taosX 通过 SQL 查询源集群数据，并把查询结果写入到目标数据库。具体实现上，taosX 以一个子表的一个时间段的数据作为查询的基本单元，将要迁移的数据分批写入目标数据库。history模式。指迁移指定时间范围内的数据，若不指定时间范围，则迁移截至创建任务前的所有数据。迁移完则任务停止。realtime模式。同步从任务创建时间起之后的数据，若不手动停止任务则任务会持续运行。both模式。先执

taosAdapter 是一个 TDengine 的配套工具，是 TDengine 和应用程序之间的桥梁和适配器，实例运行在服务器上，对外提供 Restful 及 WebSocket 的无需安装 TDengine 客户端的轻量化访问 TDengine 接口服务。TDengine 的各语言连接器通过 WebSocket 接口与 TDengine 进行通信，因此必须安装 taosAdapter。

TDengine IDMP 依赖 TDengine TSDB-Enterprise 3.3.7.0+. 在启动 TDengine IDMP 之前，请配置 TDengine TSDB-Enterprise 连接。它能安全高效地将大量设备每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据进行汇聚、存储、分析和分发，并提供 AI 智能体对数据进行预测与异常检测，提供实时的商业洞察。请根据您的操作系统类型，选择合

deepseek 搭建 IDMP 需要的元素

网络延时总网络延时 = 传输延时 + 传播延时 + 处理延时 + 排队延时实际用网络时，常关注三种延时，它们对应不同场景：1. 单向延时（One-Way Latency）定义：数据从发出到对方收到的 “单程” 时间。适用场景：对时间特别敏感的情况，如实时通信、卫星通信。测量难点：需要让发数据和收数据的设备时间完全一致，不平时很少用这种方式测。2. 往返延时（Round-Trip Time, RTT

近日，TDengine 3.3.6.0 版本正式发布。除了此前已亮相的时序数据分析 AI 智能体 TDgpt，本次更新还带来了多个针对性能与易用性的重要增强：虚拟表全面上线，支持更灵活的一设备一表建模；JDBC 写入机制全新升级，单线程性能最高提升 60 倍；流计算支持 CONTINUOUS_WINDOW_CLOSE 模式、事件通知机制等关键能力，为实时处理打下更稳固的基础。本文为你整理了该版本的

TDengine 是一款专为物联网、工业互联网等场景设计并优化的大数据平台，其核心模块是高性能、集群开源、云原生、极简的时序数据库。它能安全高效地将大量设备每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据进行汇聚、存储、分析和分发，并提供 AI 智能体对数据进行预测与异常检测，提供实时的商业洞察。

Node-RED是由 IBM 开发的基于 Node.js 的开源可视化编程工具，通过图形化界面组装连接各种节点，实现物联网设备、API 及在线服务的连接。同时支持多协议、跨平台，社区活跃，适用于智能家居、工业自动化等场景的事件驱动应用开发，其主要特点是低代码、可视化。TDengine 与 Node-RED 深度融合为工业 IoT 场景提供全栈式解决方案。通过 Node-RED 的 MQTT/OPC

TDengine 专为物联网IoT平台、工业大数据平台设计。其中，TDengine TSDB 是一款高性能、分布式的时序数据库（Time Series Database），同时它还带有内建的缓存、流式计算、数据订阅等系统功能；TDengine IDMP 是一款AI原生工业数据管理平台，它通过树状层次结构建立数据目录，对数据进行标准化、情景化，并通过 AI 提供实时分析、可视化、事件管理与报警等功能

工业 4.0 的核心是 “数据驱动”，而数据驱动的前提是 “数据自由流动”。TDengine 从开源内核出发，通过标准兼容打破工具壁垒，通过 MQTT 订阅升级拓宽数据接入场景，通过多平台发布功能打通下游链路，构建起覆盖工业数据全生命周期的开放生态 —— 既解决了传统系统的 “孤岛困境”，又契合中国工业企业 “国产化、低成本、高效率” 的数字化需求。随着工业 AI、数字孪生等技术的深入应用，工业数