随着IoT技術逐漸成熟，衆多裝置産出的資料呈現指數級增長。企業亟需用行之有效的方式管理海量時序資料。由此，各類時序資料庫開始成為市場寵兒。
與市場需求相悖的是，時序資料庫水準參差不齊。縱觀市場，過高的部署成本、糟糕的穩定性和無法解決異構性問題等，都讓企業搭建時序資料庫之路遍布荊棘。
為幫助全球客戶解決時序資料庫部署難題，全球化IoT開發者平台塗鴉智能（NYSE: TUYA，HKEX: 2391）開發出一款高性能分布式時序資料庫——NekoDB。塗鴉NekoDB通過高成本效益、強穩定性和高延展性的解決方案，滿足企業在涉及大規模資料量場景中的存儲需求，降低資料存儲成本，并保障企業資料穩定。
降低資料存儲成本
打造高成本效益之選
提及時序資料庫，貴好像是邁不過去的坎兒。為何如此之貴？一方面，為了實作高性能存儲，企業需要付出大量的時間成本，另一方面，時序資料規模龐大，每天能夠産生幾十億甚至上百億條資料，如果缺少專門的壓縮算法和資料結構，隻能不斷堆砌硬體來支援更大規模的資料量，長此以往，資料存儲成本付出将是一個“無底洞”。
那麼塗鴉NekoDB時序資料庫是如何解決這一問題的呢？
首先，塗鴉NekoDB時序資料庫通過打造獨特的存儲格式，幫助企業精簡資料結構，簡而言之，就是為資料“瘦身”，通過對資料進行壓縮處理，實作更高壓縮比，減少磁盤占用率，降低磁盤存儲成本。
其次，通過對索引和緩存架構的優化，提升記憶體使用率，降低磁盤記憶體浪費，讓資料存儲工作變得更加高效。
最後，塗鴉擁有豐富的智能硬體生态，可提供強大的資料支撐，幫助企業化解複雜資料模型的“頑疾”。
塗鴉NekoDB一面降低硬體成本，一面提升磁盤使用率，讓資料營運維護簡單化。未來，塗鴉還将持續疊代技術能力，為全球客戶提供更具成本效益的技術賦能，幫助更多使用者輕松部署時序資料庫。
鑄造穩定資料“底盤”
延伸業務場景
大規模資料場景下，時序資料庫的穩定性需要進一步提升，目前，市場上大部分時序資料庫穩定性較差，一旦企業資料庫崩潰，大量資料流失，企業的決策支援将成為“空中樓閣”，前期資料處理所付出的時間與成本也将付諸東流。
分布式架構并行處理，能夠幫助企業在大規模資料場景下保持資料穩定，而目前市場上大部分時序資料庫并不具備分布式的能力。如果是在小規模資料量的場景，這些資料庫尚可應對，若資料規模持續擴大，需要大量硬體才能保證資料穩定，進而導緻企業後續運維工作加重。
基于此，塗鴉NekoDB通過分布式架構和并行處理等，幫助客戶在大規模資料、高并發場景下，資料處理工作依然能夠有序進行。塗鴉NekoDB通過分布式架構和并行處理技術，将資料分散存儲，并在多個節點或伺服器上進行處理，将大量時序資料進行切片區分，解決資料庫擴充問題。
此外，塗鴉NekoDB通過對業務場景定制化設計，幫助客戶在大規模資料和高并發場景下有序應對，并将資料進行多副本存儲，提高資料可靠性，減少資料占用空間，賦予客戶具備資料整合能力，保證資料庫運作穩定。除了穩定之外，塗鴉還将以安全合規的資料存儲管理技術，保證客戶在全球市場通暢無阻。
支援雲邊協同
提供一站式解決方案
塗鴉NekoDB的高性能存儲在降低企業成本、提高存儲效率的同時，還能夠支援雲邊協同，大大提升了資料傳輸與處理的效率，雲邊協同能夠合理配置設定工作内容，實作管理成本和營運體驗的平衡，滿足相關行業對資料的延時需求，例如工業、新能源等。
為進一步釋放資料價值，塗鴉NekoDB擁有的一站式解決方案，可以實作高性能的查詢與聚合，幫助企業挖掘資料潛在價值。首先，利用資料可視化工具，讓資料變得簡單明了；其次，對曆史時序資料進行分析，并利用機器學習技術進行趨勢預測，為企業提供決策支援。
時序資料查詢可以分為原始資料查詢與聚合資料查詢，兩者的查詢工作極其複雜，如果企業的查詢性能過低，将影響後續的趨勢推算與結果規律，導緻企業競争力不足。
在原始資料查詢中，塗鴉NekoDB時序資料庫所具備的高性能查詢能力，能夠以亞秒甚至毫秒級傳回查詢結果。
例如在新能源領域中，塗鴉NekoDB能夠對地區、電站運轉狀态以及能源消耗情況等一系列的原始資料進行查詢，并迅速傳回結果，通過資料可視化工具，将電站各次元資訊彙總為直覺易懂的圖表形式呈現給使用者，使用者可以通過時序資料庫實時查詢電量和出行資料，及時了解能源使用情況和裝置狀态。
在聚合分析查詢中，塗鴉NekoDB通過聚合分析，計算新能源裝置消耗趨勢，評估功率負載，為企業能耗規劃提供決策依據，并且能夠對新能源汽車出行資料進行路徑分析，通過服務裡程的曆史記錄，推算出電站的能耗與使用需求等資料，為企業提供趨勢預測，助力企業資源規劃更新。
塗鴉NekoDB時序資料庫通過高性能存儲能力，幫助企業降低存儲成本，提升資料穩定性，并進一步為企業提供包括能源消耗在内的趨勢觀測、決策支援等。未來，塗鴉将和全球客戶一起，助力客戶更高效地将資料資産變為業務資産，繼而開拓更豐富的業務場景。