TDengine 聯合阿里云計算巢，為物聯網企業提供云上軟件一鍵部署能力

近年來，隨著云技術的快速發展，企業上云成為一大趨勢。中國信息通信研究院披露的數據顯示，2021 年中國云計算市場規模達到 3102 億元，增速達 48.4%，中國公有云市場將保持高速增長態勢。不只是傳統企業，在信息化時代，軟件上云也有其必要性和重要性。

從技術發展角度來講，企業軟件希望通過云計算的技術加速自身業務的創新。在傳統模式下，軟件產品使用過程往往更加復雜，而在上云之后，不僅可以實現云上一鍵部署，通過云上極致彈性能力還能保障數據庫集群自動擴縮容，同時云廠商提供的安全審計也能提升運維透明度，資源賬單能幫助用戶實現更好的成本管理。 

近日，阿里云計算巢與數據庫解決方案提供商濤思數據達成合作，云原生時序數據庫 TDengine 正式上線阿里云，雙方將共同探索軟件在云端私有化部署的新形態，為車聯網、物聯網、工業互聯網等行業企業提供更加簡單、極致彈性、低成本運維、高效運作、安全性加碼的云時序數據庫解決方案。 

對此，TDengine 創始人與核心研發陶建輝表示，“我個人特別堅信云是未來，如數據庫一般的底層軟件也一定要走向云。借助云平臺，軟件廠商可以為用戶提供更加便捷的部署方式，更加高效的成本管理手段。此外，利用云計算對資源的彈性管理能力，軟件廠商能夠有效破解這一領域面臨的資源管理粗放、資源利用率低等困境，進一步加快市場開拓的步伐。”

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云上軟件一鍵部署能力，最優集群套餐推薦

 “TDengine 的定位是物聯網大數據平臺，本質上瞄準了全球化數字化轉型所造就的‘萬物互聯’大趨勢。在時序特征數據呈現爆發式增長的當下，傳統的數據處理架構已成為限制企業數字化轉型的一大阻礙，以 Hadoop 為例，搭建一個平臺，需要將多款開源軟件拼接在一起，會大量增加研發和運維成本。時序數據處理有望改變物聯網數據市場，未來全球 90% 的數據都會是機器產生的數據，而目前世界上沒有一個壟斷的選手在做這個事情，TDengine 的快速發展也為這一領域注入了一股新的活力。”陶建輝介紹道。 

作為一款開源的時序數據庫（Time Series Database）產品，TDengine 已經廣泛應用于物聯網、工業互聯網、車聯網、金融、IT 運維監控等場景。目前已經有大量的企業客戶和社區用戶將 TDengine 部署在其核心業務場景中，包含了金融、物流、汽車、電商、智慧能源、智慧農業在內的多個行業，而這都源于其優質的性能和成本控制。 

用戶場景越多，TDengine 面對的用戶需求就越來越繁雜，從降本增效的角度出發，打造一套高可靠、高性能、開箱即用的云上時序數據庫解決方案也越發迫切。通過開放給企業應用服務商在其平臺上發布私有化部署服務，阿里云計算巢服務（Compute Nest）能夠為客戶提供云上軟件一鍵部署的能力，這也與 TDengine 的需求不謀而合。 

借助阿里云提供的豐富云服務器選擇，TDengine 結合自身的最佳實踐和測試結果，針對不同設備的測點數據寫入、業務查詢需求，為用戶提供了三款最高性價比的云服務器規格，企業可根據自身場景快速選擇合適套餐，開展業務：

其中，阿里云i3g實例規格族，基于先進的神龍架構，單盤IOPS高達50萬、單實例300萬IOPS；單盤讀帶寬3GB/s、寫帶寬1.9GB/s，整機IOPS和吞吐量提升了高達50%；同時，可保證99.9%的訪問請求保持在數十微秒的讀寫延遲水平。 

依托于阿里云 i3g 實例，TDengine 集群的基礎版套餐能同時支撐每秒 400 萬數據點的讀寫請求，標準版的能支撐每秒 800 萬數據點的讀寫，專業版的能支撐每秒 1600 萬數據點的讀寫。從性能釋放、經濟因素等層面考慮，阿里云本地 SSD 型 i3g 的實例規格機器是最優選擇，可以幫助用戶進一步實現降本增效。 

除了以上三款套餐外，TDengine 阿里云版也支持用戶自定義選擇實例規格，通過設置 TDengine 的數據節點個數，可一鍵搭建 TDengine 高可用集群。 

通常來說，數據存儲的大小和設備上報數據的頻率、數據保留的時間息息相關，經過數據壓縮 TDengine 有超高的壓縮能力，一般而言，能將存儲數據壓縮到其 10%，企業可通過需求自行選擇磁盤大小，官方推薦最低標準是 1TB 的 SSD。

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ROS （資源編排）助力集群自動部署

實現分鐘級交付 

為幫助客戶簡化集群部署的復雜性，阿里云計算巢打造了 ROS（資源編排）以實現數據庫集群的自動部署。通過將 ROS 簡單化、服務化，即使用戶不了解 JSON、YAML 寫法以及 ROS 語法，根據頁面引導填上相應配置參數、選擇對應的套餐，也能夠成功完成部署搭建。 

