北京涛思数据科技有限公司（TAOS Data）瞄准日益增长的物联网数据市场，专注时序空间大数据的存储、查询、分析和计算，不依赖任何开源或第三方软件，开发了拥有自主知识产权、100% 自主可控的高性能、分布式的物联网、工业大数据平台 TDengine。

TDengine 的核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库。TDengine 专为物联网、工业互联网、电力、IT 运维等场景设计并优化，具有极强的弹性伸缩能力。同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能，能大幅减少系统设计的复杂度，降低研发和运营成本。它能安全高效地将大量设备、数据采集器每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据进行汇聚、存储、分析和分发，对业务运行状态进行实时监测、预警，提供实时的商业洞察。

公司已经在全球范围内取得多项技术发明专利。涛思数据采用 AGPL 许可证，已经将 TDengine 的内核 TDengine OSS (存储、计算引擎和集群）100% 开源。涛思数据将尽最大努力打造开发者社区，维护这个开源的商业模式，相信不将最核心的代码开源，任何基础软件都将无法赢得市场。涛思数据希望通过开源，快速获得市场反馈，完善产品，完善生态，而且吸引更多的开发者加入到这个项目中。

国内大数据行业呈现的“金字塔型” 竞争格局，本质源于通用技术方案与物联网场景特殊需求间的适配鸿沟。顶层企业凭借成熟生态与资源优势占据市场高地，底层企业则依赖细分领域的定制化服务寻求生存，而中间层企业竞争尤为激烈。随着行业集中度动态调整与跨界竞争加剧，各层级边界正逐渐模糊，企业亟需以技术创新为突破口实现突围。

在技术差异化构建竞争壁垒方面，涛思数据聚焦物联网数据的时序性、高并发写入和实时分析特性，自主研发创新存储引擎。该引擎实现数据写入与查询速度的大幅跃升，数据压缩率显著提高，相比通用数据库，读写性能与数据压缩效率提升超 10 倍，有效降低存储成本与计算资源消耗，为物联网场景提供高效数据处理解决方案。

在商业模式创新上，涛思数据采用“核心代码开源 + 商业增值服务” 模式，通过在 GitHub 平台开源核心代码，吸引超 2.3 万开发者参与，形成庞大技术社区。开发者在社区中试用、反馈，推动产品迭代优化，实现从社区获客到企业版、云服务版商业转化的闭环，2024 年签约金额翻倍增长，充分验证该模式的有效性与市场潜力。

技术自主性是涛思数据另一关键优势。TDengine 完全自主可控，不依赖第三方组件，单机可实现每秒百万级数据写入，查询速度提升 10 倍，重新定义物联网数据处理基础设施标准，从底层技术保障数据安全与系统稳定性，满足工业、能源等对数据处理高可靠性要求的行业需求。

未来，涛思数据将持续深耕时序数据处理领域，依托中科大、清华等顶尖学府技术专家组成的核心团队，借助经纬、红杉等顶级资本近 7000 万美金投资，加大研发投入，深化技术创新，进一步巩固在时序数据库领域的领先地位，应对 “金字塔型” 竞争格局挑战，开拓更广阔市场空间。

TDengine 的核心价值，源于它从架构层面重新定义了时序数据库，在于它以最低的成本，把最复杂的时序数据处理问题，变成最简单的解决方案。

传统数据库在处理时序数据时，往往要在性能、存储和运维之间做权衡，而 TDengine 一开始就为时序数据而生，从底层架构就着眼于高频写入、高效查询、超强压缩与极简运维这几个核心痛点。

1.架构创新：为时序而生，不是“兼容时序”

TDengine 并不是在已有数据库基础上“加个时序插件”，而是自研底层，从零开始设计的。核心特点包括：

• 一个设备一张表 + 超级表模型：天然适配 IoT、工业互联网等场景中“多设备、强结构化”的数据组织形式，查询和管理更直观高效。

• 列式存储 + 数据块级压缩 + 内建缓存机制：相比传统行式数据库，TDengine 能将数据压缩比提升至 10 倍以上，同时大幅减少 IO，提高查询性能。

• 计算与存储解耦、可水平扩展的分布式架构：无论是百万设备的接入，还是 TB 级数据的分析，都能平滑扩展，支持用户业务不断增长。

  
  

2.降本增效：在“存、算、管”三方面做到极致

• 极致压缩带来存储成本的大幅下降，一些客户反馈 TDengine 能将存储空间减少 70%-90%。以顺丰科技为例，应用 TDengine 后，服务端物理机由 21 台降至 3 台，每日所需存储空间为 93GB（2副本），同等副本下仅为 OpenTSDB+HBase 的约 1/10。

