時序數據庫廠商 TDengine 發布 AI 原生的工業數據管理平臺 IDMP,“無問智推”改變數據消費范式

在工業企業越來越依賴數據驅動決策的今天,數據的獲取不再是難題,難的是從紛繁復雜的數據中提煉出有用的信息。而 AI 的崛起,正在重塑整個數據分析的邏輯。

7 月 29 日晚,TDengine?發布了一款全新產品 ——?TDengine?IDMP(Industrial Data Management Platform,工業數據管理平臺),以“用 AI 改變數據消費范式”為主題,帶來了一個全新的答案:讓數據自己說話,不用提問或拉取數據,而是將實時業務洞察所需要的可視化面板、實時分析任務主動推送給你。

作為一款 AI 原生的工業數據管理平臺,IDMP?融合了 LLM 能力和 TDengine 強大的時序數據引擎,實現從數據匯聚、存儲、計算、建模、標準化、情景化,實時分析到可視化和事件管理的全流程自動化,真正意義上實現“數據自己說話”。其“無問智推”能力,更是讓數據無需查詢、自動洞察,主動服務于業務決策。

AI 原生,推動數據消費范式革新

傳統工業數據分析,需要人找數據、提問題,寫SQL,再等待數據反饋,而?TDengine?IDMP?徹底打破了這一邏輯。它基于采集到的實時數據,通過內置的 LLM 感知具體應用場景,自動生成指標、報表和分析任務,并主動推送業務洞察。無需業務背景和經驗的積累、無需提問或手動查詢,決策閉環時間從“幾天”壓縮到“幾分鐘”。

在 IDMP 官網(www.taosdata.com/idmp),我們提供了電力、智能制造、IT 運維等多個場景的示例博客,幫助企業快速熟悉各項功能并驗證產品效果。無論是通過 MQTT 接入的設備數據,還是通過 OPC-UA、Telegraf 等通道寫入的系統指標,用戶都能“開箱即用”地獲得完整的視圖和業務洞察。

六大能力,打造下一代工業數據平臺

TDengine?IDMP?是一款 AI 原生的工業數據管理平臺,它通過樹狀層次結構建立數據目錄,對數據進行情景化、標準化的處理,并通過 AI 提供實時分析、可視化、事件管理與報警等功能。此次發布會重點展示了產品的六大核心能力:

  • 數據建模:構建可追溯、可拓展的工業“數字孿生”結構
  • 數據情景化:為數據賦予業務語義,讓設備狀態、KPI 指標一目了然
  • 數據標準化:統一數據命名、單位、結構,消除系統間的歧義與沖突
  • 智能可視化:“無問智推”能夠驅動 AI 根據當前業務場景自動生成可視化看板,告別手動配置
  • 實時分析:支持多模態觸發的流式計算,毫秒級反饋分析結果
  • 事件管理:將分析結果轉化為可執行事件,提供全鏈路根因分析能力

值得一提的是,IDMP?還率先將 Git 思維引入到數據建模與治理中,支持多人協同建模、版本追溯,使工業數據管理像管理代碼一樣高效、可控。

平臺化能力,全面領先傳統方案

作為?TDengine?全新一代產品,IDMP?的發布不僅完善了數據治理與智能分析能力,也進一步豐富了 TDengine 的整體平臺體系。當前,TDengine?已形成由 TSDB(時序數據庫) 與?IDMP?構成的雙引擎架構,從底層存儲到上層智能應用,全面提升工業數據的采、存、管、用能力。

與 PI System 等傳統平臺及實時數據庫相比,TDengine?擁有顯著優勢。不僅查詢性能強勁,單個集群就能支撐起 10 億級測點,配合高效的存儲引擎,整體成本僅為通用平臺的十分之一。同時,TDengine?構建的 AI-Ready 工業數據平臺,融合了 TSDB 時序數據庫 與?IDMP?工業數據管理平臺,打通從多源異構數據接入、統一存儲與處理,到 AI 驅動的智能分析與業務反饋的全鏈路,真正讓數據主動服務于業務決策。

它還具備良好的系統開放性,支持 JDBC、ODBC、REST API 等接口,能夠與 MES、ERP、AI 等企業系統無縫集成;支持數據訂閱,數據不僅能流進來,還能實時流出去,不被廠商綁定;部署方式也更靈活,兼容 Windows、Linux、虛擬機、容器等多種環境,適配各種工業現場需求。

免費體驗,零門檻試用

針對本次新產品的發布,TDengine?創始人陶建輝表示:“我們打造?IDMP?的初衷,就是希望以 AI 為核心重新定義工業數據管理的平臺形態。在這個平臺上,不再依賴業務知識或經驗的積累,不再依賴IT技能或數據分析知識的多少,數據也不再被動等待查詢,而是主動發聲、服務決策。”

目前,TDengine?IDMP?已開放免費下載和試用。用戶可以選擇本地部署或云服務版本,免費體驗全部功能。產品內部提供了包含公共事業、車輛、光伏、石油油井、污水處理等多場景的示例,您可以直接添加這些數據,實現低門檻、零代碼的試用體驗。

如果你錯過了發布會直播,也可以進入 TDengine 視頻號觀看直播回放視頻,或前往?TDengine?官網(www.taosdata.com)獲取產品資料與試用方式。

讓數據自己說話,讓每一個決策都快人一步 ——?TDengine?IDMP?已就緒,歡迎體驗!

