本文主要是介绍【活动推荐】TDengine如何高效处理运维监控系统的海量数据？，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！
2021 Gdevops全球敏捷运维峰会 - 广州站，将在5月28日盛大举办。Gdevops经过创办6年成功举行近20场大会的经验积淀，本次峰会结合行业趋势与技术热点，精选出最能破解当下运维、数据库、金融科技领域核心痛难点的干货议题，涛思数据创始人陶建辉（Jeff Tao）受邀出席演讲，在数据库专场为大家带来「性能提升十倍，TDengine高效时序数据处理实践」，不容错过的精彩看点本文带大家先睹为快！
随着业务规模的提升，服务器数量不断攀升，随之而来的是运维监控系统也会产生海量的时序数据。如果能高效处理这些数据，对于降低整体的运营成本极具价值。本次演讲首先会分享时序数据的典型特点，进而讲解TDengine是如何针对这些特点优化系统设计的，最终揭秘性能提升十倍、存储成本降低80%是如何做到的。
> 内容要点
如何降低运维成本？
如何高效处理海量的时序数据？
如何借助TDengine降本增效？
对本话题感兴趣的TDengine的粉丝们扫描海报二维码报名参会，可以享受普票8折的优惠，5月28日在会议现场与Jeff一起畅聊如何高效处理运维监控系统的海量数据！
Jeff的朋友们——食在广州
另外，5月27日（周四），Gdevops大会前一天晚上20:00，我们在广州天河区找了一个自由舒适的场地（地点暂时保密），打算办一个轻松愉快的Party，邀请你与陶建辉（Jeff Tao）一起畅聊，食在广州！
点击「阅读原文」，填写报名表单，明天会有小助手私信您「Jeff的朋友们」Happy Hour的活动地点哦～
这篇关于【活动推荐】TDengine如何高效处理运维监控系统的海量数据？的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
