TDengine 联合阿里云计算巢,为物联网企业提供云上软件一键部署能力
近年来,随着云技术的快速发展,企业上云成为一大趋势。中国信息通信研究院披露的数据显示,2021 年中国云计算市场规模达到 3102 亿元,增速达 48.4%,中国公有云市场将保持高速增长态势。不只是传统企业,在信息化时代,软件上云也有其必要性和重要性。
从技术发展角度来讲,企业软件希望通过云计算的技术加速自身业务的创新。在传统模式下,软件产品使用过程往往更加复杂,而在上云之后,不仅可以实现云上一键部署,通过云上极致弹性能力还能保障数据库集群自动扩缩容,同时云厂商提供的安全审计也能提升运维透明度,资源账单能帮助用户实现更好的成本管理。?
近日,阿里云计算巢与数据库解决方案提供商涛思数据达成合作,云原生时序数据库 TDengine 正式上线阿里云,双方将共同探索软件在云端私有化部署的新形态,为车联网、物联网、工业互联网等行业企业提供更加简单、极致弹性、低成本运维、高效运作、安全性加码的云时序数据库解决方案。?
对此,TDengine 创始人与核心研发陶建辉表示,“我个人特别坚信云是未来,如数据库一般的底层软件也一定要走向云。借助云平台,软件厂商可以为用户提供更加便捷的部署方式,更加高效的成本管理手段。此外,利用云计算对资源的弹性管理能力,软件厂商能够有效破解这一领域面临的资源管理粗放、资源利用率低等困境,进一步加快市场开拓的步伐。”
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云上软件一键部署能力,最优集群套餐推荐
?“TDengine 的定位是物联网大数据平台,本质上瞄准了全球化数字化转型所造就的‘万物互联’大趋势。在时序特征数据呈现爆发式增长的当下,传统的数据处理架构已成为限制企业数字化转型的一大阻碍,以 Hadoop 为例,搭建一个平台,需要将多款开源软件拼接在一起,会大量增加研发和运维成本。时序数据处理有望改变物联网数据市场,未来全球 90% 的数据都会是机器产生的数据,而目前世界上没有一个垄断的选手在做这个事情,TDengine 的快速发展也为这一领域注入了一股新的活力。”陶建辉介绍道。?
作为一款开源的时序数据库(Time Series Database)产品,TDengine 已经广泛应用于物联网、工业互联网、车联网、金融、IT 运维监控等场景。目前已经有大量的企业客户和社区用户将 TDengine 部署在其核心业务场景中,包含了金融、物流、汽车、电商、智慧能源、智慧农业在内的多个行业,而这都源于其优质的性能和成本控制。?
用户场景越多,TDengine 面对的用户需求就越来越繁杂,从降本增效的角度出发,打造一套高可靠、高性能、开箱即用的云上时序数据库解决方案也越发迫切。通过开放给企业应用服务商在其平台上发布私有化部署服务,阿里云计算巢服务(Compute Nest)能够为客户提供云上软件一键部署的能力,这也与 TDengine 的需求不谋而合。?
借助阿里云提供的丰富云服务器选择,TDengine 结合自身的最佳实践和测试结果,针对不同设备的测点数据写入、业务查询需求,为用户提供了三款最高性价比的云服务器规格,企业可根据自身场景快速选择合适套餐,开展业务:
其中,阿里云i3g实例规格族,基于先进的神龙架构,单盘IOPS高达50万、单实例300万IOPS;单盘读带宽3GB/s、写带宽1.9GB/s,整机IOPS和吞吐量提升了高达50%;同时,可保证99.9%的访问请求保持在数十微秒的读写延迟水平。?
依托于阿里云 i3g 实例,TDengine 集群的基础版套餐能同时支撑每秒 400 万数据点的读写请求,标准版的能支撑每秒 800 万数据点的读写,专业版的能支撑每秒 1600 万数据点的读写。从性能释放、经济因素等层面考虑,阿里云本地 SSD 型 i3g 的实例规格机器是最优选择,可以帮助用户进一步实现降本增效。?
除了以上三款套餐外,TDengine 阿里云版也支持用户自定义选择实例规格,通过设置 TDengine 的数据节点个数,可一键搭建 TDengine 高可用集群。?
通常来说,数据存储的大小和设备上报数据的频率、数据保留的时间息息相关,经过数据压缩 TDengine 有超高的压缩能力,一般而言,能将存储数据压缩到其 10%,企业可通过需求自行选择磁盘大小,官方推荐最低标准是 1TB 的 SSD。
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ROS (资源编排)助力集群自动部署
实现分钟级交付?
为帮助客户简化集群部署的复杂性,阿里云计算巢打造了 ROS(资源编排)以实现数据库集群的自动部署。通过将 ROS 简单化、服务化,即使用户不了解 JSON、YAML 写法以及 ROS 语法,根据页面引导填上相应配置参数、选择对应的套餐,也能够成功完成部署搭建。?
