从建模到运维：联犀如何完美融入时序数据库 TDengine 实现物联网数据流畅管理
本篇文章是“2024，我想和 TDengine 谈谈”征文活动的三等奖作品。文章从一个具体的业务场景出发，分析了企业在面对海量时序数据时的挑战，并提出了利用 TDengine 高效处理和存储数据的方法，帮助企业解决在数据采集、存储、分析等方面的痛点。通过这篇文章，作者不仅展示了自己对数据处理技术的理解，还进一步阐释了时序数据库在行业中的潜力与应用价值，为读者提供了很多实际的操作思路和技术选型的参考。
TDengine vs InfluxDB：谁的“流式计算”功能是真的？
随着物联网、车联网、工业物联网等领域的快速发展，时序数据的处理需求也在不断增加。为了满足这一需求，时序数据库应运而生，为高频数据写入和实时分析提供了强有力的支持。在这一领域，TDengine 和 InfluxDB 是两大领先的解决方案。尽管两者都具有强大的时序数据处理能力，但在流式计算方面，二者存在显著差异。
秒级响应与低成本实现！TDengine 助力多元量化交易系统的背后故事 | 征文
在不久前的“2024，我想和 TDengine 谈谈”征文活动中，我们收到了许多精彩的投稿，反映了用户与 TDengine 之间的真实故事和独特见解。今天，我们很高兴地分享此次活动的第一名作品。这篇文章详细阐述了广西多元量化科技有限公司如何利用 TDengine 构建高效的量化交易系统，提升交易效率和决策质量。通过深入分析数据库选型和数据架构设计，作者展示了 TDengine 在金融领域的强大优势和广泛应用前景。接下来让我们一同阅读，探索这一前沿技术如何推动现代金融交易的智能化与高效化。
TDengine 数据订阅 vs. InfluxDB 数据订阅：谁更胜一筹？
在时序数据的应用场景中，数据的实时消费和处理能力成为衡量数据库性能和可用性的重要指标。TDengine 和 InfluxDB 作为时序数据库（Time Series Database）中的佼佼者，在数据订阅方面各有特点。但从架构设计、灵活性和系统负载上看，TDengine 提供了更加全面且高效的解决方案。
演讲干货整理：泛能网能碳产业智能平台基于 TDengine 的升级之路
在 7 月 26 日的 TDengine 用户大会上，新奥数能 / 物联和数据技术召集人袁文科进行了题为《基于新一代时序数据库 TDengine 助力泛能网能碳产业智能平台底座升级》的主题演讲。他从泛能网能碳产业智能平台的业务及架构痛点出发，详细分享了在数据库选型、平台架构改造、新旧底座替换以及数据迁移等多个维度的经验，为与会者提供了宝贵的参考。本文据此演讲内容整理而成。
