本文系统性介绍了时序数据库的选型要点，重点分析了Apache IoTDB的技术优势与应用场景。文章首先阐述了时序数据的特点与挑战，随后从性能、存储、扩展性等维度提出选型框架。通过详细解读IoTDB的高性能写入机制、自研TsFile格式、强大查询能力以及与大数据生态的集成，对比了其与InfluxDB等产品的差异。结合国家电网等实际案例，展示了IoTDB在降低存储成本、提升查询效率方面的显著效果。最后

本文介绍了如何在Windows系统本地部署Browser-Use WebUI工具，并结合Ollama运行Gemma3大模型和cpolar内网穿透实现远程智能数据抓取与分析。主要内容包括：安装Ollama并配置Gemma3模型；准备Python和conda虚拟环境；部署Browser-Use WebUI并安装相关依赖；通过修改配置文件连接本地AI模型；最后测试本地运行效果。该方案可打造个人全自动AI

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AI编程工具Fulling项目引发行业思考：该项目号称100%由AI生成，却获得开发者认可，其复杂架构（集成Next.js、Kubernetes等）和快速迭代能力令人惊叹。项目创始人作为多个知名开源项目作者，展示了Web Terminal作为未来AI编程界面的潜力。该案例证明AI已具备开发复杂应用的能力，提示开发者需重新评估职业发展方向。项目地址：https://github.com/fullst

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摘要： 机械工业出版社举办《华为数据之道》5周年暨《数据空间探索与实践》新书发布闭门研讨会，汇聚30余位行业专家探讨数据治理发展。作为企业数字化转型标杆，《华为数据之道》5年销量近20万册，推动多行业实践。新书《数据空间探索与实践》聚焦AI时代数据要素应用，分享华为在数据空间领域的探索成果。会议回顾华为数据治理历程，展望未来数据生态建设，并举行新书发布仪式。文末福利提供新书抽奖机会，助力读者深入理

摘要： Apache IoTDB 是一款专为时序数据设计的高效数据库，支持毫秒级数据写入（单节点3000万点/秒）、高压缩比（GORILLA算法压缩率>15:1），并兼容边缘设备（ARM网关仅需256MB内存）。本文提供从Docker快速部署、建表、Java批量写入，到边缘断网缓存、Flink实时降采样及Grafana可视化的完整实践指南。企业级功能（如分布式集群、信创适配）由Timecho

【亮数据 × Dify】零代码秒搭 AI 实时爬虫，数据伸手就来！

《时序数据库选型指南与Apache IoTDB实践》摘要： 本文针对时序数据爆发场景，提出4×4量化评估框架（写入/存储/查询/生态），重点解析Apache IoTDB的核心优势。IoTDB采用端-边-云一体化架构，支持千万级TPS写入、10:1无损压缩、毫秒级查询延迟，内置工业协议适配器和AI模型运行能力。通过车联网、风电等场景案例验证其性能，并提供Docker快速部署指南。文末给出选型行动清单