車聯(lian)網作(zuo)為(wei)汽車產(chan)業電動化(hua)、智(zhi)能(neng)化(hua)、網聯(lian)化(hua)轉型的核心(xin)載體，正(zheng)面臨海(hai)量時(shi)(shi)序(xu)數據的爆發式(shi)增長。車輛(liang)運行(xing)狀態、電池管理、環境感(gan)知等時(shi)(shi)序(xu)數據是保障安全(quan)、優化(hua)體驗、驅動創新的關鍵資源，但(dan)在數據規模(mo)、實(shi)時(shi)(shi)性要求和成本控制等方面對(dui)傳統數據處理架(jia)構提出了嚴峻(jun)挑戰(zhan)。傳統數據湖方案在應對(dui)高(gao)并發寫入、低延遲查詢、海(hai)量存(cun)儲壓縮(suo)等場景時(shi)(shi)存(cun)在性能(neng)瓶頸、存(cun)儲成本高(gao)昂和實(shi)時(shi)(shi)分析能(neng)力不足(zu)等固有缺陷。

TDengine作為專為物聯網及車聯網設計的(de)時(shi)序數據庫，通過創新技術架(jia)構破(po)解行業痛(tong)點。其超級表模型簡化(hua)了千萬級設備(bei)管理(li)，列式(shi)存儲(chu)與專用(yong)壓縮(suo)算法實(shi)現(xian)存儲(chu)成(cheng)(cheng)本降低10倍以上，內(nei)置流(liu)式(shi)計算引擎支持實(shi)時(shi)預警與狀態分析。獨特的(de)端云協同架(jia)構中，車端版本可在1核2G資(zi)源下完成(cheng)(cheng)數據高倍壓縮(suo)與本地計算，通過taosX服務實(shi)現(xian)秒級實(shi)時(shi)同步與文件批(pi)傳雙重模式(shi)，大幅降低網絡負載與云端壓力(li)。

未來，TDengine將持續賦(fu)能高階自動(dong)駕駛、車路協(xie)同等(deng)創新場景，為”云-邊-端(duan)”一體化數據架構奠定基石(shi)，推動(dong)汽車產業向數據驅動(dong)的智慧(hui)出行時代加(jia)速邁進。

目錄

? 第一章：車聯網：數據驅動的未來與時序數據的核心地位

? 第二章：數據湖的演進與“時”不我待：為何 Hive 與 Iceberg 仍難解車聯網時序之困

? 第三章：架構融合：構建以 TDengine 為核心的高效車聯網數據平臺

? 第四章：TDengine：為車聯網打造的高性能、低成本時序引擎

? 第五章：TDengine：解鎖實時車聯網洞察，驅動極致效率

? 第六章：TDengine 在車聯網領域的實踐（案例節選）

? 第七章：結論與展望——選擇 TDengine，把握車聯網數據脈搏，驅動智慧出行未來