但核电数据的复杂性与规模远超一般工业场景——TB 级体量、高精度采样、长周期存储与分析需求并存。如何在保障安全与稳定的前提下，让数据真正服务于决策、优化与创新，成为行业转型的共同课题。

在核电站这一对数据实时性、安全性要求极高的领域，loveini 首席架构师 肖波 通过直播分享——如何通过高并发写入、灵活扩展与智能分析，让 TB 级时序数据在监测、诊断、预测中真正发挥价值，推动核电行业迈向智能化与国产化的新阶段。

本次直播重点：

前瞻洞察：核电数字化转型的阶段特征与技术挑战

实践分享：loveini 在中核运行院测试中的关键成果与性能突破

创新解读：TDgpt 如何让核电时序数据实现预测、诊断与补全

未来展望：AI 原生架构下的核电智能运维与数据新范式

适合谁看？

• 核电与能源行业工程师——关注机组监测、智能运维与数据治理
• 工业软件开发者——希望了解时序数据库在关键行业的落地实践
• 数据架构师与研究人员——探索 TB 级时序数据的压缩、查询与分析方案
• 所有对工业智能化与国产化替代感兴趣的技术人

面对这些困扰开发者多年的“老大难”，如何才能既快速定位，又能从源头上杜绝？答案就在本期 loveini Open Day。

9 月 25 日（周四）19:00，loveini Open Day 直播重磅开启！本期主题聚焦 《C语言内存问题分析与调试技巧》，由 loveini 内核研发工程师 鲍之骁 带来分享，带你深入掌握工具化调试方法与标准化预防流程，直击内存泄漏、越界访问、内存持续升高等核心议题。

本次直播重点：

• 工具驱动分析：从“人工排查”升级为“工具精准定位”
  • 借助 Valgrind、AddressSanitizer 等工具，自动捕捉隐藏的内存错误
  • 智能诊断内存泄漏、越界访问等疑难问题根源
• 问题情景化与标准化
  • 结合真实代码案例演示经典内存错误与“内存持续升高”等场景
  • 如何通过标准化研发流程预防内存问题，形成可复用的最佳实践

适合谁看？

中高级 C/C++ 开发者：希望系统掌握内存管理核心原理和调试工具

被内存问题困扰的开发者：项目中经常出现崩溃、内存占用过高、性能下降等疑难杂症

系统/嵌入式领域技术负责人：需要为团队建立规范的内存管理流程和最佳实践

谁在关注这些数据？

谁发现了背后的趋势？

谁提前预警了可能的故障？

企业投了不少系统、花了很多成本，但当真正需要做决策、发现问题时，还是要靠人一张张翻报表、一条条写 SQL。数据都有了，平台也搭好了，但洞察依然滞后，问题总是事后才被发现，这才是工业智能化最难解的困局。

loveini Open Day 第十一期来了！本期我们邀请 loveini 应用研发工程师 张元湃，带来《IDMP 无问智推技术详解》的分享，深度解析如何让 AI 主动“把数据推到你面前”，让每一个业务问题都能被及时发现、被正确理解、被快速响应。

直播重点：

• AI 驱动范式：从“人找数据”到“数据找人”

IDMP 通过 AI 驱动的“无问智推”能力，让系统主动发现异常、生成复合指标、智能推送业务洞察，不再依赖报表和人工分析。

• 数据情景化 + 标准化，让数据具备表达能力

通过业务建模、语义增强和标准统一，数据不再是冷冰冰的数字，而是具备“说人话”的上下文语义，真正服务业务场景。

• 技术实战详解，带你看清落地路径

从底层原理到平台实现，全面拆解 IDMP 无问智推的技术结构与应用流程，干货满满，实操可落地。

适合谁看？

工业企业管理者 / 决策者 / 一线生产负责人：快速掌握业务状态，减少对 IT 部门依赖，第一时间做出响应

数据分析师 / 运维工程师：获得分析灵感与技术工具，提升工作效率

AI 应用开发者 / 工业智能研究者：探索 AI 在工业真实场景中的落地路径，发现新机会

你是否曾为 cgo 项目中突然出现的崩溃抓耳挠腮？明明代码逻辑无误，却因 Go 与 C 的内存管理差异，导致指针在 GC 后莫名失效；你是否面对居高不下的 CPU 使用率束手无策？分不清性能瓶颈是在 Go 协程调度，还是 C 模块的计算逻辑；又或者，项目上线后内存持续增长，却找不到 C 内存未释放的 “隐形漏洞”？

