物聯網、車聯網的興起，所採集的時序空間數據高速增長。一般的大數據解決方案都是Kafaka + Redis + No SQL + Hadoop/Spark，但這些套件都是用來處理通用的非結構化數據的，因此在處理結構化的時序空間數據時，運行效率就大打折扣，而且因爲集成多個組件，開發效率低，運維成本也很高。
濤思數據充分挖掘時序數據特點，設計了獨有的存儲結構和時序數據處理模型，將大數據平臺所需要的數據庫、消息隊列、緩存、數據訂閱等功能全部融合一起，無論是數據插入、還是普通查詢、流式計算，速度都比現有方案快十倍以上，而且大大降低了應用的開發難度和系統維護成本。開發者使用濤思數據的TDengine，可以快速搭建一個時序空間大數據處理平臺。
演講提綱：
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時序空間數據特點；
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現有方案的弊端；
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TDengine基本介紹；
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如何應對每天都在變化的大數據分析需求；
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車聯網大數據平臺的最佳實踐；
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智能電錶大數據處理實例；
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機械設備監測數據的實時計算；
聽衆受益：
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如何從業務場景和數據特點選擇最佳方案；
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如何降低系統開發成本和運維成本