如果說維系人類生命的源動力是血脈，那么交通運輸就恰似國家 經濟 、社會發展的血脈。交通運輸不僅保障了物資的順暢流通，支撐著各行各業的生產運營，還為人們的日常出行提供了便利。

國家對交通運輸的發展始終予以高度重視，近年來相繼出臺了諸多政策舉措。“交通強國” 戰略的提出，明確了構建安全、便捷、高效、綠色、經濟的現代化綜合交通體系的要求，并提出了“大力發展智慧交通，推進數據資源賦能交通發展”的目標。

在交通運輸行業向智能化、數字化邁進的進程中，產生了海量的時序數據。這些時序數據包含了運輸設備的運行狀態、交通流量的實時變化等諸多關鍵信息，如同交通運輸系統的 “健康信號”。

交通運輸行業的快速發展對管理交通時序數據的要求進一步提高，數據的實時性、可靠性和精準性至關重要。通過對列車、船舶、 汽車 等設備的運行狀態、位置信息等多維數據進行實時采集、存儲與分析，企業可實現智能調度、故障預警、線路優化和高效運維，這不僅可以提升交通系統的運轉效率，還降低了運營管理成本。

作為一款運行穩定、性能高效、安全可靠的時序數據庫產品，IoTDB 憑借其高效的時序數據管理和低延遲查詢能力，有效應對交通運輸行業中的數據爆發式增長，為列車、船舶、汽車等構建起穩定可靠的智能交通系統管理基礎，為智能化和自動化提供了重要支撐。

行業痛點及 IoTDB 對應優勢

痛點：系統自主性需求

優勢：國產自研

交通運輸行業的數據關乎公共安全，系統對數據管理平臺的自主可控性要求高，需確保數據的安全性和保密性。時序數據庫IoTDB 源自清華大學，確保平臺獨立自主，提供高水準的安全保障與技術支持。

痛點：數據傳輸整合壓力

優勢：低流量數據同步

交通系統中多種監控設備產生大量數據，特別是地鐵、船舶等環境網絡傳輸資源緊張且要求數據同步性高。時序數據庫IoTDB 通過傳輸高壓縮的底層數據文件，有效優化數據同步效率，確保及時數據傳輸的同時節省近 90% 網絡帶寬。

痛點：離線存儲管理需求

優勢：離線數據遷移

船舶運行和監控數據需定期或在緊急情況下遷移到集中式數據中心進行存檔管理和分析。時序數據庫IoTDB 無需二次解析即可實現高效的離線數據遷移，方便數據在不同存儲環境間的切換和集中化管理。

痛點：海量數據查詢壓力

優勢：國際榜單性能第一

交通運輸領域中車輛、船舶的運行狀態更新頻繁，故障檢測等場景需實現高效的實時及歷史數據查詢與分析。時序數據庫IoTDB 單節點處理速度高達千萬點/秒，滿足智能調度和異常預警等場景中的高效查詢需求。

痛點：穩定運行保障要求

優勢：集群高可用

交通系統核心平臺需確保在突發情況和高負荷狀態下的持續運行，避免服務中斷。時序數據庫IoTDB 支持集群高可用架構，提供故障自動切換、負載均衡和節點快速恢復能力，保障系統的穩定性與可靠性。

痛點：存儲資源緊張

優勢：低磁盤占用

交通運輸領域的車輛規模大、數據點多、頻率高，系統對存儲資源的優化有較高要求。時序數據庫IoTDB 采用自研底層文件格式，通過列式存儲、高效壓縮算法等技術，提供 10-30 倍無損壓縮能力，有效降低磁盤占用，節省存儲成本。

解決方案架構

在運輸設備端，時序數據庫IoTDB 支持以運輸載具為核心，對多項運行狀態與性能參數指標進行采集。轉向、制動、加速、車速、油耗、電量等時序數據可以通過用戶自定義數采程序存儲進時序數據庫 IoTDB，實現高吞吐、高并發寫入。時序數據庫IoTDB 對數據的查詢、計算結果為車載應用（如車輛狀態監測、故障告警、駕駛行為監控等）提供支持。運輸設備端的時序數據庫 IoTDB 將數據全量或降頻上傳到云側中心的 IoTDB 集群。

云側中心支持部署分布式集群 IoTDB，充分利用分布式架構強大的數據存儲和處理能力，完成對海量時序數據的存儲處理與復雜的數據查詢分析任務。隨著業務擴張帶來的運輸設備數據量增長，高擴展性的集群 IoTDB 架構可實現秒級擴容。這一特性能穩定、方便地管理龐大體量的運輸時序數據。

