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“50岁海归程序员”两次下海两次成功,第三次他

发布时间:2019-11-17 10:48编辑:互联网资讯浏览(121)

    涛思数据正是着眼于这一市场的巨大潜力和当前技术难点,根据时序空间数据的独有特点,自主研发了包括采集、存储、查询、计算和分析的系列产品,旨在为物联网、工业4.0时代的大数据产业提供全栈、高性能、低成本的大数据技术解决方案。

    因为专注,所以更好。

    商业化TDengine时序空间大数据引擎,已获客户好评

    在被问及为何选择时序数据库作为第三次创业项目时,陶建辉告诉笔者:“我在2016年研究了很多物联网的项目,发现云端的数据处理是其中非常重要的一部分,而且这些数据具有共性——都是时序数据。由此我认为,时序数据很重要。”

    TDengine产品从2018年8月推出第一个商业化版本之后,由于其显著的技术优势已经获得多个商业订单,而且很多PoC正在进行中。客户涉及电力、通讯、制造业、工业控制、车联网等行业,为客户的实时监控、实时计算和分析提供了高性能解决方案。

    目前,国外已经有不少企业开始涉足该领域,尤其以美国的InfluxDB、OpenTSDB等为代表。国内BAT等也已在相关领域早早布局,但大都在开源软件的基础上进行云端优化,真正以独立产品切入市场的企业仍然很少。

    涛思数据旗下产品TDengine时序空间大数据引擎,已在2018年8月推出正式商业化版本。这一产品,不依赖任何开源或第三方软件,拥有完全自主知识产权,具有高性能、高可靠、可伸缩、零管理、简单易学等技术特点,拥有多项技术发明专利,能将物联网大数据处理系统的成本直降80%。

    尽管国内BATH等巨头也有相似产品,但类似于国外企业,BATH也是在云平台上以开源软件优化的方式实现该功能,例如百度的天工 TSDB、阿里的Hi TSDB等。涛思数据是国内首家单独精于此项产品制作的公司,所带来的核心优势就是功能和性能更为强大。以阿里Hi TSDB为例,阿里售价408元的服务可提供5000点/秒的写入速度,而涛思数据在一台200元售价的虚拟机上可以达到300万点每秒的写入速度,查询速度是HiTSDB的30倍以上。以极低成本提供相同服务,这使得涛思数据即使面对巨头也有了极大的生长空间。另外,相对于巨头,涛思数据的另一大独有优势是可为企业提供私有化部署方案,而非单纯提供的云服务。

    近年来,随着NB-IoT、5G、WiFi等通讯手段的飞速发展,物联网、工业互联网等行业传感器采集数据的规模越来越大。统计显示,全球IoT设备数量将达208亿,据Gartner 预测,仅IoT物联网市场,2020年市场规模将达到1.7万亿美元。

    在充分研究相关软件之后,2016年底,陶建辉即在这一领域开始布局,并于2017年6月在北京创办了涛思数据科技有限公司,成立之初即获得蛮子基金和明势资本550万人民币的天使投资。年关未过,涛思数据便又宣布完成新一轮近千万级PreA轮融资,本轮融资由永辉瑞金和温青投资。

    据悉,涛思数据创始人陶建辉,毕业于中国科大,1994年到美国印第安纳大学攻读天体物理博士,曾在美国芝加哥Motorola、3Com等公司从事2.5G、3G、WiFi等无线互联网的研发工作,在高可靠分布式系统、即时通信、消息队列等方面,是顶尖的技术专家。2008年回国创业,曾创立“和信”和“快乐妈咪”两家高科技公司,且都被上市公司收购。涛思数据的研发团队成员均来自毕业于名牌大学,拥有硕士或博士学历,在分布式计算、数据存储和数据库方面有多年研发经验,研发力量强悍。

    涛思数据横空而出,专注时序数据库

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    物联网的一大特点是会产生大量数据,不同于互联网中主要靠人产生数据,物联网时代的数据更多的由传感器产生,其数量是巨大的,预计5到10年,世界上90%的数据都将是物联网产生的。

    专注时序空间大数据,提供大数据产业全方案

    物联网智库 原创

    北京涛思数据科技有限公司(TAOS Data)宣布完成Pre A轮融资,参与此轮投资的是永辉瑞金和温青投资。此前,公司曾于2017年6月获得来自明势资本和蛮子基金的天使投资。

    一年多以来,涛思数据精于产品,目前TDengine具有四大优势。首先是性能超强。相比于传统的大数据解决方案,TDengine的性能极强,数据插入速度和查询速度是传统方法的数十倍;不仅如此,TDengine也非常节省资源,所需的计算资源仅为传统方法的十分之一。第二是功能多样。TDengine集成了消息队列、缓存、数据库、流式计算、订阅等功能,一款软件即几乎能满足所有需求,用户仅需使用TDengine便可专注于应用的开发。第三,TDengine使用的是JDBC、ODBC等数据库标准接口,学习成本低。最后,TDengine几乎不需要管理。由于没有分库、分表,整个库容特别方便,数据库管理负担大大减轻,运营成本大幅下降。

    据悉,完成此轮融资后,涛思数据将在市场宣传及开拓、尤其是美国为主的海外市场开拓方面加速,凭借其强大的产品性能优势迅速在物联网、车联网等领域占领市场。

    物联网的一大特点是会产生大量数据,不同于互联网中主要靠人产生数据,物联网时代的数据更多的由传感器产生,其数量是巨大的,预计5到10年,世界上90%的数据都将是物联网产生的。如果能够有一种方法高效处理这些数据,包括存储、查询、计算、分析等,将会带来极大的价值。因此云端数据处理是一项非常重要的任务,而这些数据存在的共性是——几乎都为时序数据。

    那么,涛思数据又是如何做到资源的节省以及成本降低呢?陶建辉讲到:“物联网数据具有很多特点,涛思数据充分利用了物联网数据的特点进行了各种优化。例如,涛思数据认为物联网数据是时序的、结构化的、不会更新的,而且流量是平稳的,查询分析一定是在一个时间段进行的,因此涛思数据没有采用第三方的存储引擎,而是自主独立的开发了一个时序数据的存储引擎,从而保障了TDengine具有更高的读写、查询性能。”

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    导 读

    涛思数据的首款产品,性能强大的TDengine

    当然,TDengine的可应用范围是有限的,仅仅适用于物联网、车联网、工业互联网、金融等领域,但无法应用至微博、微信、电商、视频、网页等数据的处理。TDengine更像是为物联网等设计的专用CPU。

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