本文來自互聯網用戶投稿,該文觀點僅代表作者本人,不代表本站立場。本站僅提供信息存儲空間服務,不擁有所有權,不承擔相關法律責任。
如若轉載,請注明出處:http://www.pswp.cn/pingmian/91353.shtml
繁體地址,請注明出處:http://hk.pswp.cn/pingmian/91353.shtml
英文地址,請注明出處:http://en.pswp.cn/pingmian/91353.shtml

如若內容造成侵權/違法違規/事實不符,請聯系多彩編程網進行投訴反饋email:809451989@qq.com,一經查實,立即刪除!

相關文章

HBase、MongoDB 和 Redis 的區別詳解

這三者都是流行的 NoSQL 數據庫,但設計目標、數據模型和適用場景有顯著差異。以下是它們的核心對比: 1. 數據模型對比特性HBaseMongoDBRedis數據模型寬列存儲(類似 BigTable)文檔存儲(BSON/JSON)鍵值存儲&a…

設計模式之單例模式及其在多線程下的使用

很多時候,我們在使用類創建類的實例并不想可以創建很多實例對象,比如在數據庫連接的時候,對于一個數據庫的連接通常只需要連接池中的某個連接的實例,連接一次即可,對于session會話,用戶在訪問網頁做會話保持…

Apache Ignite 2.8 引入的新指標系統(New Metrics System)的完整說明

這段文檔是關于 Apache Ignite 2.8 引入的“新指標系統(New Metrics System)” 的完整說明。這是 Ignite 監控體系的一次重大升級,相比舊的、分散的統計方式,新系統更統一、靈活、可擴展。 我們來逐層拆解、通俗易懂地理解這個新…

【氮化鎵】GaN同質外延p-i-n二極管中星形與三角形擴展表面缺陷的電子特性

2025年7月23日,美國國家標準與技術研究院(NIST)與美國海軍研究實驗室的Andrew J. Winchester等人在《Applied Physics Letters》期刊發表了題為《Electronic properties of extended surface defects in homoepitaxial GaN diodes》的文章,基于光電發射電子顯微術、導電原子…

使用 Scrapy 框架定制爬蟲中間件接入淘寶 API 采集商品數據

一、引言 在電商數據分析、市場調研等領域,獲取淘寶平臺上的商品數據是一項常見需求。淘寶提供了 API 接口,允許開發者通過授權的方式獲取商品信息。本文將介紹如何使用 Scrapy 框架定制爬蟲中間件,實現對淘寶 API 的接入,從而高…

Jmeter全局變量跨線程組的使用

一、線程組1中從數據庫中查詢到字段值二、BeanShell取樣器中設置為全局變量#為什么說props.put("Out1",Out);其實是設置Out1為Jmeter的屬性了呢? 因為在后面的調試取樣器運行結果中,會發現如果只打開顯示變量開關,是看不到Out1運行…

前端技術棧詳解

前端技術棧是指構建現代Web應用程序所需的一系列技術和工具的集合。以下是當前主流前端技術棧的詳細解析&#xff1a; 一、核心基礎技術 1. HTML5 作用&#xff1a;網頁內容的結構化標記關鍵特性&#xff1a; 語義化標簽&#xff08;<header>, <section>, <arti…

Git Pull 時遇到 Apply 和 Abort 選項?詳解它們的含義與應對策略

在使用 Git 進行團隊協作時&#xff0c;git pull 是最常用的命令之一&#xff0c;用于拉取遠程倉庫的最新代碼并合并到本地分支。但有時執行 git pull 后&#xff0c;Git 會提示 ?Apply&#xff08;應用&#xff09;?? 和 ?Abort&#xff08;中止&#xff09;?? 兩個選項…

