领先的时间序列数据处理平台

加入数百万使用 InfluxDB 的开发者,实时预测、响应和适应。

从 InfluxDB 开始

为何选择 InfluxDB

无需牺牲性能,轻松管理高容量、高速度的数据。

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单一数据存储

使用单一专门构建的平台,在多种工作负载类型上运行分析。

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列式设计

内置存储和查询性能优化,无限扩展。

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原生 SQL

使用标准 SQL 直接查询 InfluxDB。

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实时查询

在领先的数据上实现亚秒级查询响应。

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无限基数

每秒分析数十亿个时间序列数据点,无限制或上限。

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卓越的数据压缩

最大化数据压缩,以极小的成本存储更多数据。

开发者选择 InfluxDB

比世界上任何其他时间序列数据库更多的下载、开源用户和更庞大的社区。

1B+

通过 Docker 下载的 InfluxDB

1M+

每日运行的开放源代码实例

2,800+

InfluxDB 贡献者

500M+

Telegraf 下载

#1

时间序列数据库
来源:DB Engines

用您喜欢的语言编写代码

无需遵循新的语言或技术。InfluxDB 支持多种编程和查询语言,具有客户端库和集成,使一切变得简单,全部由 RESTful API 驱动。

查看所有集成
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开发者喜爱,企业信任

500M+

每日收集的指标

关键任务监控

查询的实时数据访问

太空如此简单:Loft Orbital 如何利用 InfluxDB Cloud 实现无与伦比的太空速度

阅读案例研究

"InfluxDB是一个高速读写数据库。数据实时写入,你可以实时读取,读取的同时,你可以应用你的机器学习模型。因此,在实时中,你可以进行预测和检测异常。"

拉杰夫·托梅尔
数据工程高级经理

阅读案例研究

50%

降低总拥有成本

10万

简化部署的实时指标

Teréga用InfluxDB替换了其遗留的历史数据记录器

阅读案例研究

“从监控的角度来看,我们决定采用最好的产品配置。因此,我们部署了最好的工具,如InfluxDB进行指标监控。”

丹尼尔·普茨
DevOps启用

阅读案例研究

"我对安装和配置InfluxDB的简便程度感到震惊。集群很简单。文档很棒,支持无与伦比。"

戴伦·肖特
软件和产品集成工程工程师III

阅读案例研究

45%

减少设备停机时间

10%

减少浪费

从被动到主动:MAJiK系统如何通过InfluxDB和时序数据拥抱预测性维护

阅读案例研究

“使用InfluxDB Cloud Dedicated,最棒的是我们不再需要考虑数据存储成本或使用情况,因为数据存储变得非常便宜。”

里卡多·基辛格
IT基础设施和IT安全主管

阅读案例研究

InfluxDB是时序数据库领域的G2领导者

“InfluxDB是一个专门为时序数据构建的强大数据库。它使处理此类数据变得无缝和简单。”
— 经验证的G2评论者

阅读评论
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G2-MomentumLeader-Winter-2024
G2 Mid-Market Leader
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G2 - Best Relationship

行业

每个行业的时序分析

今天,InfluxDB的部署涵盖多个行业,客户在公共和私有云、本地和边缘环境中进行大规模部署。

制造业
能源和公用事业
电信
消费物联网
工业物联网
航空航天

制造业

实时分析生产数据流以识别瓶颈、防止停机并推动工业设备的预测性维护。

了解更多

能源和公用事业

监控、优化和管理可再生能源和传统电力系统,以实现智能电网平衡和优化。预测和预测可再生能源(如风力涡轮机和太阳能农场)的维护需求。

了解更多

电信

分析电信基础设施中的网络性能和用法模式。提高服务质量,优化基础设施资源,并降低运营成本。

了解更多

消费物联网

使用实时监控和分析优化能源消耗并提高生活质量。

了解更多

工业物联网

利用工业设备和传感器的实时洞察优化运营流程。

了解更多

航空航天

从卫星、网络和发射操作流程的每个阶段获取实时洞察。减少错误并加速在关键任务空间中的上市时间。

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制造业

实时分析生产数据流以识别瓶颈、防止停机并推动工业设备的预测性维护。

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能源和公用事业

监控、优化和管理可再生能源和传统电力系统以实现智能电网平衡和优化。预测和预测可再生能源(如风力涡轮机和太阳能农场)的维护需求。

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电信

分析电信基础设施中的网络性能和用法模式。提高服务质量,优化基础设施资源,并降低运营成本。

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消费物联网

使用实时监控和分析优化能源消耗并提高生活质量。

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工业物联网

利用工业设备和传感器的实时洞察优化运营流程。

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航空航天

从卫星、网络和发射操作流程的每个阶段获取实时洞察。减少错误并加速在关键任务空间中的上市时间。

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分析任何工作负载的时序数据

实时分析

数据到达后立即查询以获得跨系统和应用程序的实时洞察

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网络和设备遥测

监控和控制物联网、网络和现场部署中的设备和传感器。

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现代数据历史记录器

在制造厂和工厂地面上释放和转换现场工业OT数据。

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机器学习和人工智能

与开放的ML/AI工具共享实时数据以创建用于自动化、智能应用程序和系统的预测分析。

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实时分析

到达后立即查询数据,实现系统和应用之间的实时洞察。

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网络与设备遥测

监控和控制物联网、网络和现场部署中的设备和传感器。

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现代数据历史记录器

在制造厂和工厂地面上释放和转换现场工业OT数据。

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机器学习与AI

与开放的ML/AI工具共享实时数据,为智能应用和系统创建预测分析。

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