本文主要是介绍陶建辉在 CIAS 2023 谈“新能源汽车的数字化”，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
近年，中国的新能源汽车发展迅猛，在全球竞争中表现出色，已经连续 8 年保持全球销量第一。在新兴技术的推动下，新能源汽车的数字化转型也正在加速进行，从汽车制造到能源利用、人机交互，各个环节都在进行数字化变革，基础软件能力的提升以及软硬件协同合作成为了汽车数字化升级的关键。
在此背景下，12 月 15 日，“CIAS 2023中国新能源汽车产业数智年会”在中国·合肥隆重召开，本届大会云集了国内外共 220 多位代表和 120 多位专业嘉宾，围绕汽车行业数字化转型多角度、全方位深度剖析，共同探讨我国数智汽车的发展与未来。TDengine 创始人&核心开发陶建辉应邀出席年会，就“如何快速搭建高性能大数据平台以应对快速变化的新能源市场”进行主题分享。
陶建辉指出，汽车行业在数字化转型中，通常会使用开源的 Kafka、Redis、HBase、MongoDB、Cassandra、ES、Hadoop、Spark、Zookeeper 等大数据软件来构建数据处理平台，通过集群处理海量数据。然而，这种做法常常导致开发效率低、运行效率差、运维复杂、应用推向市场缓慢等问题。对于新能源汽车而言，其产生的数据具有典型的时序数据特征，因此构建具有时序数据库（Time Series Database）功能的高性能数据平台才是解决问题的关键。陶建辉以高性能、分布式的物联网和工业大数据平台 TDengine 为例，介绍了新一代工业数据处理软件应具备的能力，并分享了新能源汽车企业在实际应用中改造数据架构所取得的成效。
陶建辉指出的问题就曾出现在零跑汽车的数据处理中。他们之前将时序数据分别存储在 MongoDB 和 HBase 中。然而，MongoDB 将数据全部存储在内存中，导致存储成本过高，只能保存有限时间内的数据；此外，存储的数据格式需要经过业务组织处理，不仅业务变更不灵活，可实施的业务也非常有限。而 HBase 用于存储部分实时信号，需要整套 HDFS 的支持，使用、运维和人力成本都很高，需要大数据相关的人才来保证平稳运行。为了降低成本并提高效率，零跑决定在 C11 新车型上试用 TDengine，效果提升明显：在查询方面，TDengine 的列式存储可以直接使用 SQL 计算，不再像 MongoDB 那样需要在查询之前对数据进行业务加工；同时，TDengine 的高压缩算法也提升了 10-20 倍的压缩性能，既节省了存储空间，又解决了高存储成本的问题。
值得一提的是，在本次年会的重磅环节——“CIAS 2023 年度 EV 风云榜”的颁奖典礼上，TDengine 荣获了“年度新能源汽车大数据产品创新奖”。据了解，“CIAS 2023”旨在挖掘新能源汽车行业具有标杆意义和最佳实践的企业、产品和人物，为行业发展树立标杆，为技术创新提供优质案例，为商务合作开启新的机遇。
最后，年会上 TDengine 展位仍然是最火爆的展位之一，吸引了众多听众前来交流。下面大家一起来感受下这热闹的氛围吧~
了解更多 TDengine Database的具体细节，可在GitHub上查看相关源代码。
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