暑期算法訓練.11

目錄 47. 力扣203 移除鏈表元素 47.1 題目解析&#xff1a; ?編輯 47.2 算法思路&#xff1a; 47.3 代碼演示&#xff1a; ?編輯 48. 力扣2.兩數相加 48.1 題目解析&#xff1a; ?編輯 48.2 算法思路; 48.3 代碼演示&#xff1a; 48.4 總結反思&#xff1a; …

nl2sql grpo強化學習訓練,加大數據量和輪數后,準確率沒提升,反而下降了,如何調整

在NL2SQL任務中使用GRPO強化學習訓練時&#xff0c;增加數據量和訓練輪數后準確率下降&#xff0c;通常是由過擬合、訓練不穩定、獎勵函數設計不合理、數據質量問題或探索-利用失衡等原因導致的。以下是具體的診斷思路和調整策略&#xff0c;幫助定位問題并優化性能&#xff1a…

PHP/Java/Python實現:如何有效防止惡意文件上傳

文章目錄 木馬病毒防范:文件上傳如何徹底防止偽造文件類型 引言 一、文件類型偽造的原理與危害 1.1 常見偽造手段 1.2 潛在危害 二、防御體系設計 2.1 防御架構 三、核心防御技術實現 3.1 服務端驗證實現 3.1.1 文件內容檢測(Python示例) 3.1.2 擴展名與內容雙重驗證(Java示…

SpringBoot系列之基于Redis的分布式限流器

SpringBoot系列之基于Redis的分布式限流器 SpringBoot 系列之基于 Redis 的分布式限流器 圖文并茂,代碼即拷即用,支持 4 種算法(固定窗口 / 滑動窗口 / 令牌桶 / 漏桶) 一、為什么要用分布式限流? 單機 Guava-RateLimiter 在集群下會 各玩各的,流量漂移,無法全局控量。…

面試遇到的問題2

Redisson的看門狗相關問題 首先要明確一點&#xff0c;看門狗機制的使用方式是&#xff1a;在加鎖的時候不加任何參數&#xff0c;也就是&#xff1a; RLock lock redisson.getLock("myLock"); try {lock.lock(); // 阻塞式加鎖// 業務邏輯... } finally {lock.unl…

Linux—進程概念與理解

目錄 1.馮諾依曼體系結構 小結&#xff1a; 2.操作系統 概念&#xff1a; 結構示意圖&#xff1a; 理解操作系統&#xff1a; 用戶使用底層硬件層次圖&#xff1a;?編輯 3.進程 概念 結構示意圖 task_ struct內容分類 典型用法示例 觀察進程: 了解 PID PPID 查…

LeetCode 面試經典 150_數組/字符串_買賣股票的最佳時機(7_121_C++_簡單)(貪心)

LeetCode 面試經典 150_數組/字符串_買賣股票的最佳時機&#xff08;7_121_C_簡單&#xff09;題目描述&#xff1a;輸入輸出樣例&#xff1a;題解&#xff1a;解題思路&#xff1a;思路一&#xff08;貪心算法&#xff09;&#xff1a;代碼實現代碼實現&#xff08;思路一&…

Ubuntu 18.04 repo sync報錯:line 0: Bad configuration option: setenv

repo sync時報 line 0: Bad configuration option: setenv因為 Ubuntu 18.04 默認的 openssh-client 是 7.6p1&#xff0c;還不支持 setenv&#xff0c;但是.repo/repo/ssh.py 腳本中明確地傳入了 SetEnv 參數給 ssh&#xff0c;而你的 OpenSSH 7.6 不支持這個參數。需要按如下…

bug記錄-stylelint

BUG1不支持Vue文件內聯style樣式解決&#xff1a; "no-invalid-position-declaration": null

前端開發(HTML,CSS,VUE,JS)從入門到精通!第一天(HTML5)

一、HTML5 簡介1&#xff0e;HTML全稱是 Hyber Text Markup Language&#xff0c;超文本標記語言&#xff0c;它是互聯網上應用最廣泛的標記語言&#xff0c;簡單說&#xff0c;HTML 頁面就等于“普通文本HTML標記&#xff08;HTML標簽&#xff09;“。2&#xff0e;HTML 總共經…

智慧收銀系統開發進銷存:便利店、水果店、建材與家居行業的—仙盟創夢IDE

在數字化轉型的浪潮中&#xff0c;收銀系統已不再局限于簡單的收款功能&#xff0c;而是成為企業進銷存管理的核心樞紐。從便利店的快消品管理到建材家居行業的大宗商品調度&#xff0c;現代收銀系統通過智能化技術重塑了傳統商業模式。本文將深入探討收銀系統在不同行業進銷存…

三維掃描相機:工業自動化的智慧之眼——遷移科技賦能智能制造新紀元

在當今工業4.0時代&#xff0c;自動化技術正重塑生產流程&#xff0c;而核心工具如三維掃描相機已成為關鍵驅動力。作為工業自動化領域的“智慧之眼”&#xff0c;三維掃描相機通過高精度三維重建能力&#xff0c;解決了傳統制造中的效率瓶頸和精度痛點。遷移科技&#xff0c;自…