2023 年 12 月 3 日，中国通信学会作为指导单位，Apache IoTDB Community、清华大学软件学院、中国通信学会开源技术委员会联合主办，“科创中国”开源产业科技服务团和天谋科技（北京）有限公司承办的 2023 IoTDB 用户大会在北京成功举行，收获强烈反响。
本次峰会汇集了超 20 位大咖嘉宾带来工业互联网行业、技术、应用方向的精彩议题，来自美国国家工程院院士、清华大学软件学院院长在内的学术泰斗，与华润、宝武、城建智控、寄云鼎城、大唐先一、中核、昆仑数据、德国普戈曼、清安储能的企业代表，联合 ASF 董事会成员与多位 IoTDB PMC 成员，围绕工业物联网时序数据库 IoTDB 所展现的技术与应用成果，分享各行业标杆用户的落地实践与多场景解决方案，并共同探讨时序数据管理领域的行业趋势。
峰会吸引了数百名企业用户代表和开发者到场交流，另有数万名工业互联网、数据库基础软件、开源爱好者和从业者线上参会，为工业互联网数据管理产业呈现了一场精彩的技术盛宴。
本次峰会备受关注，会场座无虚席
左右滑动查看更多
01
产学研专家云集
IoTDB 发展与工业互联网行业趋势紧密关联
在峰会主论坛中，中国科技部高新技术发展及产业化司尉迟坚副司长进行了大会致辞，尉迟坚司长认为，在“互联网、大数据”思想引导下， IT 从单一硬件、软件支撑，走向了面向行业业务，建设体系化、系统化的生态。尉迟司长同时对 IoTDB 国产时序数据库提出殷切要求，希望能够持续面向用户需求，研发可扩展的数据架构，坚持开放协作的生态，成为相关行业领域的“常青树”。
中国通信学会文剑副秘书长进行大会致辞，高度评价了 IoTDB 在工业互联网行业方向取得的应用成果。文剑副秘书长表示：“中国通信学会见证了以 IoTDB 为典型代表的开源软件，正加速我国工业互联网发展以及新型工业化建设的逐步落地。这些开源软件庞大、多样化的参与群体，构成了产、学、研、用相互促进、相互协同的新形态，推动了我国 ICT 技术的快速发展，也进一步促进了新型工业化国家战略的实施”。
国际数据库领域学术泰斗、美国国家工程院院士 Chandrasekaran Mohan 教授带来了《物联网时代的数据库挑战、技术与方向》主旨报告。作为在数据库领域活跃了近五十年的行业专家，Mohan 教授认为，数据管理系统领域飞速发展，新兴概念可能还未有成熟的产品落地便已逐渐消亡。而数据湖、云原生、边侧数据管理等工业互联网领域强相关的数据管理方向依然处在行业关注正向增长、创新成果不断萌发的阶段。硬核、专精的技术与商业化应用的融合成为了产业、企业、研究领域实现共赢的重要发力方向。这正与本次 IoTDB 用户大会“以用户为主体，以创新为媒介”的主旨不谋而合。
IoTDB 项目创始人，清华大学软件学院院长王建民教授带来了《清华数为：可组装的工业大数据软件栈》主题报告。报告详细解读了 IoTDB 的发展起点，“清华数为”软件栈的技术要点与针对工业大数据应用需求的解决方案。作为“可组装的大数据系统软件栈”，王建民教授表示：“IoTDB 的目标是构建一个新一代、跨越端边云的工业物联网数据基础设施”。通过统一的时序数据文件格式、高效的压缩算法、面向物联网场景的多副本一致性协议、管理分析一体化的数据库系统架构等技术创新，IoTDB 可以有效构建工业数据端、边、云多终端、多环境的数据高效管理方案，让数据创造价值。
02
基于行业、面向业务，
揭秘 IoTDB 全新技术成果
回顾过去一年，IoTDB 紧扣工业大数据管理的痛点进行了架构、性能、功能、稳定性的多方向迭代。2023 年，IoTDB 新增 80 万行代码，各渠道下载量增加 10 倍以上，代码提交活跃度在 Apache 基金会 360 多个项目中最高排行第二。
在峰会主论坛中，作为 IoTDB 原厂团队组建的商业化公司天谋科技的 CTO、Apache IoTDB PMC Member 乔嘉林正式发布了 IoTDB 企业版 V1.3，针对用户提出的企业级服务、易用工具、行业特色功能等需求，进一步为用户提供时序数据管理一站式解决方案。新发布的 IoTDB 企业版涵盖多个内核技术亮点，包括三个工具（IoTDB - OpsKit 部署工具、系统监控工具、可视化控制台工具）、两个引擎（流处理引擎、智能分析引擎）、与一个项目（Apache TsFile，时序数据标准文件格式，是继 IoTDB 后，时序数据领域第二个 Apache 顶级项目），实现了“单平台采存算管用”的横向一站式解决方案，与“跨平台端边云协同”的纵向一站式解决方案。
