日前，由企业级云服务商青云QingCloud自主研发的时序数据库ChronusDB（qingcloud.com/products/chronusdb/）正式上线。ChronusDB时序数据库提供超强的查询分析、高性能并发读写、低成本存储、丰富的时序数据处理等能力，满足物联网设备监控分析、工业制造监控分析、系统及业务实时监控等场景的需求，旨在帮助企业实现对物联网数据的全生命周期管理和智能化分析，推动物联网产业朝着更加智能化的方向发展。

      近年来，全球将物联网视为信息技术的第三次浪潮，是确立未来信息社会竞争优势的关键。据独立市场研究机构Forrester预测，物联网所带来的产业价值要比互联网高30倍，到2020年，中国物联网产业将成长为一个超过五万亿规模的巨大市场。

      万物智联时代即将到来，5G、AI、区块链等新一代信息技术与物联网加速融合。在智能互联的愿景中，物联网系统的机器、设备和传感器收集的数据，通过人工智能技术进行分析与关联，以更有意义的方式服务用户。然而，随着物联网数据量呈现指数级增长，时序数据的存储和分析也逐渐成为企业的“必答题”。

      当工业物联网、金融交易、天气预测等数据逐渐成为生产生活常态的时候，由需求推动的时序信息就成了数据库的关注重点，而时序数据库就是负责物联网最具价值数据资产的存储分析服务。时序数据的特点是写多读少、冷热分明、高并发写入、无事务要求、海量数据持续写入，可以基于时间区间聚合分析和高效检索。基于此，青云QingCloud 面向企业推出一款自主研发的时序数据库——ChronusDB。

      这是一款高效、安全、易用的时序数据分析利器，支持千亿条结构化数据毫秒级查询；采用高效数据压缩技术，减少存储使用空间，有效降低存储成本；支持近百种聚合函数，提供专业全面的时序数据计算函数支持；支持降采样精度、数据插值，满足各种复杂的业务数据查询场景。

      物联网时代，工业互联网产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍，并且是实时采集、高频度、高密度的，动态数据模型随时可变。针对如此大规模且复杂数据的采集、存储、分析，企业往往需要的是一整套的物联网解决方案。

      首先，工业制造企业可借助ChronusDB 时序数据库，实现对各种工业生产设备进行实时高效的数据采集和云端汇聚，通过实时的监控系统进行设备状态检测、故障发现及业务趋势分析；其次，企业可借助 QingCloud IoT 平台收集物联网设备的监控数据，将原始数据全量写入到ChronusDB中，通过其丰富的计算函数支持，快速分析物联网设备产生的时序数据；最后，企业可通过青云QingCloud深度学习平台，实现AI应用的快速量身定制，对物联网全量数据的智能化分析，进而实现智能制造在行业的落地。

      5G、人工智能、工业互联网、物联网等新型基础设施，正在成为产业数字化转型的重要引擎，“新基建”浪潮再起，必将引爆物联网时代。