2023 年 12 月 3 日，中國通信學會作為指導單位，Apache IoTDB Community、清華大學軟件學院、中國通信學會開源技術委員會聯合主辦，“科創中國”開源產業科技服務團和天謀科技（北京）有限公司承辦的 2023 IoTDB 用戶大會在北京成功舉行，收獲強烈反響。
本次峰會匯集了超 20 位大咖嘉賓帶來工業互聯網行業、技術、應用方向的精彩議題，來自美國國家工程院院士、清華大學軟件學院院長在內的學術泰斗，與華潤、寶武、城建智控、寄云鼎城、大唐先一、中核、昆侖數據、德國普戈曼、清安儲能的企業代表，聯合 ASF 董事會成員與多位 IoTDB PMC 成員，圍繞工業物聯網時序數據庫 IoTDB 所展現的技術與應用成果，分享各行業標桿用戶的落地實踐與多場景解決方案，并共同探討時序數據管理領域的行業趨勢。
峰會吸引了數百名企業用戶代表和開發者到場交流，另有數萬名工業互聯網、數據庫基礎軟件、開源愛好者和從業者線上參會，為工業互聯網數據管理產業呈現了一場精彩的技術盛宴。
01 產學研專家云集，IoTDB 發展與工業互聯網行業趨勢緊密關聯
在峰會主論壇中，中國科技部高新技術發展及產業化司尉遲堅副司長進行了大會致辭，尉遲堅司長認為，在“互聯網、大數據”思想引導下， IT 從單一硬件、軟件支撐，走向了面向行業業務，建設體系化、系統化的生態。尉遲司長同時對 IoTDB國產時序數據庫提出殷切要求，希望能夠持續面向用戶需求，研發可擴展的數據架構，堅持開放協作的生態，成為相關行業領域的“常青樹”。
中國通信學會文劍副秘書長進行大會致辭，高度評價了 IoTDB 在工業互聯網行業方向取得的應用成果。文劍副秘書長表示：“中國通信學會見證了以 IoTDB 為典型代表的開源軟件，正加速我國工業互聯網發展以及新型工業化建設的逐步落地。這些開源軟件龐大、多樣化的參與群體，構成了產、學、研、用相互促進、相互協同的新形態，推動了我國 ICT 技術的快速發展，也進一步促進了新型工業化國家戰略的實施”。
國際數據庫領域學術泰斗、美國國家工程院院士 Chandrasekaran Mohan 教授帶來了《物聯網時代的數據庫挑戰、技術與方向》主旨報告。作為在數據庫領域活躍了近五十年的行業專家，Mohan 教授認為，數據管理系統領域飛速發展，新興概念可能還未有成熟的產品落地便已逐漸消亡。而數據湖、云原生、邊側數據管理等工業互聯網領域強相關的數據管理方向依然處在行業關注正向增長、創新成果不斷萌發的階段。硬核、專精的技術與商業化應用的融合成為了產業、企業、研究領域實現共贏的重要發力方向。這正與本次 IoTDB 用戶大會“以用戶為主體，以創新為媒介”的主旨不謀而合。
IoTDB 項目創始人，清華大學軟件學院院長王建民教授帶來了《清華數為：可組裝的工業大數據軟件棧》主題報告。報告詳細解讀了 IoTDB 的發展起點，“清華數為”軟件棧的技術要點與針對工業大數據應用需求的解決方案。作為“可組裝的大數據系統軟件棧”，王建民教授表示：“IoTDB 的目標是構建一個新一代、跨越端邊云的工業物聯網數據基礎設施”。通過統一的時序數據文件格式、高效的壓縮算法、面向物聯網場景的多副本一致性協議、管理分析一體化的數據庫系統架構等技術創新，IoTDB 可以有效構建工業數據端、邊、云多終端、多環境的數據高效管理方案，讓數據創造價值。
02 基于行業、面向業務，揭秘 IoTDB 全新技術成果
回顧過去一年，IoTDB 緊扣工業大數據管理的痛點進行了架構、性能、功能、穩定性的多方向迭代。2023 年，IoTDB 新增 80 萬行代碼，各渠道下載量增加 10 倍以上，代碼提交活躍度在 Apache 基金會 360 多個項目中最高排行第二。
在峰會主論壇中，作為 IoTDB 原廠團隊組建的商業化公司天謀科技的 CTO、Apache IoTDB PMC Member 喬嘉林正式發布了 IoTDB 企業版 V1.3，針對用戶提出的企業級服務、易用工具、行業特色功能等需求，進一步為用戶提供時序數據管理一站式解決方案。新發布的 IoTDB 企業版涵蓋多個內核技術亮點，包括三個工具（IoTDB - OpsKit 部署工具、系統監控工具、可視化控制臺工具）、兩個引擎（流處理引擎、智能分析引擎）、與一個項目（Apache TsFile，時序數據標準文件格式，是繼 IoTDB 后，時序數據領域第二個 Apache 頂級項目），實現了“單平臺采存算管用”的橫向一站式解決方案，與“跨平臺端邊云協同”的縱向一站式解決方案。
