課程簡介

案例背景:
在IT運維、智能駕駛、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等場景，每天都要采集海量的結構化日志數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)采用傳統(tǒng)的Hadoop系列工具來處理，都面臨著開發(fā)成本高、運行效率低、運維復雜等問題。除互聯(lián)網(wǎng)大廠外，一般傳統(tǒng)企業(yè)都難以組建一支大數(shù)據(jù)團隊來應對這些挑戰(zhàn)，投入產出不成正比。

解決思路:
濤思數(shù)據(jù)針對結構化日志數(shù)據(jù)（時序數(shù)據(jù)）的特點，開發(fā)了獨有的處理引擎TDengine，集時序數(shù)據(jù)庫、緩存、消息隊列、流式計算、訂閱等系列功能于一體，而且無論是數(shù)據(jù)插入、簡單查詢還是數(shù)據(jù)聚合的性能，相對Hadoop系統(tǒng)，都是10倍以上的提升。

成果:
TDengine的核心代碼已經開源，star超過11K，fork數(shù)2900，issues數(shù)接近2000，收到開發(fā)者的高度好評。目前上線的免費用戶已經超過100家，付費客戶超過30家。

目標收益

1：了解結構化日志數(shù)據(jù)的特點
2：如何高效的插入數(shù)據(jù)
3：如何高效的做實時聚合查詢
4：分布式系統(tǒng)的設計
5：零運維管理是如何做到的

培訓對象

課程內容

案例方向

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智能數(shù)據(jù)分析/企業(yè)級大數(shù)據(jù)架構演進/流式計算系統(tǒng)設計/數(shù)據(jù)庫的未來

案例背景

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在IT運維、智能駕駛、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)等場景，每天都要采集海量的結構化日志數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)采用傳統(tǒng)的Hadoop系列工具來處理，都面臨著開發(fā)成本高、運行效率低、運維復雜等問題。除互聯(lián)網(wǎng)大廠外，一般傳統(tǒng)企業(yè)都難以組建一支大數(shù)據(jù)團隊來應對這些挑戰(zhàn)，投入產出不成正比。

收益

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1：了解結構化日志數(shù)據(jù)的特點
2：如何高效的插入數(shù)據(jù)
3：如何高效的做實時聚合查詢
4：分布式系統(tǒng)的設計
5：零運維管理是如何做到的

解決思路

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濤思數(shù)據(jù)針對結構化日志數(shù)據(jù)（時序數(shù)據(jù)）的特點，開發(fā)了獨有的處理引擎TDengine，集時序數(shù)據(jù)庫、緩存、消息隊列、流式計算、訂閱等系列功能于一體，而且無論是數(shù)據(jù)插入、簡單查詢還是數(shù)據(jù)聚合的性能，相對Hadoop系統(tǒng)，都是10倍以上的提升。

結果

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TDengine的核心代碼已經開源，star超過11K，fork數(shù)2900，issues數(shù)接近2000，收到開發(fā)者的高度好評。目前上線的免費用戶已經超過100家，付費客戶超過30家。