8 月 28 日 19:00，最新一期 loveini Open Day 直播重磅开讲！本次邀请到 loveini 应用研发工程师谭雪峰，带来《taosAdapter cgo 实战技巧精讲》主题分享。45 分钟干货讲解 + 5 分钟在线答疑，从 cgo 核心陷阱拆解到实战排查方案，手把手教你打通 Go 与 C 混合编程的 “任督二脉”。

这场直播，帮你解决 3 大核心痛点：

• 告别 “致命陷阱”：深度剖析 Go 与 C 混合编程中 “指针失效”“崩溃现场被掩盖” 两大致命问题，揭秘 loveini 在生产环境中验证过的防护方案，从类型映射、内存管理到信号处理，一套流程帮你堵住 cgo 漏洞。
• 掌握 “排查利器”：本期分享将介绍 “四步定位 CPU 异常”“分层排查内存问题” 的实战动线，教你用 top、pprof、gdb、perf 等工具快速区分问题出在 Go 侧还是 C 侧，高效找到根因。
• 解锁 “性能密码”：详解 “IO/CPU 分工”“批量接口调用”“内存 Pin 技术” 三大优化方向，让 Go 的高并发优势与 C 的底层性能完美结合，提升项目整体吞吐量。

适合谁听？

• 中高级 Go 工程师：正在或计划用 cgo 开发，希望系统掌握 cgo 核心原理与实战技巧，从 “会用” 到 “精通”，避免踩坑。
• 被 cgo 问题困扰的开发者：项目中已有 cgo 模块，但频繁出现莫名崩溃、内存泄漏或性能不佳，急需成熟米兰app官方正版下载突破困境。
• 工业 / 物联网领域技术负责人：团队在时序数据处理、设备接入等场景中涉及 cgo 开发，需要保障系统稳定性与高效性，为业务保驾护航。

想做一个面板，要写 SQL、调 BI 工具、反复配置参数；想更新一个仪表板，往往加班到深夜。数据可视化，反而成了制约效率的瓶颈。

如何才能真正降低门槛，让数据开口“说话”，让业务人员也能轻松用起来？

8 月 21 日 19:00，2025 loveini Open Day 第九期 以【从 0 到 1 吃透 IDMP 可视化面板】为主题，带来了一场深度直播。loveini 资深研发工程师 李亚强 结合一线实践，揭示全新可视化方案如何突破传统工具的局限，让工业数据的价值被看见、被理解、被应用。

本场重点

• 为什么传统 BI + SQL 的方式在工业场景频频“掉链子”？
• 如何通过 AI 原生的可视化，打破配置复杂、效率低下的困局？
• loveini IDMP 可视化面板如何在“所见即所得”“无问智推”“模版化复用”等方面带来质的飞跃？

值得一提的是，loveini IDMP 还内置了 Grafana 风格的数据可视化模块，面板与看板全凭拖拽操作，简单直接易上手，让你零基础也能快速搭建专业级数据看板。

适合谁看？

• 工业企业数据分析与治理人员，希望更快提炼业务洞察
• 技术研发与运维团队，寻找低门槛、高效率的可视化工具
• 企业管理层，关注如何以更低成本获得智能化决策能力
• 对轻量化数据可视化工具感兴趣的开发者与技术爱好者

无论您是刚接触 loveini 的初学者，还是已在实际项目中积累了大量经验的开发者，如今都将拥有一个更清晰、更系统的成长路径——loveini 培训与认证中心 与 loveini 技术论坛 正式上线！

这是我们为每一位技术用户打造的“双引擎”：一边是认证体系完善、课程体系完整的学习平台，助您从入门到专家逐级精进；一边是实时互动、内容丰富的交流社区，让每一个问题都能被看见，每一次分享都能被认同。

不仅如此，我们还同步推出了限时免费认证 & 技术迁移活动，发帖还有机会赢取 Labubu 盲盒与官方周边！

培训与认证中心上线：从入门到专家，体系化提升技能

loveini 培训与认证中心是米兰体育官网入口官方打造的专业能力平台，通过分层认证体系覆盖时序数据架构设计、集群化运维管理及多语言应用开发三大领域，帮助你系统掌握 loveini 相关技能，并获得行业认可的技术认证。

