隨著IoT技術逐漸成熟，眾多設備產出的數據呈現指數級增長。企業亟需用行之有效的方式管理海量時序數據。由此，各類時序數據庫開始成為市場寵兒。與市場需求相悖的是，時序數據庫水平參差不齊?？v觀市場，過高的部署成本、糟糕的穩定性和無法解決異構性問題等，都讓企業搭建時序數據庫之路遍布荊棘。為幫助全球客戶解決時序數據庫部署難題，全球化IoT開發者平臺涂鴉智能（NYSE: TUYA，HKEX: 2391）開發出一款高性能分布式時序數據庫——NekoDB。涂鴉NekoDB通過高性價比、強穩定性和高延展性的解決方案，滿足企業在涉及大規模數據量場景中的存儲需求，降低數據存儲成本，并保障企業數據穩定。

降低數據存儲成本

打造高性價比之選

提及時序數據庫，貴好像是邁不過去的坎兒。為何如此之貴？一方面，為了實現高性能存儲，企業需要付出大量的時間成本，另一方面，時序數據規模龐大，每天能夠產生幾十億甚至上百億條數據，如果缺少專門的壓縮算法和數據結構，只能不斷堆砌硬件來支持更大規模的數據量，長此以往，數據存儲成本付出將是一個“無底洞”。那么涂鴉NekoDB時序數據庫是如何解決這一問題的呢？首先，涂鴉NekoDB時序數據庫通過打造獨特的存儲格式，幫助企業精簡數據結構，簡而言之，就是為數據“瘦身”，通過對數據進行壓縮處理，實現更高壓縮比，減少磁盤占用率，降低磁盤存儲成本。其次，通過對索引和緩存架構的優化，提升內存利用率，降低磁盤內存浪費，讓數據存儲工作變得更加高效。最后，涂鴉擁有豐富的智能硬件生態，可提供強大的數據支撐，幫助企業化解復雜數據模型的“頑疾”。涂鴉NekoDB一面降低硬件成本，一面提升磁盤利用率，讓數據運營維護簡單化。未來，涂鴉還將持續迭代技術能力，為全球客戶提供更具性價比的技術賦能，幫助更多用戶輕松部署時序數據庫。

鑄造穩定數據“底盤”

延伸業務場景

大規模數據場景下，時序數據庫的穩定性需要進一步提升，目前，市場上大部分時序數據庫穩定性較差，一旦企業數據庫崩潰，大量數據流失，企業的決策支持將成為“空中樓閣”，前期數據處理所付出的時間與成本也將付諸東流。分布式架構并行處理，能夠幫助企業在大規模數據場景下保持數據穩定，而目前市場上大部分時序數據庫并不具備分布式的能力。如果是在小規模數據量的場景，這些數據庫尚可應對，若數據規模持續擴大，需要大量硬件才能保證數據穩定，從而導致企業后續運維工作加重。基于此，涂鴉NekoDB通過分布式架構和并行處理等，幫助客戶在大規模數據、高并發場景下，數據處理工作依然能夠有序進行。涂鴉NekoDB通過分布式架構和并行處理技術，將數據分散存儲，并在多個節點或服務器上進行處理，將大量時序數據進行切片區分，解決數據庫擴展問題。此外，涂鴉NekoDB通過對業務場景定制化設計，幫助客戶在大規模數據和高并發場景下有序應對，并將數據進行多副本存儲，提高數據可靠性，減少數據占用空間，賦予客戶具備數據整合能力，保證數據庫運行穩定。除了穩定之外，涂鴉還將以安全合規的數據存儲管理技術，保證客戶在全球市場通暢無阻。

支持云邊協同

提供一站式解決方案

涂鴉NekoDB的高性能存儲在降低企業成本、提高存儲效率的同時，還能夠支持云邊協同，大大提升了數據傳輸與處理的效率，云邊協同能夠合理分配工作內容，實現管理成本和運營體驗的平衡，滿足相關行業對數據的延時需求，例如工業、新能源等。為進一步釋放數據價值，涂鴉NekoDB擁有的一站式解決方案，可以實現高性能的查詢與聚合，幫助企業挖掘數據潛在價值。首先，利用數據可視化工具，讓數據變得簡單明了；其次，對歷史時序數據進行分析，并利用機器學習技術進行趨勢預測，為企業提供決策支持。時序數據查詢可以分為原始數據查詢與聚合數據查詢，兩者的查詢工作極其復雜，如果企業的查詢性能過低，將影響后續的趨勢推算與結果規律，導致企業競爭力不足。在原始數據查詢中，涂鴉NekoDB時序數據庫所具備的高性能查詢能力，能夠以亞秒甚至毫秒級返回查詢結果。例如在新能源領域中，涂鴉NekoDB能夠對地區、電站運轉狀態以及能源消耗情況等一系列的原始數據進行查詢，并迅速返回結果，通過數據可視化工具，將電站各維度信息匯總為直觀易懂的圖表形式呈現給用戶，用戶可以通過時序數據庫實時查詢電量和出行數據，及時了解能源使用情況和設備狀態。

在聚合分析查詢中，涂鴉NekoDB通過聚合分析，計算新能源設備消耗趨勢，評估功率負載，為企業能耗規劃提供決策依據，并且能夠對新能源汽車出行數據進行路徑分析，通過服務里程的歷史記錄，推算出電站的能耗與使用需求等數據，為企業提供趨勢預測，助力企業資源規劃升級。涂鴉NekoDB時序數據庫通過高性能存儲能力，幫助企業降低存儲成本，提升數據穩定性，并進一步為企業提供包括能源消耗在內的趨勢觀測、決策支持等。未來，涂鴉將和全球客戶一起，助力客戶更高效地將數據資產變為業務資產，繼而開拓更豐富的業務場景。

審核編輯 黃宇