> 分享嘉賓：許力 阿里雲Lindorm 資料庫產品經理
> 整理：[墨天輪](https://www.modb.pro/?0301 "墨天輪")

#### 導讀

大家好，我是[阿里雲Lindom 資料庫](https://www.modb.pro/wiki/477?0301 "阿里雲Lindom 資料庫")產品經理許力，今天非常有榮幸給大家介紹阿里雲 Lindom 資料庫面向工業場景的最佳實踐案例，以及產品的特點，同樣要結合行業背景以及客戶需求來看待它，因此我今天的分享也就由三個主題組成：市場趨勢、順勢而為、核心能力。

## 市場趨勢
工業物聯網、車聯網行業的迅速發展，產生了大量的資料。評測報告顯示，2025年實時資料將佔到資料總量的30%，幾乎所有實時資料都將由物聯網系統產生，同時終端裝置程式碼量激增，終端智慧裝置、感測器資料將流入雲端。因此，到**2025年絕大多數的雲端新增資料將來源於物聯網、車聯網等智慧互聯場景**。

放眼國內與全球市場，工業物聯網都有著巨大的潛力。國家在政策層面積極支援我國工業物聯網發展，2019 、2020年相繼頒佈了《“5G+ 工業物聯網”512 工程推進方案》和《關於推動工業物聯網加快發展的通知》，明確了我國要由工業大國發展邁向工業強國的戰略目標，**加快推進“網際網路 + 製造業”、“5G+ 工業物聯網” 的融合創新**。

![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-5cd3e4ec1d814648c74e2144ee0ef6dcf7f.png)
*圖1 工業物聯網的國內市場容量*

因此在這樣的市場趨勢下，時序資料的誕生與發展應該順勢而為。

## 順勢而為

#### 1、工業場景數智升級的問題與挑戰

新技術在創造新機遇帶動產業升級的同時，也帶來了新的技術挑戰。更加複雜的系統架構和更高的效能、穩定性要求制約了工業物聯網系統實施落地，**企業需要專業技術公司來幫助解決資料採集、傳輸、儲存、分析及視覺化全鏈資料處理系統建設難點**。

![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-c2cc3e6bd9499cbe61168d77fd10bbe7862.png)
*圖2 數智升級中的建設難點與具體問題*

#### 2、阿里雲Lindorm TSDB 架構

阿里雲Lindorm TSDB 作為時序資料庫，它有四個關鍵的價值：

- 非對稱讀寫和快速處理海量時序資料
- 資料儲存效率非常高，單位資料量儲存成本優勢明顯。
- 針對時序資料構建獨特的資料儲存架構，讀取處理時序資料方面相比其他資料庫更具有效能、成本優勢。
- 邊雲一體化，方案整合方便簡單。

#### 3、阿里雲Lindorm 設計願景

阿里雲Lindorm 的設計願景體現在**高通量**、**高效能**、**易用**、**易維護**四個方面。

雲原生多模資料庫Lindorm是面向網際網路、物聯網、車聯網、工業網際網路等設計和最佳化的超融合資料庫，支援寬表、時序、文字、物件、流、空間等多種資料的統一訪問和融合處理，併相容多種開源標準介面和無縫整合三方生態工具，是日誌、監控、賬單、廣告、社交、出行、風控等場景首選資料庫，也是為阿里巴巴核心業務提供支撐的資料庫之一，真正做到了“**讓海量資料看得見、存得起**“。

![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-cd2015a87e314620b53ab9582795b423231.png)
*圖3 Lindorm TSDB 驅動的工業資料雲系統架構*

**阿里雲原生資料Lindorm也應用在工業資料雲場景上**。Lindorm面向BEV新能源電動汽車監控場景，以極致價效比提供海量資料儲存、開放生態相容、多引擎異構資料融合等能力，與江鈴和長城汽車等車廠、東軟等車聯網服務提供商共建聯合解決方案支撐未來網聯汽車系統數字化升級。

![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-8f3a6d390197b6939d618f260e66b45a27b.png)
*圖4 Lindorm 資料庫測評證書*

## 核心能力

#### 1、核心能力一：軟硬體定義多級儲存
首先，在不同的場景下，使用者可以透過權衡效能和儲存的成本來選擇儲存方式，比如效能型儲存、標準型儲存、容量型儲存。不僅提供了儲存的靈活度，同時也能夠在海量資料的場景下，更大地節省儲存的投入。

#### 2、核心能力二：自動冷熱分離
用關係型資料庫來實現冷熱資料的分離儲存與分庫分表的難度很高，因此從工業場景下，更強調的是一個易於維護易用的自動的做冷熱資料的一個管理。

Lindom資料庫將資料自動冷熱分層，靈活調整分割線，並且應用零改造、全透明訪問，冷資料儲存成本大幅減少，熱資料訪問效能有效提升。

#### 3、核心能力三：智慧特徵壓縮
智慧特徵壓縮也是Lindom TSDB資料庫的產品核心能力之一。**相比業界通用的SNAPPY， 壓縮率提升50%+，壓縮比高達10:1**。

![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-44e3b7462e740bf7da0a03fa24c9e934ca7.png)
*圖5 Lindorm TSDB 智慧特徵壓縮的核心能力*

#### 4、核心能力四：高效能吞吐
某業務HBase遷移至Lindom後，寫入RT減少為1/3

![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-839a8a4f0f3a354eff87c921024f9cfbbd9.png)
*圖6 Lindorm TSDB 高效能吞吐的核心能力*

#### 5、核心能力五：流庫一體
傳統ETL（Extract-Transform-Load，即資料從來源端經過抽取（extract）、轉換（transform）、載入（load）至目的端）存在著使用門檻高，資料延遲大的痛點，而Lindom資料庫流庫一體，ELT即開即用的功能。

![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-fd3d731d034e8092c07fa02bf38b8bc2b5a.png)
*圖7 Lindorm TSDB 流庫一體的核心能力*

#### 6、核心能力六：時序流計算
時序流計算是產品的第六個核心能力。產品中豐富的時序多維聚合運算元，以支援在上層進行異常檢測、趨勢預測的演算法，從而進行復雜的時序資料處理。

![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-ae756733adc75b90ba34b62906642cea48d.png)
*圖8 Lindorm TSDB 時序流計算的核心能力*

#### 7、核心能力七：時序引擎 TSQL
同時在查詢語句上，相容SQL語法，方便進行資料對接與改造。

![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-3ccc1adc6f547f867a9b8f8add74d1879a9.png)
*圖9 Lindorm TSDB 時序引擎 TSQL的核心能力*

#### 8、核心能力八：時序洞察
最後，Lindom資料庫的核心能力還體現在時序洞察方面。除了有異常檢測，預測這類常用的時序分析的演算法之外，還有序列資料的降維演算法，幫助使用者從高維資料裡邊找到相似性、相關性與因果關係。

![](https://oscimg.oschina.net/oscnet/up-9cef6e1b637b9c612b950a9078a472a674b.png)
*圖10 Lindom TSDB 在時序洞察上的核心能力*

以上就是我今天的分享內容，謝謝大家！

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