TDengine 是原生支持分布式的数据库,具备水平拓展能力,在集群部署之后,如果用户随着业务需求增长导致集群资源使用遇到瓶颈,能通过增加节点数来提高处理能力。在阿里云计算巢 ROS 的助力下,TDengine 在集群的自动部署与弹性扩缩容上将能获得进一步加强。
通过 ROS 实现数据库集群的自动部署,简化集群部署的复杂度?
相比传统模式下以天、乃至周为单位的私有化部署周期,用户通过阿里云计算巢部署 TDengine,只需配置节点数量以及相关参数,正常情况下在配置完成后就会进入部署状态,全程部署时间缩短为分钟级,为用户带来极大便利。?
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有效避免资源浪费,安全性加码
通过阿里云计算巢的赋能,TDengine 实现了更加高效的自动化部署以及灵活的按量计费模式,费用完全进行透明化管理——用户在集群创建之前就能够看到完整的费用预估,按照当前业务需求进行资源购买即可。?
在集群创建完成后,阿里云计算巢还提供了专业的账单分析功能,通过集群资源的费用信息分类,用户可以清楚地了解到不同业务间的资源消耗情况,以便进行更为有效的成本管理。?
此外,对于企业用户来说,选择私有化部署最大的原因就是出于对数据安全性的考虑,为了让用户切实体会到“安全感”,计算巢提供了全面的操作日志和录屏记录,便于用户进行安全审计,提升系统的运维透明度。
TDengine 提供丰富的日志,可以按需查看用户操作、集群状态?
通过阿里云计算巢的功能加持,TDengine 帮助用户进一步实现了成本控制、有效避免了资源浪费,在安全性上也层层加码。除了私有化部署服务外,阿里云计算巢也支持 TDengine 对用户资源进行全托管,为企业服务实现多样化。?
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产品和服务质量两手抓,生态建设与海外市场同步走?
目前,TDengine 产品代码已经达到了 100 万行量级,对于付费用户,涛思提供一对一技术支持,维护与更新都会有专业人员来负责。?
“从用户需求出发,TDengine 研发团队一直在不断对产品功能进行进一步的打磨与更新,同时为了更好地服务用户,我们维护了数十个用户群,让用户的每个问题都有专业的官方技术人员进行解答。我会‘潜水’在每个用户群里,关注这些群聊信息,每天都会挑选 1-2 个用户提问进行回复,有时候对方压根不相信那是我本人回答的。”从陶建辉的回应中,可以感受到 TDengine 团队精益求精的服务态度。?
在产品的更新上,近期发布的 TDengine 3.0,已成为一款云原生时序数据库,解决了困扰时序数据库发展的高基数难题,支持 10 亿个设备采集数据、100 个节点,支持存储与计算分离。同时其还打造了全新的流式计算引擎,无需再集成 Kafka、Redis、Spark、Flink 等软件,可以大幅降低系统架构的复杂度。?
在产品和服务质量的双重保障下,TDengine 的用户群体也在不断扩大,全球运行的 TDengine 实例数超过 157.2k,用户遍布全球,海外市场也是 TDengine 的发力点。“我对海外市场信心十足,TDengine 在 Github 上拥有 1.9 万个 Star,其中大约三分之二来自中国开发者,剩下三分之一来自海外。”据陶建辉分析,中国 IT 产业约占全球市场的 20%,海外市场具备更大的发展空间。前不久涛思数据已经成功部署、上线了海外官网,并于九月份率先在海外发布 TDengine 云服务版本。?
如同大部分软件厂商一样,为了满足用户的业务需求,提升用户的使用体验,TDengine 也在大力发展生态合作,与云厂商的接轨也是生态发展的其中一环。“无缝集成 (Seamless Integration) 就是指实现各类软件的互联互通,其实就是围绕产品打造活跃、庞大的生态,有了生态,才能有‘百花齐放’的应用,进而形成良性循环发展。”目前无需一行代码,TDengine 就可以与 Kafka、Telegraf、Grafana、Google Data Studio、EMQ X、Prometheus、StatsD 和 collectd 等众多第三方工具集成。?
与阿里云计算巢的强强合作,让 TDengine 的生态建设更加繁荣,通过此次赋能,TDengine 将能进一步发挥出极致性能,让软件更好地和云集成,极大提升软件服务在交付、部署及后续管理等环节的效率和用户体验,在帮助用户实现降本增效的道路上更进一步。同时可以预见,通过阿里云生态和市场渠道的快速接入能力,TDengine 的业务增长速度也将更加可观。?
目前,TDengine 已经在阿里云计算巢软件免费试用中心上架,有需求的用户登录进入阿里云控制台即可开始体验。
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