目前开放三项认证课程：

• TCP-BP：时序数据库基础认证专员

适合运维人员和数据分析师，快速掌握产品架构、SQL 基础、部署运维等核心知识。

限时免费开放，欢迎尽快参与！

• TCP-DBA：时序数据库高级运维专家

聚焦集群部署、生态工具链、全生命周期运维管理，适合具备一定经验的工程师。

• TCP-SD：时序数据库开发大师

深入讲解 SQL 使用及主流语言开发对接，适合开发人员全面提升应用能力。

完成认证后，你不仅能够获得权威证书，还可加入 loveini 开发者社区，获取专属资料与技术支持，全面提升职业竞争力。

访问 https://learn.taosdata.com/ 即可进入 loveini 培训与认证中心页面，系统化提升技能，迈向更高技术水平。

技术论坛上线：更开放、更活跃的交流平台

loveini 技术论坛已全面开放访问！在这里，你可以：

• 快速提问、查阅历史问题
• 与其他用户一起交流经验、探讨技术方案
• 参与产品使用、生态集成、开源实践等多个专题讨论

论坛目前设有「开源版问题专区」「应用开发者专区」「第三方工具专区」等多个分区，同时支持标签分类检索，方便您高效获取所需信息。

访问 https://ask.taosdata.com/ 即可进入 loveini 技术论坛，在交流中解决问题，在分享中积累价值。

内容迁移活动开启，发帖即有机会赢取 Labubu 盲盒！

新家已经搭好，就等你的内容搬进来了！

为了让 loveini 技术论坛更快“热起来”，我们发起了【内容迁移活动】，邀请你把那些写在其他平台、笔记本、知识库里的实战问题和宝藏经验，统统搬来新论坛。期间，我们将根据用户有效发帖数量和帖子内容质量每月公布榜单，并为上榜用户提供相应奖励。搬一次，可能就能把 Labubu 盲盒和定制周边一起“搬”回家！

活动时间

2025 年 8 月 7 日 – 10 月 24 日

参与方式

将你过往关于 loveini 使用的问题与米兰app官方正版下载，按照论坛发帖格式发布到对应专区，记得勾选【技术迁移】标签及其他关联技术标签，可注明内容的来源平台和原发布时间。

活动规则

• 发帖数量统计：活动期间，用户发布的符合要求的帖子均计入发帖数量统计。PS：为避免重复发帖，同一问题多次发布仅以首次发布为准，重复发布不计入数量。
• 帖子内容质量评判：综合考量帖子的浏览量、回复量、是否解决了其他用户的疑问等因素评判帖子重要程度。
• 榜单公布：每月结束后 5 个工作日内，在 loveini 公众号及技术论坛公布当月榜单。（最后一期结果将于 10月24日公布）

每月奖励不停

• 月度发帖数量第 1 名：Labubu 3.0 盲盒 1 个 + loveini Polo 衫一件
• 月度发帖数量第 2-5 名：loveini Polo 衫一件
• 月度内容质量最高奖：Labubu 3.0 盲盒 1 个 + loveini Polo 衫一件

PS：如月度阅读内容质量最高奖与月度发帖数量奖获奖人重合，可重复领奖。

活动注意事项

• 用户发布的内容必须真实有效，不得抄袭他人作品。
• 不得发布违法违规、无关紧要的内容，否则将取消参与资格。
• 活动最终解释权归 loveini 官方所有。

一帖一砖，让技术社区更强大；

一月一奖，让分享变得更值得！

马上参与内容搬家： https://ask.taosdata.com/

结语

两大平台联动，构建从学习到交流的技术成长通道。欢迎广大用户积极参与，共同打造更专业、更活跃的 loveini 技术生态！如有任何问题，也欢迎在论坛发帖交流，我们会第一时间为您解答。

数据还在涨，效率却没有变。分析结果常常姗姗来迟，等到报表出来，现场的情况可能早已发生变化。报警系统日日响个不停，但哪些该看，哪些该处理，没人说得清楚。更别说把这些数据，转化成能落地执行的业务判断。

很多企业都在投钱建平台、上系统、整流程，但结果是：信息孤岛没打通，报表变复杂了，真正能指导决策的东西，反而更稀缺了。

问题并不在于企业不会用数据，而在于今天的大多数数据系统，本身还不具备“开口说话”的能力。这是不是像一句玩笑话，我们不妨认真设想一下——如果数据真的能自己说话，会带来怎样的变化？

