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BlueSky高性能时序数据库场景及价值

时序数据库可以应用到各种场景中包括前面提各种监控领域，以及前面提到的智能制造、智能生活、智能城市等场景中，要想这些场景中的价值大化，需要考虑从采集到数据分析和数据可视化的各个环节的不同挑战性问题。这里想稍加强调的是云边端的数据闭环的建立，才是数据大化的佳途径。我们不仅仅是采集数据和数据的监控，数据的可视化，数据业务价值需要在采集的数据上面进行数据分析，分析之后的数据再反向控制终端，达成数据闭环。

BlueSky高性能时序数据库误区

时序数据库不需要分析能力主流时序数据库如InfluxDB、OpenTSDB，以及一些新时序数据库例如，都只支持简单的查询，支撑简单的场景，譬如单数据源单/多指标过滤查询、单数据源单/多指标过滤聚集，多数据源过滤聚集等。是点查和聚集查询。

然而随着大数据分析、IoT、IIoT等快速发展，越来越多的应用需要更强大的分析能力，以实现模式识别、趋势预测等功能。因而时序数据需要强大的分析能力，包括和关系数据的关联聚集分析和分析（如ARIMA、趋势预测、特定模式识别、根因分析、阈值修正）等。

此外用户希望能用自己熟悉的语言譬如Python、R等对时序数据进行更复杂的处理，并充分发挥Python、R在数据分析方面的强大生态。

BlueSky高性能时序数据库应用价值

TrendDB管理着企业生产的数据，建立企业集团生产实时数据与企业集团管理数据的连接桥梁，建立企业管理与分析人员的应用软件的公用数据平台，解决原有的信息孤岛问题。

朗坤时序数据库通过对实时数据采集和应用，支撑企业构建厂级监控系统、制造执行系统、能源管理系统等等，广泛应用于电力、石化、冶金、煤矿、装备、交通、环境等领域，是智慧工厂、智慧城市大数据的之一。

?通过联接工业传感网，建立实时数据中心，打造企业大数据平台

?通过生产实时数据，建立设备实时监视平台，为企业安全生产保驾护航

?通过对实时数据进行大数据分析，为企业辅助决策提供数据支撑;

?通过实时数据库提供的可视化开发工具，帮助快速搭建应用。

基于时序数据库的空间数据处理

分析了空间数据和时间序列数据的基本概念,提出了引入时序数据库技术来解决传统数据库在处理海量数据时遇到的存储容量和访问效率方面的问题.使用时序数据库可以很好地解决目前时序数据所遇到的一些问题.介绍了一种特殊的时间序列数据库的技术架构和使用该架构时间序列数据库处理空间数据的相关案例.该种架构的时间序列数据库可以更好地处理时序数据和空间数据相结合的问题.