随着IoT技术逐渐成熟，众多设备产出的数据呈现指数级增长。企业亟需用行之有效的方式管理海量时序数据。由此，各类时序数据库开始成为市场宠儿。 与市场需求相悖的是，时序数据库水平参差不齐。纵观市场，过高的部署成本、糟糕的稳定性和无法解决异构性问题等，都让企业搭建时序数据库之路遍布荆棘。
为帮助全球客户解决时序数据库部署难题，全球化IoT开发者平台涂鸦智能（NYSE: TUYA，HKEX: 2391）开发出一款高性能分布式时序数据库——NekoDB。涂鸦NekoDB通过高性价比、强稳定性和高延展性的解决方案，满足企业在涉及大规模数据量场景中的存储需求，降低数据存储成本，并保障企业数据稳定。
降低数据存储成本
打造高性价比之选
提及时序数据库，贵好像是迈不过去的坎儿。为何如此之贵？一方面，为了实现高性能存储，企业需要付出大量的时间成本，另一方面，时序数据规模庞大，每天能够产生几十亿甚至上百亿条数据，如果缺少专门的压缩算法和数据结构，只能不断堆砌硬件来支持更大规模的数据量，长此以往，数据存储成本付出将是一个“无底洞”。
那么涂鸦NekoDB时序数据库是如何解决这一问题的呢？
首先，涂鸦NekoDB时序数据库通过打造独特的存储格式，帮助企业精简数据结构，简而言之，就是为数据“瘦身”，通过对数据进行压缩处理，实现更高压缩比，减少磁盘占用率，降低磁盘存储成本。
其次，通过对索引和缓存架构的优化，提升内存利用率，降低磁盘内存浪费，让数据存储工作变得更加高效。
最后，涂鸦拥有丰富的智能硬件生态，可提供强大的数据支撑，帮助企业化解复杂数据模型的“顽疾”。
涂鸦NekoDB一面降低硬件成本，一面提升磁盘利用率，让数据运营维护简单化。未来，涂鸦还将持续迭代技术能力，为全球客户提供更具性价比的技术赋能，帮助更多用户轻松部署时序数据库。
铸造稳定数据“底盘”
延伸业务场景
大规模数据场景下，时序数据库的稳定性需要进一步提升，目前，市场上大部分时序数据库稳定性较差，一旦企业数据库崩溃，大量数据流失，企业的决策支持将成为“空中楼阁”，前期数据处理所付出的时间与成本也将付诸东流。
分布式架构并行处理，能够帮助企业在大规模数据场景下保持数据稳定，而目前市场上大部分时序数据库并不具备分布式的能力。如果是在小规模数据量的场景，这些数据库尚可应对，若数据规模持续扩大，需要大量硬件才能保证数据稳定，从而导致企业后续运维工作加重。
基于此，涂鸦NekoDB通过分布式架构和并行处理等，帮助客户在大规模数据、高并发场景下，数据处理工作依然能够有序进行。涂鸦NekoDB通过分布式架构和并行处理技术，将数据分散存储，并在多个节点或服务器上进行处理，将大量时序数据进行切片区分，解决数据库扩展问题。
此外，涂鸦NekoDB通过对业务场景定制化设计，帮助客户在大规模数据和高并发场景下有序应对，并将数据进行多副本存储，提高数据可靠性，减少数据占用空间，赋予客户具备数据整合能力，保证数据库运行稳定。除了稳定之外，涂鸦还将以安全合规的数据存储管理技术，保证客户在全球市场通畅无阻。
支持云边协同
提供一站式解决方案
涂鸦NekoDB的高性能存储在降低企业成本、提高存储效率的同时，还能够支持云边协同，大大提升了数据传输与处理的效率，云边协同能够合理分配工作内容，实现管理成本和运营体验的平衡，满足相关行业对数据的延时需求，例如工业、新能源等。
为进一步释放数据价值，涂鸦NekoDB拥有的一站式解决方案，可以实现高性能的查询与聚合，帮助企业挖掘数据潜在价值。首先，利用数据可视化工具，让数据变得简单明了；其次，对历史时序数据进行分析，并利用机器学习技术进行趋势预测，为企业提供决策支持。
时序数据查询可以分为原始数据查询与聚合数据查询，两者的查询工作极其复杂，如果企业的查询性能过低，将影响后续的趋势推算与结果规律，导致企业竞争力不足。
在原始数据查询中，涂鸦NekoDB时序数据库所具备的高性能查询能力，能够以亚秒甚至毫秒级返回查询结果。
例如在新能源领域中，涂鸦NekoDB能够对地区、电站运转状态以及能源消耗情况等一系列的原始数据进行查询，并迅速返回结果，通过数据可视化工具，将电站各维度信息汇总为直观易懂的图表形式呈现给用户，用户可以通过时序数据库实时查询电量和出行数据，及时了解能源使用情况和设备状态。
在聚合分析查询中，涂鸦NekoDB通过聚合分析，计算新能源设备消耗趋势，评估功率负载，为企业能耗规划提供决策依据，并且能够对新能源汽车出行数据进行路径分析，通过服务里程的历史记录，推算出电站的能耗与使用需求等数据，为企业提供趋势预测，助力企业资源规划升级。
涂鸦NekoDB时序数据库通过高性能存储能力，帮助企业降低存储成本，提升数据稳定性，并进一步为企业提供包括能源消耗在内的趋势观测、决策支持等。未来，涂鸦将和全球客户一起，助力客户更高效地将数据资产变为业务资产，继而开拓更丰富的业务场景。
