TDengine 已经支持工业英特尔® 边缘洞见软件包 为加速传统行业的数字化转型，英特尔推出了工业英特尔® 边缘洞见（Intel® Edge Insights for Industrial，以下简称 EII）软件包。众所周知，在工业生成的很多环节，都会产生大量的时序数据（Time-Series Data），数据就是财富，通过对这些数据进行全方位的分析，有可能挖掘出对业务决策很有帮助的信息，从而进一步创造价值、提升效率。
EII 可以在 Docker 上运行，以便将基础设施与应用程序分开，让用户能够更快地进行开发。
其官方说明如下：
工业英特尔® 边缘洞见软件包是一款经过预先验证、可随时部署的软件参考设计，专门面向视频和时间序列数据的获取。它包含人工智能分析，并可以发布到本地应用或远端。由于构建在 Docker 上，因此它易于修改，并可以根据您的应用进行定制。
（图片来源：工业英特尔® 边缘洞见软件包）
工业英特尔® 边缘洞见软件包是经过生产环境验证的软件堆栈，可在边缘安全地提取、分析和存储视频与时序数据。从上面的架构图也可以看出，在软件包之上编写自己的算法模型也是非常容易的。
TDengine 是由涛思数据开发的开源、高性能、分布式、支持 SQL 的时序数据库（Time Series Database），在物联网、工业互联网、车联网、IT 运维、能源、金融等领域。
- 通过创新的存储引擎设计，无论是数据写入还是查询，TDengine 的性能比通用数据库快 10 倍以上，也远超其他时序数据库，而且存储空间也大为节省。
- 通过原生分布式的设计，TDengine 提供了水平扩展的能力，只需要增加节点就能获得更强的数据处理能力，同时通过多副本机制保证了系统的高可用。
- TDengine 采用 SQL 作为数据查询语言，减少学习和迁移成本，同时提供 SQL 扩展来处理时序数据特有的分析，而且支持方便灵活的 schemaless 数据写入。
时序数据处理是 EII 中的重要模块。为支持时序数据的存储和分析，目前 EII 使用的时序数据库为 InfluxDB。跟 InfluxDB 相比，TDengine 在性能和压缩率方面都有非常明显的优势。具体对比可以参考相关测试报告：《TDengine 和 InfluxDB 写入性能对比测试报告》和《TDengine 和 InfluxDB 查询性能对比测试报告》。因此，涛思数据的工程师尝试将 TDengine 引入了 EII，使得时序数据能够保存在这款更为高效的时序数据库中，提升处理效率并降低成本。
引入 TDengine 之后，具体的数据流程如下：
感兴趣的读者可以参考 Intel 网站上的相关文档来使用 EII + TDengine。读者可以参照该文档，构建自己的 Docker 镜像。运行 EII 之后，可以使用 Telegraf 来采集时序数据，将其保存在 TDengine 之中，然后可以用 Grafana 以图形化方式查看。
想了解更多 TDengine Database的具体细节，欢迎大家在GitHub上查看相关源代码。
