2023年12月3日， Apache IoTDB Community、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，“科创中国”开源产业科技服务团和天谋科技（北京）有限公司承办的 2023 IoTDB 用户大会在北京举行。

IoTDB 是针对时间序列数据收集、存储与分析一体化的数据管理引擎。它具有体量轻、性能高、易使用的特点，能够支持工业物联网应用中海量时间序列数据高速写入和复杂分析查询的需求。IoTDB源自清华大学软件学院，目前已与中车、长安汽车、国家电网等多家企业单位合作，在地铁、电网、汽车生产制造和故障检测方面发挥了重要作用。

IoTDB 项目创始人、清华大学软件学院院长王建民带来了《清华数为：可组装的工业大数据软件栈》主题报告。王建民表示：“IoTDB 的目标是构建一个新一代、跨越端边云的工业物联网数据基础设施”。通过统一的时序数据文件格式、高效的压缩算法、面向物联网场景的多副本一致性协议、管理分析一体化的数据库系统架构等技术创新，IoTDB 可以有效构建工业数据端、边、云多终端、多环境的数据高效管理方案，让数据创造价值。

回顾过去一年，IoTDB 紧扣工业大数据管理的痛点进行了架构、性能、功能、稳定性的多方向迭代。2023 年，IoTDB 新增 80 万行代码，各渠道下载量增加 10 倍以上，代码提交活跃度在 Apache 基金会 360 多个项目中最高排行第二。

在峰会主论坛中，作为 IoTDB 原厂团队组建的商业化公司天谋科技的 CTO、Apache IoTDB PMC Member 乔嘉林正式发布了 IoTDB 企业版 V1.3，针对用户提出的企业级服务、易用工具、行业特色功能等需求，进一步为用户提供时序数据管理一站式解决方案。新发布的 IoTDB 企业版涵盖多个内核技术亮点，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）、与一个项目（Apache TsFile，时序数据标准文件格式，是继 IoTDB 后，时序数据领域第二个 Apache 顶级项目），实现了“单平台采存算管用”的横向一站式解决方案，与“跨平台端边云协同”的纵向一站式解决方案。

面对时序数据管理与机器学习的融合问题，清华大学软件学院长聘副教授龙明盛正式发布了 IoTDB 数据库原生机器学习组件 IoTDB-ML。在分布式 IoTDB 集群基础上，IoTDB-ML 采用数据库内生的机器学习框架和引擎，可以利用 SQL 语言并进行拓展，在无需数据迁移、保障易用性的基础上，降低实现机器学习的门槛。IoTDB-ML目前支持时间序列预测、时序异常检测等典型时序分析任务，内置多类自研时序数据模型及算法，并可为模型推理提供加速，可应用于预测电力负载等工业场景。

IoTDB 的进步同样体现在用户的选择层面。目前，IoTDB 已在能源电力、钢铁冶炼、航空航天、石油石化、智慧工厂、车联网等领域大规模服务于超 1000 家规上工业企业用户，用户交流群增长近 300%。

未来，IoTDB 将坚持全自研路线，坚持面向用户需求，坚持每年都有创新性突破，坚持成为物联网领域的强力基建。期待此次峰会全新发布的技术成果能够更好地帮助更多企业用户挖掘时序数据价值，“让时间发声”！