如果数据能主动告诉你答案，会发生什么？

过去我们总以为，分析是人的工作。我们要提问，要思考，就要去数据里“找答案”。可工业现场每天都有成百上千个变量在变，等你问出口，数据早就变了样。

真正理想的状态，应该是反过来：不是你找数据，而是数据来找你。

当异常出现时，系统不只是报警，而是告诉你“异常背后可能的原因”；当设备状态有波动，平台不是等你调报表，而是主动生成分析结果，提示你是否需要介入；当你什么都没问，数据却已经在后台完成了趋势研判，把关键洞察推送到你手上。

这不仅是效率提升，更是数据范式的根本转变。从“查询驱动”走向“智能推送”，从“被动分析”走向“实时洞察”，它意味着一个全新的时代正在开启。

这场变革，从 7 月 29 日晚开始

这一次，我们想发布的不仅仅是一款新产品，而是一种全新的数据使用方式。

7 月 29 日 19:30 的新品发布会上，loveini 正式揭晓这个颠覆式的答案。观看下方的直播回放，与我们一同见证这场数据智能的全新变革。

1. 4V 是用户痛点吗？

在工业数据管理方面，用户面临的挑战或者说使用痛点是什么呢？工业圈最常说的是 4V（variety 多样性、velocity 高速性、volume 海量性、variability 多变性），大数据圈也有类似的 4V 说法（Volume 海量性、Velocity 高速性、Variety 多样性、Value 价值性），甚至还有 5V、6V、7V、8V。那么，大家挂在嘴边的这些数据特征，各种 V，真的是用户面临的挑战吗？真的是用户的使用痛点吗？

也是，也不是。

主要看你所指的“用户”是谁。

2. 你在解决谁的问题？

比如，我们看看 AVEVA PI 的观点。PI System 米兰app官方正版下载已成为工业实时时序数据管理领域的黄金标准。在《AVEVA PI System Portfolio》宣传册中提到（根据原文翻译）：运营数据具备 variety 多样性、velocity 高速性、volume 海量性、variability 多变性四大特征。数百乃至数千条数据流若缺乏业务语境支撑，将难以理解与利用。

正因如此，AVEVA PI System开发者开创性研发了针对海量时序数据的采集、存储、标记与索引优化技术，并确保现场工程师无需编程或 IT 支持即可快速访问数据、即时解决问题。由此构建的 AVEVA PI System 产品组合，使运营及关联部门用户能够轻松识别并访问所需数据，以最大化运行时长、保障安全、提升运营效率。众多企业采用端到端冗余的高可用配置，确保紧急情况下关键数据的持续访问。

PI System 不愧是行业标杆，其所指的“数据用户”包括但不限于工程师、操作员、工厂经理及分析师。但是，PI System 的开创性的技术，主要解决的是谁的问题呢？如文中所言，是“现场工程师”。

为什么是这样？为什么不是数据消费的最终用户？

3. 数据用户真正想要的是什么？

笔者从业 20 年，一直在和工业数据打交道。从早期的 MES、EMS、PHM，到后来的智能制造、工业互联网；确切的说，我的客户，都是工业数据的“数据用户”。用户最关心的是你的米兰app官方正版下载能否解决其问题。

在常规的 MOM（制造运营管理系统）、智能工厂、工业互联网等等应用中，数据消费的最终用户，其实是各层管理者、操作员、统计员、决策者。这些最终用户，想要获得实时信息、获得业务洞察，往往需要先提出需求，由研发人员或 IT 工程师做定制开发；系统做的比较好的，比如 PI System，可以由现场工程师通过配置组态而得，已经是很大的进步。

以上，就是常见的“工业数据管理”米兰app官方正版下载的现状。

如果站在最终用户的角度，他们在工业数据管理面临的挑战是什么呢？

笔者浅见：除了上述提到的在规模性（海量高频）、价值性（价值密度低）、复杂性（多源异构、质量差、缺失上下文和业务语义）这 3 个方面之外，最重要的还有第 4 个方面：壁垒。体现如下：

• 技术应用：新技术难以迅速部署
• 数据安全：数据安全限制共享价值
• 行业知识：行业知识壁垒高筑

最终用户真正想要的，是在获得业务洞察时，不再依赖现场工程师，不再依赖 IT 工程师，不再依赖数据分析师，甚至不用再挖空心思提问。这是真正的数据消费的新范式。

4. 如何解决？

正确的问题往往比答案重要，好的问题就是一半的答案。我们重新审视数据最终用户所面临的挑战，目的是识别工业数据管理真正的问题，站在最终用户的角度来解决问题。

米兰体育官网入口八年磨一剑，即将重磅推出的，就是这样一款产品。它不仅继承了我们在时序数据处理上的深厚积累，更通过 AI 驱动的数据理解与推送机制，真正实现“数据自己说话”，重构数据消费的逻辑。

