企业官网建设流程全解析

一、边缘计算的数据挑战

边缘计算场景对时序数据库提出独特要求：

• 资源受限：CPU、内存、存储有限
• 网络不稳定：需要断网续传能力
• 实时性高：毫秒级响应要求
• 本地自治：边缘侧独立运行能力

二、边缘时序数据库选型

三、TDengine 边缘版架构

设备层：传感器 + PLC

↓

边缘层：TDengine 边缘版 + 本地应用

↓

网络层：4G/5G / 有线

↓

云端：TDengine 集群 + 全局分析

四、边缘版配置

{

"database": "edge_factory",

"tables": 10000,

"duration": "1d",

"keep": "7d",

"buffer": 256,

"cachelast": 1,

"walLevel": 2

}

五、边缘 AI 集成

import taos

import tensorflow as tf

class EdgeAI:

def __init__(self):

self.conn = taos.connect(host="localhost", database="edge_factory")

self.model = tf.keras.models.load_model('edge_model.tflite')

def predict(self, device_id):

cursor = self.conn.cursor()

cursor.execute(f"""

SELECT vibration, temperature, current

FROM device_data

WHERE device_id = '{device_id}'

AND ts > NOW() - 1m

""")

data = cursor.fetchall()

features = np.array(data).reshape(1, -1)

prediction = self.model.predict(features)

return prediction

六、云边同步

class EdgeCloudSync:

def __init__(self):

self.edge_conn = taos.connect(host="localhost", database="edge_factory")

self.cloud_conn = taos.connect(host="cloud", database="cloud_platform")

def sync(self):

edge_cursor = self.edge_conn.cursor()

cloud_cursor = self.cloud_conn.cursor()

edge_cursor.execute("""

SELECT * FROM device_data

WHERE ts > LAST_SYNC_TIME""")

for row in edge_cursor.fetchall():

cloud_cursor.execute(f"""

INSERT INTO device_data VALUES {row}

""")

七、总结

在边缘计算场景下，TDengine 边缘版凭借其轻量级、高压缩、云边协同的特点，是时序数据库选型的理想选择。