时序数据库连载系列：Berkeley 的黑科技 BTrDB
本文是对面向 IoT 领域的开源时序数据库 BTrDB 内部实现细节的研究和介绍。
1. 场景介绍
BTrDB 论文中介绍了一个实际的项目，能很好解释清楚 BTrDB 的设计初衷和适用场景：
在一个电网中大量部署了某类传感器，每个传感器会产生 12 条时间线，每条时间线频率为 120Hz（即每秒 120 个点），时间精度为 100ns；由于各种原因，传感器数据传输经常性出现延迟、（时间）乱序等。
阿里云TSDB在大数据集群监控中的方案与实战
阿里云TSDB在大数据集群监控中的方案与实战
目前大部分的互联网企业基本上都有搭建自己的大数据集群，为了能更好让我们的大数据集群更加高效安全的工作，一个优秀的监控方案是必不可少的；所以今天给大家带来的这篇文章就是讲阿里云TSDB在上海某大型互联网企业中的大数据集群监控方案中的实战案例，希望能为感兴趣的同学提供一些帮助。
二维火监控平台的构建和探索
在阿里云栖开发者沙龙时序数据库技术专场上，二维火监控平台负责人董兵林为大家介绍了二维火监控平台构建的背景，构建过程和未来展望，向大家展示了如何快速实现一套自研的APM平台，并且如何在技术选型中进行一些取舍。
11.23直播预告｜云原生多模数据库Lindorm全文索引技术介绍
Lindorm是阿里云发布的业界首款云原生多模数据库，支持海量数据的低成本存储和高性能的主键/二级索引查询。本次议题将介绍Lindorm在数据查询上的进一步突破，基于倒排索引和列式存储的全文索引，可以有效解决大数据下的复杂查询问题，例如多维随机组合查询、文本检索、地理位置查询等。
11.30直播预告｜云原生多模数据库 Lindorm 时序引擎技术解析
云原生多模数据库 Lindorm 致力于打造面向任意规模、多类型数据的低成本存储与处理解决方案，让企业数据“存得起，看得见”。Lindorm 时序引擎面向应用监控、IoT、工业互联网等领域，高性能、低成本的时序数据存储解决方案，本次分享主要介绍 Lindorm 时序引擎的架构及实现机制。
制造业全链数字化业务转型实践 – IT & OT超融合工业数据云 编辑 删除 仁威 2021-05-17 13:57:35
5G、物联网等信息技术演进发展正在推动传统制造业快速数字化升级，拥有超连接、超感知、数字化和物联网数字生态系统的制造业企业将在未来竞争中占据绝对优势，而以信息技术 (IT) 与运营技术 (OT)云端融合为基础的工业数据云平台将成为制造业数字化转型升级的关键支撑。本文围绕工业物联网平台建设核心数据采集、融合存储、分析问题，介绍了阿里云Lindorm与Intel、OSIsoft面向工业物联网信息经济（Infonomics）的IT & OT超融合工业数据云解决方案，旨在为制造业企业提供可落地的云端存储分析离散、流程工业泛数据源的能力的实践参考。方案通过云端打通阿里云、Intel的IT技术积累和OSI
AIoT周五见：树莓派4&阿里云物联网平台上云开发实操
直播介绍树莓派深受广大开发者的欢迎，第四代树莓派做了大幅度的升级，近期已经上架电商平台。本次阿里云工程师用树莓派4为您演示物联网设备端开发，实现设备上云和云端下发控制指令。讲师介绍陶宇豪，高级工程师，主要研发方向是IoT智能设备平台。阿里云智能IoT事业部智能设备平台研发团队工程师，关注设备接入相关软件开发。直播内容1、 树莓派4介绍和体验分享2、 阿里云物联网云平台介绍3、 基于树莓派4的设备端开发演示4、 互动&答疑欢迎大家扫码进群领取物联网最新资料以及获取一手直播资讯更多精彩无需硬件，先通过小程序体验设备上云流程：https://developer.aliyun.com/article/713773存量设备如何对接到阿里云物联网平台：https://developer.aliyun.com/article/713078
