時序數據庫應運而生。作為一種帶有時間戳業務屬性的垂直型數據庫，具備更加高級的數據處理能力，高效的壓縮算法和符合時序特征的存儲引擎，能夠真正實現基于數據價值的“洞察過去，分析現在，決斷未來”。

• 數據源系統廠家多，數據接入難，協議不統一，難以實現對采集系統的狀態監控與故障定位；

• 時序數據產生頻率高，傳統關系型數據庫無法應對海量數據存儲需求；

• 時序數據價值密度低，但蘊含著設備運行規律、故障原因等高價值信息，需要專業管理工具輔助挖掘利用。

第五階段：融入工業互聯網平臺，上線“即開即用”的云數據庫租用模式，于2018年以優異成績首批通過工信部DCA數據中心聯盟測評（國內僅有7家），打造了融合時序數據庫的物聯網平臺與大數據平臺。

1. 專業化多級緩存數據壓縮技術

在保證數據不失真的情況下，實現數十倍的時序型數據壓縮，單機每秒支持400萬測點以上數據讀寫，數據壓縮比高達50:1，時間精度支持到毫秒，已達到國內外先進水平，極大降低工業實時數據存儲、共享、分析的壓力。

2. 強大的分布式技術

支持在單機上進行應用服務擴展，支持采用多臺服務器進行多站點擴展，同時還支持云部署，實現系統無限點擴展，性能倍增。

3. 智能大數據建模與分析技術

釋放數據價值，構建設備資產畫像，優化運行效率。基于實時數據智能化分析，幫助用戶動態感知設備資產運行狀態，及時發現設備異常，實現設備健康趨勢預測。

4. 豐富的功能套件與高效的計算引擎技術

配備完善的二次計算組件、組態工具組件和建模工具組件，全面支持主流開發語言如Java，C/C++，Python，C#等進行二次開發，通過高效的動態鏈接計算引擎技術，實現高性能實時計算。

以通遼發電總廠SIS系統為例，利用TrendDB對全廠生產實時數據進行采集、歸類、統計分析，精準反映電廠生產運營指標，形成全方位實時決策能力，大大縮短項目實施周期，保障項目實施質量。項目采用了先進的工藝建模技術，改變了原來SIS修改調整困難的問題，可對SIS系統參數進行全面自定義調整，與電廠各種機組匹配良好，為后續進行生產運行的優化調整及生產改造起到重要指導作用。

為物聯而生