• 内置订阅、流处理、聚合函数等功能，用户无需依赖第三方 ETL 工具，简化数据处理链路。

• 零依赖、开箱即用，部署简单，学习成本低，极大降低了企业的使用门槛和维护成本。

3.聚焦真实场景，释放业务价值

TDengine 的产品设计始终立足于真实业务场景，不是为了“炫技”，而是为了解决企业在数据采集、存储、分析过程中的核心难题。

• 在智慧交通领域，TDengine 支持桥梁健康监测、隧道通风控制、智慧高速等场景的海量设备接入，实现数据的秒级写入与毫秒级查询，加快感知-决策-控制的闭环。

• 在新能源发电行业，像晶科能源这样的客户利用 TDengine 搭建覆盖电站运维、设备管理与功率预测的一体化平台，高效支撑全国范围内的多站点数据管理。

• 在工业制造场景，TDengine 则广泛应用于产线上设备运行监控、工艺参数采集与异常报警，如浙江某设备厂通过部署 TDengine，将报警时效从分钟级缩短至秒级，显著提升了生产效率。

每一个案例背后，都是 TDengine 在客户现场打磨出来的能力，目标是同一个：让时序数据真正服务业务价值最大化。

在公司内部，我们始终坚持“做实用的技术、解决真实的问题”。从最初的闭源到 2020 年核心代码开源，是一个经过深思熟虑的决定。开源并非简单的营销策略，而是我们构建全球化技术生态的起点。正如创始人陶建辉所说：“开源能把产品打磨得更扎实、也能吸引最优秀的开发者和客户。”通过与全球开发者的深度互动，TDengine 得以快速迭代优化，不断增强自身的稳定性和易用性。如今，开源已成为 TDengine 的底色，也是涛思数据构建可信赖国产基础软件的一块重要基石。

AI 浪潮下，我们认为时序数据库在物联网领域的未来将围绕"智能升级"与"数据价值"两个核心展开。面对每秒千万级的数据写入需求（如新型电力系统的毫秒级采集），TDengine 始终以高性能、强扩展性为基石，通过独创的存储架构和流式计算能力，为工业传感器、车联网、能源监测等场景提供实时数据底座。

随着 DeepSeek 年初的爆火，TDengine 也随即发布了 TDgpt，作为 TDengine 内置的时序数据分析 AI 智能体，具备时序数据预测、异常检测、补齐和分类功能。让传统工业企业在无需重构数据架构的前提下，就能实现智能化升级。

未来，我们也将聚焦于帮助企业挖掘数据价值的方向，通过树状结构组织设备采集的数据，实现数据的标准化、实时分析和可视化，让用户对任何一个或一组设备产生的数据能方便的查看、分析和计算，洞察运营状态，将数据的价值最大化。

我们始终秉持"技术普惠"理念，通过开源核心代码、推出全托管云服务 TDengine Cloud，让中小型企业也能享受顶尖的时序数据处理能力。未来，我们将深化与AI框架的集成，在边缘计算与云端协同中探索更多可能性，让物联网数据真正成为驱动智能世界的血液。

【TDengine】

TDengine 是一款专为物联网、工业互联网等场景设计并优化的大数据平台，其核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库。它能安全高效地将大量设备每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据进行汇聚、存储、分析和分发，并提供 AI 智能体对数据进行预测与异常检测，提供实时的商业洞察。

【TDgpt】

TDgpt 是 TDengine 内置的时序数据分析 AI 智能体，具备时序数据预测、异常检测、补齐和分类功能。它能无缝对接各种时序数据模型、大语言模型、机器学习及传统统计算法，并支持算法动态切换，用户只需通过一条 SQL 语句即可轻松体验。此外，通过开放的 SDK，开发者能将自己开发的AI算法或模型轻松集成到 TDgpt，立即为TDengine 全行业用户所使用。

解决方案场景：

【电力需求预测】

电力需求预测是能源管理的智能中枢，为电力系统提供全流程决策支撑。它通过精准预判用电趋势动态优化资源配置，保障电力供应稳定与电网高效运行。电力需求预测深度融入电力市场交易体系，帮助供需双方实现价值最大化。作为能源转型的底层能力，预测模型持续为清洁能源调度和新型电力系统建设注入确定性。

【风力发电预测】

新能源发电预测是保障电网稳定运行的核心技术，通过精准预判天气波动与发电趋势，动态优化储能调配与电力调度，有效避免供电中断与运营风险。结合气象数据与智能模型，持续提升预测精度，赋能企业制定高效发电策略，强化市场竞争力。

【运维异常检测】

实时监控CPU、内存、硬盘及网络核心指标，是保障服务器稳定运行的智能中枢。通过动态基线分析与异常模式识别，系统能精准预警潜在风险，区分程序漏洞、安全攻击或硬件故障，为主动运维提供方向，降低误报率，同时拦截可能导致宕机的严重问题。