1.? 業務背景

某大廠物聯場景從消費領域擴展至城市數字化建設、分布式可再生能源等多個方向。物聯解決方案主要分為四大板塊：

工業 互聯網 ：融合云計算、物聯網、大數據、AI、 區塊鏈 等技術，發揮產業鏈和供應鏈優勢，賦能多行業生態。

能源雙碳：基于分布式可再生能源產業變革現狀，利用云原生技術重構分布式能源平臺底座，促進產業運營轉型和提升。

智能家居：依托平臺電商能力，擴大智能產品使用人群，滿足智能家居多場景需求。

數字倉庫：結合物流和 金融 積累，實現貨物和倉單數字化，并構建倉儲數字化業務創新解決方案。

基于物聯網場景“云、邊、端”架構，某大廠整合多領域應用場景與功能需求，結合大數據、云原生、AI、區塊鏈等技術，成功打造物聯通用平臺。平臺基座為終端設備層，連接智能家居、供應鏈金融、能源等各領域智能設備。核心層級包括技術平臺層（T-PaaS 層）和業務平臺層（B-PaaS 層）。T-PaaS 層通過構建通用平臺，為物聯場景提供設備管理、數據處理、邊緣計算、數字孿生等功能。B-PaaS 層針對不同行業方向提供對應業務平臺能力，進一步支撐智能家居、供應鏈金融、能源雙碳等領域應用。

某大廠在數字能源、智能家居和數字倉庫等領域應用 IoTDB，支持能源設備監控、智能家居數據分析和倉儲貨物實時監管等業務。IoTDB 的高效存儲、實時查詢、云邊協同等能力，為物聯平臺提供了強大的技術基座，推動物聯網多領域場景實現智能化升級。

2.? 選型要點

某大廠對于時序數據庫的期望為：

高并發、高吞吐寫入：物聯時序數據規模龐大，寫多讀少，因此時序數據庫需支持多終端海量時序數據實時寫入。

實時聚合查詢分析：時序數據結構化語義較弱。時序數據庫需結合實時和歷史數據，生成可感知、可解讀、可調控的高語義數據結果，以備業務層應用。

本地自治：為優化時序數據處理成本，時序數據庫需支持數據源本地計算，減少不必要的數據復制與遷移。

分布式高可用：為滿足多行業規模化時序數據管理需求，時序數據庫需實現分布式部署，并支持多副本管理與高效集群擴容。

端邊云協同：參照物聯平臺“云、邊、端”架構，時序數據庫需解決各終端部署難點。端側需支持弱 Schema 可插拔式接入；邊側需實現去中心化分布式架構，方便遠程運維；云側需提供統一數據應用接口，支撐豐富應用能力。

某大廠認可 IoTDB 為物聯網場景量身打造的系統架構與多項功能特性，選擇 IoTDB 為時序數據管理核心的原因為：

物聯網專屬模型：樹狀結構支持單節點管理百萬設備、千萬條時間序列，模型定義靈活，擴展方便，適合物聯網海量設備數據監控場景。

高效存儲、高壓縮比：通過 TsFile 優化時間序列編碼和壓縮方法，結合針對物聯網優化的 IoT-LSM 時序存儲引擎，支持海量數據高效存儲，寫入性能可達千萬點/秒。

高效查詢：通過預聚合和時序索引，高效支持數據過濾、聚合查詢、降采樣查詢等物聯網典型時序數據查詢種類。

云邊協同：端側通過 TsFile 實現數據即插即用，邊側部署輕量化單機版 IoTDB 實現自治。依托統一文件格式 TsFile，IoTDB 支持端側、邊側數據傳輸至云平臺，不需要重新組織和重復寫入。數據同步邏輯簡單，并能有效節省網絡帶寬消耗。

生態豐富：IoTDB 支持與 Flink、Spark、Grafana 等系統集成，有效拓展時序數據管理解決方案的豐富性。

憑借 IoTDB 的存儲性能、查詢效率及高擴展性優勢，某大廠的時序數據管理需求得到了全方位滿足。

3.? 應用場景及效果

某大廠在多個領域落地以 IoTDB 為基座的物聯網解決方案，典型場景如下：

（1）數字能源

數字能源領域涉及光伏、風機、儲能電池、充電樁等設備，這些設備一般呈分散式分布。因此，方案架構側重于“端-邊-云”數據協同，通過邊緣節點實時采集設備運行數據，傳輸至云側處理分析。此架構方便在發電側和儲能側建立、調整本地化調度策略，實現本地能量循環平衡。

