课程简介

案例背景:
在IT运维、智能驾驶、工业互联网等场景，每天都要采集海量的结构化日志数据，这些数据采用传统的Hadoop系列工具来处理，都面临着开发成本高、运行效率低、运维复杂等问题。除互联网大厂外，一般传统企业都难以组建一支大数据团队来应对这些挑战，投入产出不成正比。

解决思路:
涛思数据针对结构化日志数据（时序数据）的特点，开发了独有的处理引擎TDengine，集时序数据库、缓存、消息队列、流式计算、订阅等系列功能于一体，而且无论是数据插入、简单查询还是数据聚合的性能，相对Hadoop系统，都是10倍以上的提升。

成果:
TDengine的核心代码已经开源，star超过11K，fork数2900，issues数接近2000，收到开发者的高度好评。目前上线的免费用户已经超过100家，付费客户超过30家。

目标收益

1：了解结构化日志数据的特点
2：如何高效的插入数据
3：如何高效的做实时聚合查询
4：分布式系统的设计
5：零运维管理是如何做到的

培训对象

课程内容

案例方向

---

智能数据分析/企业级大数据架构演进/流式计算系统设计/数据库的未来

案例背景

---

在IT运维、智能驾驶、工业互联网等场景，每天都要采集海量的结构化日志数据，这些数据采用传统的Hadoop系列工具来处理，都面临着开发成本高、运行效率低、运维复杂等问题。除互联网大厂外，一般传统企业都难以组建一支大数据团队来应对这些挑战，投入产出不成正比。

收益

---

1：了解结构化日志数据的特点
2：如何高效的插入数据
3：如何高效的做实时聚合查询
4：分布式系统的设计
5：零运维管理是如何做到的

解决思路

---

涛思数据针对结构化日志数据（时序数据）的特点，开发了独有的处理引擎TDengine，集时序数据库、缓存、消息队列、流式计算、订阅等系列功能于一体，而且无论是数据插入、简单查询还是数据聚合的性能，相对Hadoop系统，都是10倍以上的提升。

结果

---

TDengine的核心代码已经开源，star超过11K，fork数2900，issues数接近2000，收到开发者的高度好评。目前上线的免费用户已经超过100家，付费客户超过30家。