2023 IoTDB用户大会成功举办，深入洞察工业互联网数据价值。
2020年12月3日，由中国通信学会担任指导单位，由Apache IoTDB社区、清华大学软件学院、中国通信学会开源技术委员会联合主办。
由中国开源产业技术服务集团和天谋科技（北京）有限公司主办的IoTDB用户大会在北京成功举办，并得到了强烈反响。
本次峰会汇聚了20多位嘉宾，带来工业互联网行业、技术、应用方向等精彩话题。
美国国家工程院、清华大学软件学院学术带头人院长，与华润、宝武、城建智控、吉云鼎成、大唐先一、中核集团、昆仑数据、德国帕格曼、清科公司代表安能存储与ASF董事会成员和几位IoTDB PMC成员一起，重点研究了工业物联网时间序列数据库IoTDB。
技术与应用成果，分享各行业标杆用户的实施实践和多场景解决方案，共同探讨时序数据管理领域的行业趋势。
本次峰会吸引了数百位企业用户代表和开发者交流，数万名工业互联网、数据库基础软件、开源爱好者和从业者在线参与，为工业互联网数据管理行业呈现了一场精彩盛会。
一场科技盛宴。
01 产学研专家齐聚，IoTDB的发展与工业互联网行业趋势紧密相关。
在峰会主论坛上，中国科学技术部高新技术发展和产业化司副司长于持建在大会上致辞。
于池建主任认为，在“互联网”“大数据”思维的指导下，IT已经从单一的软硬件支撑转向为行业业务构建系统化、体系化的生态系统。
于池主任也对IoTDB的发展提出了殷切的要求。
中国通信学会副秘书长温健表示，国产时序数据库希望能够持续满足用户需求，开发可扩展的数据架构，坚持开放协作的生态系统，成为相关行业的“常青树”。
温健副秘书长在大会上致辞并高度评价了IoTDB在工业互联网行业的应用成果，他表示：“中国通信学会见证了以IoTDB为代表的开源软件正在加速发展。
国家工业互联网和新型工业化建设逐步实施。
这些开源软件规模庞大、多元化的参与群体，构成了行业学、研、用相互促进、相互协作的新形式，推动了我国ICT技术的快速发展，进一步推动了新型工业化国家战略的实施国际数据库领域的学术带头人、美国国家工程院院士Chandrasekaran Mohan教授做了主题报告。
作为活跃在数据库领域近五十年的行业专家，Mohan教授认为，数据管理系统领域正在快速发展，新兴概念可能在成熟产品推出之前就逐渐消亡。
但与工业互联网领域强相关的数据管理方向，如数据湖、云原生、边缘数据管理等，仍处于行业关注正向增长、创新成果不断萌芽的阶段。
硬核、专业技术与商业应用的融合，成为产业、企业、研究领域实现共赢的重要方向。
这与本次IoTDB用户大会“以用户为主体，以创新为媒介”的宗旨不谋而合。
IoTDB项目创始人、清华大学软件学院院长王建民教授在《清华数为：可组装的工业大数据软件栈》上做了主题报告。
报告详细阐述了IoTDB的发展起点、“清华数维”软件栈的技术要点以及工业大数据应用需求的解决方案。
作为“可组装的大数据系统软件栈”，王建民教授表示：“IoTDB的目标是构建跨越终端、边缘和云端的新一代工业物联网数据基础设施。
” IoTDB通过统一的时序数据文件格式、高效的压缩算法、物联网场景的多副本一致性协议、管理与分析一体化的数据库系统架构等技术创新，可以有效构建工业数据终端、边缘、云多端。
- 终端。
多种环境下的高效数据管理解决方案让数据创造价值。
02 立足行业、面向业务，揭示IoTDB新技术成果。
回顾过去的一年，IoTDB紧扣工业大数据管理痛点，在架构、性能、功能、稳定性等方面进行了多方位的迭代。
2017年，IoTDB新增代码80万行，各渠道下载量增长10倍以上，代码提交活跃度在Apache基金会多个项目中排名第二。
在峰会主论坛上，原IoTDB团队成立的商业化公司天谋科技CTO、Apache IoTDB PMC成员乔家林正式发布IoTDB企业版V1.3，瞄准企业级服务，轻松-使用工具以及为用户提供的行业建议。
特色功能和其他需求进一步为用户提供了时序数据管理的一站式解决方案。
