北京涛思数据科技有限公司(TAOSData)瞄准日益增长的物联网数据市场，专注时序空间大数据的存储、查询、分析和计算，不依赖任何开源或第三方软件，开发了拥有自主知识产权、%自主可控的高性能、分布式、支持SQL的时序数据库TDengine。TDengine可广泛运用于物联网、车联网、工业互联网、IT运维等领域。公司已经申请多项技术发明专利，且全部提交PCT专利申请。
.6月公司成立，截止年公司规模90+。
重要产品及服务能力
涛思数据作为一家高科技企业，针对物联网、工业互联网、金融、IT运维监控等场景，独立研发了开源、云原生的时序数据库TDengine，它能让大量设备、数据采集器每天产生的高达TB甚至PB级的数据得到高效实时的处理，对业务的运行状态进行实时的监测、预警，从大数据中挖掘出商业价值。
年，云原生时序数据库TDengine3.0正式发布。作为一个云原生，而不只是能在云上运行的时序数据库，TDengine彻底具备了云原生数据库的几大特点：水平扩展性、弹性、韧性、可观测性以及运维自动化。
自年商业化版本发布后，TDengine已经在全球多个城市中，被广泛应用在了物联网、工业互联网、IT运维、车联网、能源和金融等各行业，为各企业的数字化改造和转型、效率提升以及存储、运维成本降低上做出很大贡献。
在已发布的70余个Case文章中，我们可以看到各种传统监控平台的性能症结被解决，数字化、智慧化转型变得更顺畅，一部分案例如下：
①顺丰科技：根据容量规划完成相关参数调整后，在理想情况下，TDengine集群写入速度最高达到90w条/s的写入速度。服务端物理机由21台降至3台，每日所需存储空间为93G（2副本），同等副本下仅为OpenTSDB+HBase的约1/10。
②零跑科技：不用再像MongoDB一样，在查询前还需要根据业务加工出需求数据，TDengine的列式存储，直接以SQL计算即可，大大提高了业务的灵活性，同时其高压缩算法提升了10到20倍的压缩性能。
③跨越速运：应用TDengine后服务器数量从21台降至3台，压缩一个5万行、每行在字节以上的表，压缩后的磁盘size是KB，压缩率高达1%。
④浙商银行：目前微服务可视化服务治理平台对并发要求较高，但是TDengine可以很好地满足需求，插入/查询平均耗时均在10ms以内。
⑤同花顺：在稳定性上，改造前调用数据情况共40W次，共出现异常0.01%的异常，使用TDengine改造后出现异常降低至0.%。
⑥得物：在批量写入设置上设置最大写入条数，耗时基本也能保持在毫秒。目前Sentinel的数据没有使用副本，全量数据分散在三台机器中，根据计算得知TDengine对于Sentinel监控数据的压缩率达10%，相当可观。
⑦货拉拉：将监控的数据存储由MySQL改造为TDengine后，不仅顶住了监控数据增长所带来的压力，还节约了存储空间，成本压缩到了原来的1/10甚至更低。历史原生监控数据可回溯时间也变得更长，之前存储3天原生数据及聚合数据的空间，现在可供原始数据存储45天。
技术能力说明
1、高性能时序数据库
充分利用时序数据的特点，通过创新的存储引擎设计，无论是数据写入还是查询，TDengine时序数据库的性能比通用数据库快10倍以上，也远超其他时序数据库，存储空间不及通用数据库的1/10。
2、云原生时序数据库
通过原生分布式的设计，充分利用云平台的优势，TDengine时序数据库提供了水平扩展能力，具备弹性、韧性和可观测性，支持Kubernetes部署，可运行在公有云、私有云和混合云上。
3、开源的时序数据库
TDengine的研发始于年12月。经过2年多的研发后，TDengine团队在年7月将单机版开源，年8月又将集群版开源。年8月，TDengine发布3.0版本，成为一款真正的云原生时序数据库。
TDengine项目十分活跃，到目前为止，TDengine项目在GitHub上总共收获了20.3kstar，全球安装实例数已经超过.7k，用户遍布全球五十多个国家和地区。
TDengine全球运行实例分布图
4、强大的数据分析能力
TDengine是支持SQL的时序数据库，对于数据分析师而言，使用TDengine就像在使用一个关系型数据库。而且通过超级表、存储和计算分离、数据按时间分区、预计算等多种手段，TDengine提供了强大而又简单易用的分析能力。
5、简单易用的时序数据库
TDengine作为一款时序数据库（TimeSeriesDatabase），为时序数据的处理提供了一强大而又简单易用的平台。一个数据采集点一张表、超级表和标签的核心设计使得写入和查询的性能极大提升，而且让组织和查找数据变得更加简单。对于数据库管理员来说，TDengine显著减少了系统部署维护和管理数据的工作量。对于开发人员来说，TDengine提供了简单的接口、极简的解决方案，并支持与众多第三方工具的无缝集成。对于数据用户说，TDengine提供了便利的获取数据的方式。
6、支持SQL并对时序数据处理进行扩展
众多的时序数据库（TimeSeriesDatabase）以及传统的实时数据库（RealTimeDatabase），都采用自己的查询语言，有的甚至只能使用API来做查询。TDengineDatabase从诞生的第一天起，就采用SQL做为自己的查询语言，因为TDengine团队认为SQL是世界上最简单易用、最流行的查询语言，为众多程序员所喜爱，这样能够降低学习门槛和应用程序迁移成本。同时，为方便大家对时序数据进行分析处理，TDengineDatabase对标准SQL进行了扩展。
近年营收及未来预期
涛思数据在产品研发上市的第二年开始，销售额已突破千万，近几年营收均以每年3至5倍的速度增长，且值得