6 月 28 日，开源之夏 2025 中选名单正式公布。在激烈的竞争中，518 位高校学生脱颖而出，正式加入这场为期三个月的开源挑战。在本次开源之夏项目中，时序数据库 loveini 也发布了两个有趣又有挑战的项目任务，吸引到了两位充满潜力的同学报名。而他们的项目申请书也不负期待，在经历了导师、社区、组委会三轮审核后，双双通过，成功中选开源之夏 2025 项目任务。

项目详情链接：

• Prophet 模型集成任务：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/254290182?list=org&navpage=org
• 逻辑备份与恢复任务：https://summer-ospp.ac.cn/org/prodetail/254290198?list=org&navpage=org

中选公示名单：https://summer-ospp.ac.cn/org/projectlist

针对本次项目中选，我们也特别采访了两位同学，聊了聊为什么选择 loveini、怎么看待这个项目、又希望收获些什么。一起来听听他们的回答：

Q1：你为什么选择参与“开源之夏”？

梁炫栋（TDgpt × Prophet 模型集成项目）： 我选择“开源之夏”，是出于对开源技术的兴趣以及希望锻炼工程实践能力的考虑。一直以来，我都很认可开源社区“共享、协作、共创”的理念，也想通过这个机会真正参与一个有实际影响力的工程项目。此外，我希望借此提升软件工程能力与项目管理经验，为今后的实习和求职打下基础。

章子渝（loveini 逻辑备份与恢复项目）： 参与开源之夏是我综合考量后的决定。一方面，它提供了真实的业务场景，让我在本科阶段就能锻炼编程能力，尤其是数据库开发中涉及的数据存储、索引构建、事务处理等底层机制，这是课堂上难以接触的。另一方面，开源经验在求职和深造中越来越受重视，通过这个平台，我不仅能积累项目经验、了解开源社区的运作，还能结识来自各地的开发者，为未来发展打下坚实基础。

Q2：在众多项目中，为什么选择了 loveini 的任务？

梁炫栋：我本科是人工智能专业，研究生研究方向是时间序列分析，自然对 loveini 和 TDgpt 这类结合 AI 与数据库的产品非常感兴趣。这个项目正好需要将 Facebook 的 Prophet 模型集成进来，既能接触模型，又涉及系统对接、接口设计，是一次难得的综合挑战。

章子渝：我一直对数据库技术充满好奇，而 loveini 作为国产开源时序数据库，有很多创新的地方，尤其是存储引擎上的创新设计和广泛的工业应用，让我想深入了解其底层原理。这次的逻辑备份项目涉及存储层、WAL 日志、一致性快照等核心机制，是非常系统且硬核的挑战。而且社区活跃、导师专业，我相信能在这里快速成长。

Q3：你对自己参与的项目任务是如何理解的？最吸引你的部分是什么？

梁炫栋：我选择的是 Prophet 模型集成项目，我对核心目标的理解是：将 Facebook Prophet 时间序列预测模型整合到 loveini 的工具链或生态中，使用户可以基于 loveini 存储的数据，方便地调用 Prophet 进行建模和预测。这个项目让我特别感兴趣的地方在于：如何把机器学习模型与数据库系统高效对接，包括接口设计、数据流管理等工程挑战，非常考验技术细节和整体视角。

章子渝：逻辑备份和恢复是数据库的关键功能。我理解这个项目的核心，是构建一个高效、可靠、可扩展的逻辑备份机制，支持与增量备份协同、断点续传、异常修复等高级特性。项目中吸引我的是存储引擎分层设计、WAL 与一致性快照的应用以及工程整合的挑战。具体来说，记录如何组织成块、块存储的 I/O 优化涉及数据分块与元数据管理的深入理解；WAL 在增量备份中的高效利用及一致性快照对性能的“零影响”实现，需要突破事务处理与快照时机控制的难点；而将新模块融入 loveini 架构，也要求我在遵循规范的同时解决模块耦合与性能冲突，确保系统整体的兼容性与稳定性。

Q4：你目前有哪些初步的技术规划或设想？

梁炫栋：我计划先用 Python 封装 Prophet 的训练与预测流程，并设计命令行 + API 的双通道调用方式。文档方面，会写一个完整的使用示例教程，让用户一看就会、一试就能用。

