从金融交易的高频脉冲，到工业生产的机器轰鸣，DolphinDB 证明了底层数据逻辑的相通性。通过构建一个模块化、高复用、流批一体的。

DolphinDB 开发了 ExchData 模块，主要用于沪深交易所 Level-2 行情原始数据的自动化导入。

在工业物联网中，如产线机组设备运行、运输设备移动、试验仪器运行等场景都会产生随机振动信号。如果能对采集到的振动信号进行分析，我们就可以预估设备的疲劳年限、及时知晓设备已发生的异常以及预测未来仪器可能发生的异常。如果你也有管理设备全生命周期的需求，不妨来看看这套解决方案。

本文为大家介绍一个针对工业异常监控的解决方案架构，基于 DolphinDB 规则引擎，快速搭建一个化工异常检测及实时预警系统。

智能运维不仅可以减少人为错误和人力成本，还可以提高生产过程的可持续性和环境友好性，对提升企业竞争力和促进可持续发展具有重要意义。本文将通过包含设备状态管理、实时预警等在内的十二个典型的工业生产智能运维场景，为大家介绍 DolphinDB 针对工业互联网智能运维的应用能力与解决方案。点击链接了解更多~

本系列文章将以教程形式介绍物联网领域用户在安装部署、分布式数据库设计、数据写入和查询、流计算和高可用测试等过程中的常见问题、相应的解决方案与注意事项，以帮助新用户快速入门，体验 DolphinDB 的极致性能。

1. 工业物联网的数据特点和痛点工业物联网的数据采集有着频率高、设备多、维度高的特点，数据量非常大，对系统的吞吐量有很高的要求。同时工业物联网往往需要系统能够实时处理数据，对系统预警，监控，甚至反控。不少系统还需要提供图形化终端供操作工人实时监控设备的运行，这给整个系统带来了更大的压力。对于采集到的海量历史数据，通常还需要进行离线的建模和分析。因此，工业物联网的数据平台有着非常苛刻的要求，既要有非

时序数据库不仅是存储时序数据的媒介，更是对数据进行深刻理解的智能引擎，为我们提供了探索和解析复杂数据的工具。数据库，时序数据库在物联网行业有广泛的应用场景（如工业制造、能源电力、航空航天、智慧交通、设备健康、智能运维、医疗保健、零售业等），通过对海量时序数据进行分析预测，企业可以获得有价值的信息，从而做出更明智的决策，获得独特的竞争优势。5. 另外，时序数据库对于多变、动态的数据模型更为灵活，能够

数据是工业物联网的血液。但是国内绝大部分的MES系统，以及所谓的智慧工厂，对生产过程中产生的海量的工艺数据，保存不会超过三个月，更不用说进一步对积累的数据研究利用了。数据的实时采集、计算和反控则对工业物联网背后的数据平台的实时计算能力提出了很高的要求。传统的关系型数据库，大部分开源的NoSQL，以及新一代的NewSQL离工业物联网数据平台的这两个苛求要求还有较远的距离。以DolphinDB Dat

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