí)檢修與產(chǎn)能最大化。

之前中航機(jī)載共性產(chǎn)線層僅配備 SQL Server 數(shù)據(jù)庫，寫入與存儲(chǔ)性能十分受限，所以大量實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)因暫時(shí)缺乏明確的使用需求，采用即用即丟模式。采用 IoTDB 后可以針對(duì)產(chǎn)線設(shè)備數(shù)據(jù)進(jìn)行長(zhǎng)期存儲(chǔ)、毫秒級(jí)查詢，同時(shí)也給工廠側(cè)基于歷史數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)類需求，如刀具壽命研究、預(yù)換刀研究提供了數(shù)據(jù)源，長(zhǎng)線上幫助維持、提升產(chǎn)線效能。

5.3 設(shè)備層 -  設(shè)備故障灰度預(yù)測(cè)

中航機(jī)載共性基于 IoTDB 的 UDF 進(jìn)行多類型的數(shù)據(jù)治理應(yīng)用，并提供通用的數(shù)據(jù)管控、數(shù)據(jù)治理模型接口，實(shí)現(xiàn)多種對(duì)外服務(wù)形式。例如，基于 IoTDB 提供的 UDF 功能，中航機(jī)載共性實(shí)現(xiàn)了異常數(shù)據(jù)的灰度預(yù)測(cè)。針對(duì)智能云制造系統(tǒng)需要對(duì)生產(chǎn)過程進(jìn)行異常數(shù)據(jù)預(yù)警、指標(biāo)監(jiān)控等需求，中航機(jī)載共性構(gòu)建已知部分參數(shù)特征的灰度系統(tǒng)并形成模型算法，并采用 IoTDB 的 UDF 進(jìn)行封裝，方便工廠側(cè)、設(shè)備側(cè)的應(yīng)用軟件進(jìn)行調(diào)用。選擇對(duì)應(yīng)工廠、設(shè)備需要預(yù)測(cè)的核心數(shù)據(jù)后，結(jié)合 IoTDB 采集存儲(chǔ)的時(shí)序數(shù)據(jù)，可使用 UDF 方便地生成該數(shù)據(jù)未來趨勢(shì)預(yù)測(cè)，判斷是否超過閾值，實(shí)現(xiàn)快捷、準(zhǔn)確的生產(chǎn)過程監(jiān)測(cè)。

6. 應(yīng)用效果及未來展望

以 IoTDB 為核心的智能云制造系統(tǒng)初期已完成對(duì)典型單位的有限范圍推廣使用。多家應(yīng)用廠商均對(duì) IoTDB 在降低存儲(chǔ)成本、降低高安全數(shù)據(jù)鏈路成本、降低突發(fā)宕機(jī)事件、提高經(jīng)營效率等方面的效用表示了認(rèn)可，IoTDB 為各廠節(jié)省存儲(chǔ)資源、服務(wù)費(fèi)用 8 萬元 - 74 萬元不等，降低人工成本 20 - 40 人天，有效提高了各廠商的設(shè)備研制、測(cè)試、調(diào)試、故障數(shù)據(jù)采集和分析效率。

中航機(jī)載共性希望在未來能進(jìn)一步推進(jìn) IoTDB 在航空制造領(lǐng)域的應(yīng)用，通過接入更多的工廠及 IoTDB 在智能云制造系統(tǒng)構(gòu)建更多的應(yīng)用，向更多不同的工廠提供數(shù)據(jù)管理解決方案。同時(shí)希望構(gòu)建組織級(jí)的制造大數(shù)據(jù)中心，通過不斷擴(kuò)容保障實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)高效存儲(chǔ)，最終形成基于 IoTDB 的行業(yè)解決方案，向不同單位進(jìn)行推送，計(jì)劃三至五年實(shí)現(xiàn)覆蓋整個(gè)航空領(lǐng)域的智能制造產(chǎn)業(yè)鏈，形成完整解決方案生態(tài)。

未來，以每家工廠接入終端設(shè)備為 200 臺(tái)，每臺(tái)設(shè)備傳感器可采集物理量點(diǎn)位數(shù) 25 個(gè)，每個(gè)測(cè)點(diǎn)變量所占空間為 22 字節(jié)（工廠代號(hào)占 4 字節(jié)、設(shè)備代號(hào)占 4 字節(jié)，時(shí)間戳占 6 字節(jié)，數(shù)據(jù)值占 8 字節(jié)），數(shù)據(jù)頻率為 2Hz 的最小值測(cè)算，每年所需存儲(chǔ)空間約 176.68 TB，每年至少新增約 350 TB的存儲(chǔ)空間。按照市場(chǎng)存儲(chǔ)空間收費(fèi) 0.8/GB*h 計(jì)算，每年需要額外增加 336 萬存儲(chǔ)費(fèi)用。IoTDB 數(shù)據(jù)庫壓縮率可達(dá) 10 倍，與 InfluxDB 相比，空間占用僅為其 30%，估計(jì)可節(jié)省硬件開支約 200 萬元/年。

天謀科技簡(jiǎn)介

天謀科技（Timecho）成立于 2021 年 10 月，是行業(yè)領(lǐng)先的時(shí)序數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)及相關(guān)服務(wù)的提供商，現(xiàn)已獲得近億元人民幣天使輪融資。公司由 Apache IoTDB 核心團(tuán)隊(duì)創(chuàng)立，團(tuán)隊(duì)聚焦大數(shù)據(jù)底層技術(shù)軟件研發(fā)，針對(duì)企業(yè)組建物聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)平臺(tái)時(shí)所遇到的數(shù)據(jù)體量大、采樣頻率高、數(shù)據(jù)亂序到達(dá)、分析需求多、存儲(chǔ)與運(yùn)維成本高等多種問題，為企業(yè)提供海量時(shí)序數(shù)據(jù)管理的高效解決方案。目前，其物聯(lián)網(wǎng)原生時(shí)序數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)已在國家電網(wǎng)、國家氣象局、中航成飛、中核集團(tuán)、中國中車、長(zhǎng)安汽車、金風(fēng)科技等企業(yè)廣泛應(yīng)用。

電話：010-62780978

郵箱：contact@timecho.com

網(wǎng)址：www.timecho.com

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