新发布的IoTDB企业版涵盖多项核心技术亮点，包括三个工具（IoTDB-OpsKit部署工具、系统监控工具、可视化控制台工具）、两个引擎（流处理引擎、智能分析引擎）、一个项目（Apache TsFile、时序数据标准文件格式，是继IoTDB之后时序数据领域第二个Apache顶级项目，实现了“单平台采集、存储、计算”的横向一站式解决方案“平台端与边缘”“云协同”是垂直领域的一站式解决方案。
海量时序数据的价值亟待挖掘和释放。
与传统的OLAP相比，机器学习擅长从大量数据中总结规律和模式，旨在解决更复杂的数据分析和决策问题。
面对时序数据管理与机器学习的融合问题，清华大学软件学院特聘副教授龙明胜正式发布了IoTDB数据库原生机器学习组件IoTDB-ML。
IoTDB-ML基于分布式IoTDB集群，采用数据库固有的机器学习框架和引擎，可以使用SQL语言进行扩展。
降低了机器学习的实现门槛，无需数据迁移，保证易用性。
IoTDB-ML目前支持典型的时间序列分析任务，例如时间序列预测、时间序列异常检测等。
内置多种自主研发的时序数据模型和算法，可为模型推理提供加速。
可应用于电力负荷预测等工业场景。
在下午的技术分论坛上，天谋科技IoTDB项目的几位核心研发和PMC成员全面详细地分享了物联网原生时序数据库产品IoTDB的最新研发成果。
建模、流处理、查询等方向。
结果，以及基于工业互联网行业需求而构建的可视化控制台和实时监控工具。
开源软件基金会ASF董事会成员、工业数据采集领域专家Christofer Dutz也参加了在线会议。
他基于多年与多个工业软件的协作经验，介绍了时序数据库IoTDB与工业自动化通信协议库PLC4X的集成原理，并分析了多种采集协议背景下，通过构建的数据流传输链路。
IoTDB和PLC4X进一步拓宽了IoTDB的合作应用前景。
03 行业创新者的选择，IoTDB被多个核心行业应用共享。
IoTDB的进步还体现在用户的选择上。
目前IoTDB已服务能源电力、钢铁冶炼、航空航天、石油石化、智能工厂、车联网等领域的国内外大型工业企业用户，用户交流群体不断壮大近3%。
在峰会主论坛上，华润电力技术研究院副院长郭卫民分享了IoTDB在华润智能发电领域的应用的主题演讲。
IoTDB作为华润电力智慧火电厂和华润电力新能源智慧运营系统的数据管理核心，支持海量测点和数据量的时序数据管理，支持华润电力智慧管理系统采用云化边缘、终端协同技术架构，建立不同网络资源环境下稳定、协调、灵活同步的数据流系统。
郭卫民副总裁认为，IoTDB作为新型工业时序数据库，拥有优秀的分布式部署、海量数据读写、毫秒级数据查询能力。
他还在峰会上表示：“在之前的版本中，我们仍然有一些应用需求。
我很高兴地发现我们的很多需求在1.3企业版的发布中都已经提供了相应的功能。
”宝武装备智能科技有限公司技术中心副主任赵刚分享了IoTDB在宝武装备智能运维领域的应用的主题演讲。
宝武打造的超大规模分布式数据湖已全面接入IoTDB。
建设了集团数据湖和集团内多个基地的数据湖，实现了16个基地、超过45万台设备、近万个数据项的稳定高效运行。
管理。
基于IoTDB的全面重构，宝武智能云数据库实现了数量级的性能提升、存储成本大幅降低（压缩比提升7-8倍）、丰富的运维方式、数据资产聚合、加速AI模型训练。
赵刚副主任表示：“经过我们的仔细比较，我们决定使用IoTDB作为我们的解决方案，不仅因为它是我们的国产数据库，还因为它的高性能。
”在下午的用户案例分论坛中，来自城建智控、吉云鼎城、大唐贤一、中核集团、昆仑数据、德国普格曼、庆安储能等能源电力、城轨领域的业务专家交通运输、智能制造等领域，从各自行业应用的角度，深入分享IoTDB在城市轨道系统集成、智能电厂管控、核电数字化应用、先进制造数据资源管理与运营、能源等领域的实际案例。
存储云能源数据集成等场景，以及IoTDB在各工业领域的应用，作为标准化工业互联网平台组件的核心数据引擎，在状态监测、智能控制、异常处理等常见工业用户需求中具有应用效果警报。
还有国外IoTDB在德国铁路、工业铸件领域的应用分析。
在不同侧重点和部署难度的背景下，IoTDB成功实现了无缝集成、轻量级、高稳定的解决方案。
未来，IoTDB将坚持完全自研路线，坚持以用户需求为导向，坚持每年都有创新突破，坚持成为物联网领域强大的基础设施。