海量时序数据的价值亟待挖掘与释放，相较传统 OLAP，机器学习善于从大量数据中总结模式规律，旨在解决更加复杂的数据分析与决策难题。面对时序数据管理与机器学习的融合问题，清华大学软件学院长聘副教授龙明盛正式发布了 IoTDB 数据库原生机器学习组件 IoTDB-ML。在分布式 IoTDB 集群基础上，IoTDB-ML 采用数据库内生的机器学习框架和引擎，可以利用 SQL 语言并进行拓展，在无需数据迁移、保障易用性的基础上，降低实现机器学习的门槛。IoTDB-ML 目前支持时间序列预测、时序异常检测等典型时序分析任务，内置多类自研时序数据模型及算法，并可为模型推理提供加速，可应用于预测电力负载等工业场景。
在下午的技术分论坛中，天谋科技的多位核心研发、IoTDB 项目 PMC 成员全面、详细地分享了 IoTDB 作为物联网原生的时序数据库产品，在建模、流处理、查询等方向的全新研发成果，和基于工业互联网行业需求构建的可视化控制台与实时监控工具。开源软件基金会 ASF 董事会成员、工业数据采集领域专家 Christofer Dutz 也于线上参会，基于多年的多元工业软件协同经验，介绍了时序数据库 IoTDB 与工业自动化通信协议库 PLC4X 的集成原理，解析了多采集协议背景下，通过 IoTDB 和 PLC4X 构建的数据流转传输链路，进一步拓宽了 IoTDB 的合作应用前景。
左右滑动查看更多
03
行业创新者的选择，
IoTDB 多个核心行业应用分享
IoTDB 的进步同样体现在用户的选择层面。目前，IoTDB 已在能源电力、钢铁冶炼、航空航天、石油石化、智慧工厂、车联网等领域大规模服务于超 1000 家规上工业企业用户，用户交流群增长近 300%。
在峰会主论坛中，华润电力技术研究院副院长郭为民带来了 IoTDB 在华润智能发电领域应用的主旨分享。IoTDB 作为华润电力智能火电厂与华润电力新能源智慧运营系统的数据管理核心，支持海量测点、数据量的时序数据管理，并支持华润智能管理系统采用云、边、端协同的技术架构，建立不同网络资源环境下，稳定协同、灵活同步的数据流转体系。郭为民副院长认为 IoTDB 作为新型工业时序数据库，具备优异的分布式部署、海量数据读写、毫秒级数据查询等能力，也在峰会上表示：“以前的版本中，我们还是有一些应用需求的。我很高兴的发现我们的很多诉求，在 1.3 企业版的发布中都已经提供了相应的功能”。
宝武装备智能科技有限公司技术中心副主任赵刚带来了 IoTDB 在宝武设备智能运维领域应用的主旨分享。宝武建设的超大规模分布式数据湖已全面接入 IoTDB，建成 1 个集团数据湖与全集团多个基地的数据湖，实现了 16 个基地、超 45 万设备、近 200 万数据项的稳定、高效管理。基于 IoTDB 全面重构的宝武智维云数据底座，实现 1 个量级性能提升、存储成本大幅下降（压缩比提升 7-8 倍）、运维手段丰富、数据资产汇聚、AI 模型训练得到加速。赵刚副主任表示：“经过我们谨慎的对比，我们决定选用 IoTDB 来做我们的解决方案，不仅仅因为它是我们国产的数据库，更因为它的高性能。”
下午的用户案例分论坛中，来自能源电力、城轨运输、智能制造领域的城建智控、寄云鼎城、大唐先一、中核、昆仑数据、德国普戈曼、清安储能的业务专家，从各自行业应用的角度，深度分享了 IoTDB 在城轨系统融合、智慧电厂管控、核电数字化应用、先进制造数据资源管理运营、储能云能源数据集成等场景的落地实践案例，以及 IoTDB 应用于多类工业领域、作为标准化工业互联网平台组件的核心数据引擎，在状态监测、智能控制、异常告警等常见工业用户需求中的应用效果。更有 IoTDB 走出国门，在德国铁路与工业铸造领域的应用解析，在不同关注重点与部署难点背景下，IoTDB 成功实现了无缝集成、轻量级、高稳定的解决方案。
左右滑动查看更多
未来，IoTDB 将坚持全自研路线，坚持面向用户需求，坚持每年都有创新性突破，坚持成为物联网领域的强力基建。期待此次峰会全新发布的技术成果能够更好地帮助更多企业用户挖掘时序数据价值，“让时间发声”！
峰会回放 & 资料如何获取？
峰会全程回放调整中，后续将在 Apache IoTDB B 站账号公开，请您持续关注：
https://space.bilibili.com/403970481/video
演讲 PPT 及内容回顾稿我们正在紧急整理中，请您持续关注「Apache IoTDB」公众号，以便第一时间获取相关通知及推送。
Apache IoTDB 是一款低成本、高可用的物联网原生时序数据库，采用端边云协同的轻量化结构，支持一体化的物联网时序数据收集、存储、管理与分析，具有多协议兼容、超高压缩比、高通量读写、工业级稳定、极简运维等特点。目前已服务规上工业企业超过 1000 家。
作为全球性开源项目，截至目前，Apache IoTDB 已拥有 262 名贡献者、4.1K Stars、951 Forks、9937 Commits。我们为大家提供了参与指南，欢迎越来越多的小伙伴助力 Apache IoTDB 项目的不断发展与前进，迈出加入 Apache IoTDB 社区的第一步！