基于行業需求，某大廠構建了邊云協同的能源物聯網架構體系。端側通過 ModbusRTU、ModbusTCP、OPC 等采集協議，將充電樁、換電站、逆變器等設備數據上傳至邊側。邊側網關整合數據后，將數據上傳至云側物聯管理平臺。

云側物聯管理平臺包括接入層和管理層。接入層涵蓋協議適配、安全認證、Topic 權限策略等模塊，并支持邊端業務數據同步。管理層實現設備管理、數字孿生、邊緣計算和數據處理等功能，通過 API 網關支撐能源設備管理、碳資產管理、光伏設備運維等上游應用。

IoTDB 應用于云側物聯管理平臺，支持設備模型建構、高效寫入、自定義數據處理、低延遲查詢等操作，幫助實現多類能源設備實時運維監控。以某電力能源項目要求為例，IoTDB 需接入測點數超 5000 萬，寫入速度達千萬級/秒，存儲超 5 年全量數據，實現查詢秒級響應，時間窗口統計業務支持百萬級/秒處理能力，并提供低運維成本云邊協同能力。

（2）智能家居

某大廠智能家居方案架構中，設備接入層采集家居設備數據并傳輸至物聯平臺。物聯平臺涵蓋設備分組、設備孿生、物模型等功能，定義和管理設備及其上報數據。在此基礎上，水電氣服務包含多個關鍵組件：

數據查詢組件：執行權限校驗、數據校驗、數據過濾、數據聚合等操作，確保查詢結果安全性和準確性。

降采樣組件：通過定時調度、元數據讀取、數據聚合等，對數據進行降采樣處理，還原數據基本走勢。

聚合算子組件：執行累計值、平均值、實時功率、狀態時長等多種聚合計算。

時間聚合組件：按小時、天、周等時間維度進行數據聚合。

IoTDB 應用于智能家居系統水電氣場景，支持水表、電表、氣表使用量實時監控與統計，為水電氣服務關鍵組件提供功能支撐。目前，IoTDB 接入家居系統測點數超 100 萬，消息寫入速率達 45 萬+/分鐘，存量數據超 32 億條，支持六種算子、五種時間維度聚合查詢，讀取成本由 4 元/千次降至 1 元/百萬次。

（3）數字倉庫

某大廠數字倉庫方案架構聚焦實時倉儲貨物監管及數字倉單管理，主要包含三部分：

全流程控貨：覆蓋入庫、在庫、出庫各環節。通過圖像視頻采集實現遠程看貨，借助自動繪制輪廓和實時貨物關聯實現智能守貨，全程對貨物進行監管、主動告警并上鏈存證，達成高效 AI 管控。

多品類監管：針對倉儲領域現貨、期貨市場的重點品類商品（如金屬、化工商品、消費品等）提供智能監管方案。

高可信數字倉單：實現倉單開立、交易、質押、兌付、驗真全流程上鏈存證，支持實時遠程看貨，確保可信。

IoTDB 為數字倉庫提供時序數據實時感知能力。結合其他數據，形成倉儲產業化數字鏈，支持貨物狀態 24 小時實時調取、監控、異常告警等業務，降低倉儲人力成本，為數字化倉單交易提供依據，便于開展更豐富的數字化業務。

4.? 未來展望

某大廠提出，時序數據庫領域處于市場爆發期，發展迅速，而 IoTDB 是其中的佼佼者。從長期來看，時序數據庫系統可觀測性是商用化基礎，多級多角度數據管理、可視化運維、深度分析追蹤是未來發展的重要關注點。同時，單位數據應用價值的 經濟 性是商用化經濟效益的重要衡量指標。時序數據庫需要以應用價值為牽引，實現采存算用一體化發展，進一步降低數字化成本。

IoTDB 多項功能研發成果，如 AINode、視圖、流處理引擎、系統監控面板、可視化控制臺及Workbench 等易用性工具，加強了 IoTDB 在時序數據實時處理、機器學習分析、權限管理、可視化管理等維度的能力，能夠有效保障對時序數據的規模化應用。

未來，IoTDB 將持續迭代升級，緊密貼合用戶業務發展節奏，建立和完善高穩定、強性能的萬物互聯平臺基座，推動物聯網數字化進程加速發展。