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每个工程师可能都遇到过类似场景：时序数据沉淀在数据库中，格式规范、查询快捷，但当任务升级——比如滑窗聚合、多源拼接、机器学习训练——一些业务可能就需要更强的计算能力和更灵活的分析工具。专注于高效存储与极速查询，而在数据“算力”层面，我们选择了更强的伙伴。现在，正式开放与 Apache Spark 的无缝集成通道。一个是高性能、低成本的时序数据库，一个是横扫大数据世界的分析引擎，二者协同，打通了“数

他是大数据领域的杰出专家，拥有超过十项一作发明专利，是中国通信行业标准《大数据 消息中间件技术要求与测试方法》的重要编写者，并凭借数据中间件领域的突出成就荣获 2019 年“CJK OSS Award”。他是腾讯云 TVP 专家和 TGO 鲲鹏会北京分会会长，以深厚的技术底蕴和领导力推动行业发展。他曾带领团队攻克一个又一个技术难关，从中国移动到亿瑞互动，再到 DataPipeline，无数成功案例

TD小T导读他是大数据领域的杰出专家，拥有超过十项一作发明专利，是中国通信行业标准《大数据 消息中间件技术要求与测试方法》的重要编写者，并凭借数据中间件领域的突出成就荣获 2019 年“CJK OSS Award”。他是腾讯云 TVP 专家和 TGO 鲲鹏会北京分会会长，以深厚的技术底蕴和领导力推动行业发展。他曾带领团队攻克一个又一个技术难关，从中国移动到亿瑞互动，再到 DataPipeline，

近日，江苏金恒信息科技股份有限公司在南京举办了以“精益协同 聚力共赢”为主题的 2025 年度供应商大会，来自全国各地的 27 家生态伙伴齐聚一堂，共话工业智能化与供应链协同发展的新机遇。涛思数据凭借在时序数据库与工业数据管理领域的持续创新与卓越表现，荣获称号。图：金恒科技颁发“2024–2025年度卓越供应商”奖牌。

TDengine 3.0 引入了全新的流式计算引擎，既支持时间驱动的流式计算，也支持事件驱动的流式计算。本文将对新的流式计算引擎的语法规则进行详细介绍，方便开发者及企业使用。

同时，TDgpt 提供内置的通用模型，并支持与合作伙伴算法方案的无缝对接，使用户可以根据自身业务场景灵活选择最适配的模型方案，TDgpt 当前已支持多种主流时序基础模型，包括 Salesforce 的 Uni2TS、Amazon 的 Chronos、Google 的 TimesFM、小红书的 Time-MoE，以及涛思数据自研的。，并同步开源其核心代码。，并持续集成更多优秀的时序开源算法模型。通过

为了帮助社区用户更好地进行数据分析和管理，丰富可视化解决方案的多样性，我们将开源的时序数据库 TDengine OSS 与开源的数据库分析工具进行了集成，相信这对终极开源工具一定能帮助你释放数据潜力。

凭借卓越的性能和强大的功能，TDengine成功搭建了 OT 与 IT 场景之间的高效过渡桥梁。未来，业务应用将不再受制于 OT 数据与 IT 业务数据格式的差异，数据整合与应用将更加顺畅。随着业务规模的不断扩大，TDengine的易用性优势将愈发显著，为企业数字化转型筑牢坚实的数据根基，助力企业迈向智能化、高效化的未来发展之路。

一些煤矿企业已经开始进行数据架构转型实践，也取得了一些进展，值得一提的是，时序数据库（Time Series Database）在其中发挥了重要作用。本文将这些案例进行了相关汇总，供读者参考。