数字化转型已成为我国重要的发展战略，从中国制造新基建到十四五规划政策主基调，信息经济已然成为时代发展下的新机遇。

到底何为数字化和智能化转型？— 以制造业为例，将制造商智能传感器分析技术和人工智能结合起来，赋能企业的监控、采购、生产、运营等各个环节，并识别潜在风险，从而帮助企业持续优化流程，规避问题发生，始终保持在最优级别运转，打造企业核心竞争力。

如此量级的设备每时每刻都在产生数据，这些海量数据及其衍生数据又具有复杂多样的形态；与此同时，海量数据的实时监控和分析决策需求也在与日俱增；这些对系统的存储和计算能力都发起了巨大挑战。

现有大数据处理平台普遍架构复杂臃肿，不同的厂商的组件也并非全部开源，同时现有处理方式在性能上也很难满足实时分析决策的需求；再者，随着越来越多的生产环节开展了数字化和智能化转型，导致业务系统愈发庞大和复杂，海量并发和低时延的需求骤增；此外随着边缘技术的发展，更多对实施性要求非常高的业务逻辑被顺延到边缘端。如何使得云边端相互协同成为了新的刚性需求。

针对这些问题，我们希望能够有这样的一款的时序数据库—首先它可以支持复杂多样的数据接入系统，实现时序数据的高速写入和高效存储；同时它可以提供丰富且超速的时序计算服务，并为复杂应用场景提供各类接口。

基于此构想，今天我们也正式推出 KaiwuDB 1.0-时序数据库。KaiwuDB 1.0 是一款主要面向工业物联网、交通车联网、数字能源等领域的时序数据库，提供了强大的复杂查询能力，旨在以性能存储海量时序数据，精准支持时序大数据分析，并提供良好的 SQL 支持。

这是一款合格的时序数据库所必备的功能之一。面对大量设备产生的海量时序数据，为了保证达到低时延的业务需求，数据库必须能够实现高速高并发的写入海量时序数据。同时，在工业物联网、车联网等场景下，传感器高频地产生时序数据，有时甚至达到了毫秒级，因此时序数据库必须能够支持到毫秒精度的数据写入。

支持直接获取时序数据最新值，提供多种维度的聚合查询接口，包括时间窗口和标签分组，以及诸如 Min、Max、Average、Count、Sum 等基本的聚合函数；支持嵌套查询，提供了按标签过滤，包括精度和精度匹配和模糊匹配；支持近实时的数据普通查询，针对上千万条数据，查询速率可以达到秒级；支持一定维度下对数据进行切分并在切分出的数据空间中进行一系列的计算。

时序数据库经常被应用于工业互联网、智能制造、交通车联网等对安全级别要求非常高的领域。所以，高可靠性和高安全性是帮助他们衡量一款时序数据库是否合格的重要标准之一。

KaiwuDB 1.0 时序数据库可对接入的数据库用户进行身份认证，支持创建不同权限的账户，对不同账户授予不同的读写权限，并且授权可修改。同时，操作系统和数据库系统的用户权限是可分离的，可实现对数据库内的操作进行审计。此外，KaiwuDB 1.0 时序数据库能够支持客户端和服务器端的加密通信。

海量时序数据对存储造成了巨大的压力，如何在不影响读写性能的基础上，有效地降低存储成本？对于一款时序数据库，这也是一项绕不开的必答题，KaiwuDB 针对时序数据的特点做了相应的优化，支持在线数据压缩，压缩数据无需解压即可使用，压缩比可达到 1:7 - 1:10。

KaiwuDB 对标准的 SQL 语法有着良好的支持度，支持 SQL 的写入和标准 SQL 的查询。同时我们提供了多种主流编程语言的连接器，例如 C++、Java 等。

一款产品，要想获得用户的认可，其运维和学习的成本必须是可控的。KaiwuDB 支持容器化部署升级，简单快速；支持数据库间的批量数据导入导出，具备全局范围内的数据库配置及在线管理能力；支持按时间管理历史数据，提供过期时间设置接口，可以高效地清理历史数据。

前面已经提到 KaiwuDB 1.0 时序数据库主要面向工业物联网、数字能源、智慧产业等领域。其中在数字能源领域，我们响应国家“双碳”号召，建立了云边端一体化的数据服务平台，实时汇聚了电、热、冷水器等多方面的数据，助力智能分析节能减排。

今天着重为大家展示加油站光储充检一体化系统。随着当前新能源汽车的发展和普及，新能源汽车的用户对充换电业务的需求与日俱增。如何合理利用资源满足车主充换电需求，是当前急需解决的一大重点难题。

为此，我们推出了光储充检一体化系统，帮助客户合理利用加油站空地资源，建设了一套微电网系统，其中配备有光伏、太阳能板、逆电器、储能设备、配电设备、充电桩、换电站等。一方面，支撑客户开展针对新能源车，包括新能源货车的换电业务；另外一方面可以利用了峰谷的电价差异，削峰填谷降本增效。

此外，为保证整个微电网系统的高效稳定运行，系统需要实时采集微电网中各个设备的运行状态数据，而后经过能量管理系统与电池管理系统，展开计算、预测、分析及监控。KaiwuDB 1.0 时序数据库在整套系统在运行过程充当着至关重要的角色。