TDengine 是原生支持分布式的數據庫，具備水平拓展能力，在集群部署之后，如果用戶隨著業務需求增長導致集群資源使用遇到瓶頸，能通過增加節點數來提高處理能力。在阿里云計算巢 ROS 的助力下，TDengine 在集群的自動部署與彈性擴縮容上將能獲得進一步加強。

通過 ROS 實現數據庫集群的自動部署，簡化集群部署的復雜度 

相比傳統模式下以天、乃至周為單位的私有化部署周期，用戶通過阿里云計算巢部署 TDengine，只需配置節點數量以及相關參數，正常情況下在配置完成后就會進入部署狀態，全程部署時間縮短為分鐘級，為用戶帶來極大便利。 

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有效避免資源浪費，安全性加碼

通過阿里云計算巢的賦能，TDengine 實現了更加高效的自動化部署以及靈活的按量計費模式，費用完全進行透明化管理——用戶在集群創建之前就能夠看到完整的費用預估，按照當前業務需求進行資源購買即可。 

在集群創建完成后，阿里云計算巢還提供了專業的賬單分析功能，通過集群資源的費用信息分類，用戶可以清楚地了解到不同業務間的資源消耗情況，以便進行更為有效的成本管理。 

此外，對于企業用戶來說，選擇私有化部署最大的原因就是出于對數據安全性的考慮，為了讓用戶切實體會到“安全感”，計算巢提供了全面的操作日志和錄屏記錄，便于用戶進行安全審計，提升系統的運維透明度。

TDengine 提供豐富的日志，可以按需查看用戶操作、集群狀態 

通過阿里云計算巢的功能加持，TDengine 幫助用戶進一步實現了成本控制、有效避免了資源浪費，在安全性上也層層加碼。除了私有化部署服務外，阿里云計算巢也支持 TDengine 對用戶資源進行全托管，為企業服務實現多樣化。 

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產品和服務質量兩手抓，生態建設與海外市場同步走 

目前，TDengine 產品代碼已經達到了 100 萬行量級，對于付費用戶，濤思提供一對一技術支持，維護與更新都會有專業人員來負責。 

“從用戶需求出發，TDengine 研發團隊一直在不斷對產品功能進行進一步的打磨與更新，同時為了更好地服務用戶，我們維護了數十個用戶群，讓用戶的每個問題都有專業的官方技術人員進行解答。我會‘潛水’在每個用戶群里，關注這些群聊信息，每天都會挑選 1-2 個用戶提問進行回復，有時候對方壓根不相信那是我本人回答的。”從陶建輝的回應中，可以感受到 TDengine 團隊精益求精的服務態度。 

在產品的更新上，近期發布的 TDengine 3.0，已成為一款云原生時序數據庫，解決了困擾時序數據庫發展的高基數難題，支持 10 億個設備采集數據、100 個節點，支持存儲與計算分離。同時其還打造了全新的流式計算引擎，無需再集成 Kafka、Redis、Spark、Flink 等軟件，可以大幅降低系統架構的復雜度。 

在產品和服務質量的雙重保障下，TDengine 的用戶群體也在不斷擴大，全球運行的 TDengine 實例數超過 157.2k，用戶遍布全球，海外市場也是 TDengine 的發力點。“我對海外市場信心十足，TDengine 在 Github 上擁有 1.9 萬個 Star，其中大約三分之二來自中國開發者，剩下三分之一來自海外。”據陶建輝分析，中國 IT 產業約占全球市場的 20%，海外市場具備更大的發展空間。前不久濤思數據已經成功部署、上線了海外官網，并于九月份率先在海外發布 TDengine 云服務版本。 

如同大部分軟件廠商一樣，為了滿足用戶的業務需求，提升用戶的使用體驗，TDengine 也在大力發展生態合作，與云廠商的接軌也是生態發展的其中一環。“無縫集成 (Seamless Integration) 就是指實現各類軟件的互聯互通，其實就是圍繞產品打造活躍、龐大的生態，有了生態，才能有‘百花齊放’的應用，進而形成良性循環發展。”目前無需一行代碼，TDengine 就可以與 Kafka、Telegraf、Grafana、Google Data Studio、EMQ X、Prometheus、StatsD 和 collectd 等眾多第三方工具集成。 

與阿里云計算巢的強強合作，讓 TDengine 的生態建設更加繁榮，通過此次賦能，TDengine 將能進一步發揮出極致性能，讓軟件更好地和云集成，極大提升軟件服務在交付、部署及后續管理等環節的效率和用戶體驗，在幫助用戶實現降本增效的道路上更進一步。同時可以預見，通過阿里云生態和市場渠道的快速接入能力，TDengine 的業務增長速度也將更加可觀。 

目前，TDengine 已經在阿里云計算巢軟件免費試用中心上架，有需求的用戶登錄進入阿里云控制臺即可開始體驗。