海量時序數據的價值亟待挖掘與釋放，相較傳統 OLAP，機器學習善于從大量數據中總結模式規律，旨在解決更加復雜的數據分析與決策難題。面對時序數據管理與機器學習的融合問題，清華大學軟件學院長聘副教授龍明盛正式發布了 IoTDB 數據庫原生機器學習組件 IoTDB-ML。在分布式 IoTDB 集群基礎上，IoTDB-ML 采用數據庫內生的機器學習框架和引擎，可以利用 SQL 語言并進行拓展，在無需數據遷移、保障易用性的基礎上，降低實現機器學習的門檻。IoTDB-ML 目前支持時間序列預測、時序異常檢測等典型時序分析任務，內置多類自研時序數據模型及算法，并可為模型推理提供加速，可應用于預測電力負載等工業場景。
在下午的技術分論壇中，天謀科技的多位核心研發、IoTDB 項目 PMC 成員全面、詳細地分享了 IoTDB 作為物聯網原生的時序數據庫產品，在建模、流處理、查詢等方向的全新研發成果，和基于工業互聯網行業需求構建的可視化控制臺與實時監控工具。開源軟件基金會 ASF 董事會成員、工業數據采集領域專家 Christofer Dutz 也于線上參會，基于多年的多元工業軟件協同經驗，介紹了時序數據庫 IoTDB 與工業自動化通信協議庫 PLC4X 的集成原理，解析了多采集協議背景下，通過 IoTDB 和 PLC4X 構建的數據流轉傳輸鏈路，進一步拓寬了 IoTDB 的合作應用前景。
03 行業創新者的選擇，IoTDB 多個核心行業應用分享
IoTDB 的進步同樣體現在用戶的選擇層面。目前，IoTDB 已在能源電力、鋼鐵冶煉、航空航天、石油石化、智慧工廠、車聯網等領域大規模服務于超 1000 家規上工業企業用戶，用戶交流群增長近 300%。
在峰會主論壇中，華潤電力技術研究院副院長郭為民帶來了 IoTDB 在華潤智能發電領域應用的主旨分享。IoTDB 作為華潤電力智能火電廠與華潤電力新能源智慧運營系統的數據管理核心，支持海量測點、數據量的時序數據管理，并支持華潤智能管理系統采用云、邊、端協同的技術架構，建立不同網絡資源環境下，穩定協同、靈活同步的數據流轉體系。郭為民副院長認為 IoTDB 作為新型工業時序數據庫，具備優異的分布式部署、海量數據讀寫、毫秒級數據查詢等能力，也在峰會上表示：“以前的版本中，我們還是有一些應用需求的。我很高興的發現我們的很多訴求，在 1.3 企業版的發布中都已經提供了相應的功能”。
寶武裝備智能科技有限公司技術中心副主任趙剛帶來了 IoTDB 在寶武設備智能運維領域應用的主旨分享。寶武建設的超大規模分布式數據湖已全面接入 IoTDB，建成 1 個集團數據湖與全集團多個基地的數據湖，實現了 16 個基地、超 45 萬設備、近 200 萬數據項的穩定、高效管理。基于 IoTDB 全面重構的寶武智維云數據底座，實現 1 個量級性能提升、存儲成本大幅下降（壓縮比提升 7-8 倍）、運維手段豐富、數據資產匯聚、AI 模型訓練得到加速。趙剛副主任表示：“經過我們謹慎的對比，我們決定選用IoTDB來做我們的解決方案，不僅僅因為它是我們國產的數據庫，更因為它的高性能。”
下午的用戶案例分論壇中，來自能源電力、城軌運輸、智能制造領域的城建智控、寄云鼎城、大唐先一、中核、昆侖數據、德國普戈曼、清安儲能的業務專家，從各自行業應用的角度，深度分享了 IoTDB 在城軌系統融合、智慧電廠管控、核電數字化應用、先進制造數據資源管理運營、儲能云能源數據集成等場景的落地實踐案例，以及 IoTDB 應用于多類工業領域、作為標準化工業互聯網平臺組件的核心數據引擎，在狀態監測、智能控制、異常告警等常見工業用戶需求中的應用效果。更有 IoTDB 走出國門，在德國鐵路與工業鑄造領域的應用解析，在不同關注重點與部署難點背景下，IoTDB 成功實現了無縫集成、輕量級、高穩定的解決方案。
未來，IoTDB 將堅持全自研路線，堅持面向用戶需求，堅持每年都有創新性突破，堅持成為物聯網領域的強力基建。期待此次峰會全新發布的技術成果能夠更好地幫助更多企業用戶挖掘時序數據價值，“讓時間發聲”！