基于集群 IoTDB 中的數據，云側中心可進一步接入多類下游應用服務：

（1）健康監測功能：通過對運輸設備各項數據的長期跟蹤和分析，評估設備的健康狀況，提前發現潛在故障；

（2）輔助駕駛功能：借助實時和歷史數據，為駕駛員提供駕駛輔助信息，提升駕駛安全性和效率；

（3）智能調度功能：依據運輸設備的運行狀態、位置信息等數據，優化運輸路線和資源分配，提高運輸效率；

（4）流量分析功能：對運輸過程中的流量數據進行分析，為交通規劃和管理提供數據支持。

利用時序數據庫 IoTDB 的數據協同能力，能夠建立低網絡帶寬、低接收端 CPU 消耗的設備-中心數據互通鏈路，實現列車/船舶/汽車運輸協同管控。

* 以上解決方案中“單機”、“集群”的部署模式僅為示例，企業可根據需求靈活選擇各點位 IoTDB 實際部署形態。

應用場景及部分用戶

場景類型1：城軌運維

應用場景：城市軌道交通車輛智能運維系統

應用舉例：中車四方

時序數據庫IoTDB 替代 KairosDB，成為中車四方城市軌道交通車輛智能運維系統的核心數據庫，存儲 300 輛列車、近百萬測點的車輛監控數據，支持各類車輛故障的統計分析和趨勢化分析。相比 KairosDB，時序數據庫IoTDB 提升元數據管理的便捷性和讀寫性能，減少存儲空間占用，并支持與多種大數據系統集成，實現數據庫的國產化無縫替代。

替換時序數據庫 IoTDB 后，中車四方城市軌道交通車輛智能運維系統可管理的列車數量增加一倍，采樣時間提升 60%，實現了每日 4140 億數據點的高效管理。同時，系統所需服務器數量減少至 1/9，月數據增量壓縮后大小減少 95%，三年的車輛時序數據大小從 200TB 降至 16TB，系統運維成本大幅降低。

應用場景：云交自動化系統、云信號系統（計劃中）

應用舉例：北京城建智控

時序數據庫IoTDB 替代 Cassandra，成為云交自動化系統中負責時序數據存儲、查詢與計算的核心組件，支持車站設備實時監控，提升城軌系統的可靠性和可用性。目前，時序數據庫IoTDB 已成功應用于北京城建智控的數十個車站及其主、備中心，查詢性能提升 120%，能夠支撐軌交系統每秒百萬級的數據存取，同時降低 60% 的數據庫資源占用，節省大量實時使用成本，在‘降本’與‘增效’方面均取得顯著突破。

未來，時序數據庫IoTDB 將進一步存儲與管理云信號系統中的運行、狀態、執行時序數據，在保障車輛運行安全的同時，支持軌道交通信號控制領域的智慧行車指揮決策。

應用場景：燃料電池實時監測系統

應用舉例：德國鐵路公司（Deutsche Bahn）

2022 年，德國鐵路啟動了 BZ-NEA 項目，將備用電源從化石燃料遷移到燃料電池，實現了節能且碳中和的替代方案。時序數據庫IoTDB 滿足德國對關鍵基礎設施中使用軟件的安全法規要求，支持大型燃料電池設備的運行監控，實現秒級調度和實時異常監測。通過使用時序數據庫 IoTDB，德國鐵路能夠更高效地管理其鐵路基礎設施系統。

作為 Apache 項目賦能基礎設施管理、創造社會價值的代表，該案例被 Apache 2024 年報專頁提及。

場景類型2：車聯網管理

應用場景：網聯車海量車況數據查詢系統、車輛遠程診斷系統

應用舉例：長安汽車

時序數據庫IoTDB 替代 HBase，作為長安汽車的車況時序數據處理方案核心，參與構建網聯車海量車況數據查詢系統和車輛遠程診斷系統，支持車輛狀態監控與故障實時預警。目前，長安汽車通過時序數據庫 IoTDB 接入約 57 萬輛車輛設備，測點數約 8000 萬，管理時間序列約 1.5 億條。一臺 IoTDB 設備替代了原本 25 個 HBase 節點的寫入功能，并成功維持超過兩年的高穩定性。

時序數據庫IoTDB 助力長安汽車業務系統實現多項性能提升：

穩定支撐千萬級寫入數據體量；

同等硬件資源條件下，診斷系統的數據查詢效率從分鐘級提升到毫秒級；

支持單車時間范圍查詢（實時查詢）和單車全時間序列最新點查詢（最新車況查詢）場景的毫秒級響應。

應用場景：車輛數據分析管理平臺

應用舉例：四維智聯

時序數據庫IoTDB 替代 HBase，用于管理豐田車輛駕駛行為分析項目的時序數據，支持四維智聯提供智能導航、智能網聯操作系統、車聯網大數據及運營服務。目前，時序數據庫IoTDB 覆蓋 160 萬輛在線車輛的數據管理，滿足早晚高峰 80 萬車輛的并發管理，支撐每日 20TB 的新數據存儲。該項目服務器成本降低至原來的 1/3~1/4，節假日高峰期服務器可實現靈活擴縮容。

時序數據庫IoTDB 助力四維智聯實現多項性能提升：

支持早晚高峰 200 萬數據吞吐寫入；

數據存儲空間占用減少為 1/10；

數據消費速度加快 1 倍；

可滿足最近 15 到 30 分鐘內所有車輛數據分析需求。