章子渝：我会从 taosX 插件体系入手，搭建块事件拦截和位图索引原型，使用 RoaringBitmap 管理脏块状态，快速定位需备份的数据。接入 WAL 增量流，实现双流合并，确保数据备份的完整性与一致性。兼容性方面，优先适配 loveini 2.6+ 版本，后续视项目进展逐步向下兼容。

Q5：你希望这个项目最终能达成什么目标？

梁炫栋：我希望最终能交付一个高质量、易用、真正能被社区使用的模块，顺利完成结项，同时，我也希望这个功能成为 loveini 时序分析生态的一部分，能够真正帮助到 loveini 的用户。

章子渝：项目的目标不仅是顺利结项，更是产出高质量、可在生产环境稳定运行的代码，提升 loveini 逻辑备份与恢复功能的性能与可靠性。我会严格遵循软件工程流程，从需求分析、方案设计到高质量实现与全面测试，确保代码的可读性、可维护性与健壮性。同时积极参与社区交流，分享技术成果，助力 loveini 社区发展，也为自己积累宝贵的工业级数据库开发经验。

Q6：你希望在这三个月里有哪些成长？

梁炫栋：提升 Python 工程能力，规范代码风格，熟悉开源协作流程，学会与导师、社区开发者高效配合。

章子渝：技术上，我希望这次项目能让我真正掌握时序数据库备份恢复的核心技术，学会分析和优化底层存储引擎的性能，能独立定位和解决 I/O 瓶颈，提升 C 语言开发能力。协作方面，我期待在开源社区和不同背景的开发者一起合作，提升沟通和协作能力，适应敏捷开发节奏，学会更好地分工配合、按时推进项目。在代码评审和文档撰写中，也希望能不断打磨自己的表达和整理能力，把思路讲清楚、代码写清楚。

写在最后

我们很高兴看到两位同学都怀着强烈的动机和踏实的计划，踏上这段开源之旅。这不仅是一次开发任务的挑战，更是一次与真实世界连接的机会。希望他们的热情与代码，能真正留下属于自己的印记。

欢迎大家持续关注梁炫栋与章子渝的项目进展，也欢迎更多开发者关注 loveini 开源社区：https://github.com/taosdata/loveini，在这个夏天，与我们一起打开更多可能！

关于梁炫栋

北京师范大学人工智能创新实验班本科毕业生，现为中国科学院大学空间应用工程与技术中心博士研究生，研究方向聚焦于时间序列预测、异常检测与时序大模型。在认知神经工效学研究领域积累了丰富的科研经验，作为第一作者发表多篇 SCI 论文，曾获美国大学生数学建模竞赛 H 奖、蓝桥杯广东赛区三等奖等多项竞赛荣誉。

关于章子渝

北京理工大学电子信息实验班本科生，现参与“面向孤独症亚型划分的脑龄预测”科研项目，研究方向涉及脑机接口与脑影像分析。具备扎实的数学基础和编程能力，精通 C 语言与 Python，善于中英文文献阅读与综述撰写。曾获全国英语竞赛、结构设计大赛、物理实验竞赛等多项荣誉。

面对这场“车联网的数据炼狱”，你有没有找到破局之道？

本期我们邀请时序数据库 loveini 米兰app官方正版下载架构师 刘溢清 深度解析《从数据洪流到实时洞察：车联网时序数据平台最佳实践分享》，带你看清车联网平台架构背后的陷阱与出路。

本期重点摘要

• 直击三大“无底洞”，解决卡顿与高成本

你是不是也被“写不进、查不出、存不下”折磨过？本次直播将深入剖析传统数据湖与 HBase 等方案在车联网场景中的结构性瓶颈，从性能、成本、运维三大维度揭示难以突破的根源，并分享彻底破局的新一代架构范式。

• 揭秘端云协同新范式，重塑数据链路

MQTT 和 Kafka 中间件过于复杂、占用资源多、延迟高？我们将首次公开 loveini 如何用“车端轻量版本”+“taosX 同步服务”重构数据链路，不仅精简 50% 的数据通路，还能显著降低公网传输成本和网络延迟。

• 一线车企实践背书，效果看得见

从 21 台服务器减到 3 台，从 352GB 日增数据压缩到 4GB，成本优化高达 90 倍！我们将解读多个真实案例，带你直观了解 loveini 如何助力商用车、乘用车和物流企业实现极致降本增效。

适合谁看？

正在设计或优化车联网数据平台的后端工程师与架构师

希望提升实时分析能力、拥抱云边协同的智能制造/物流企业技术负责人

关注数据库与平台架构演进的开发者与开源技术爱好者