在数字化转型深化推进的本日，企业全链路数据（日记、指标、追踪、时序传感数据等）发作式增长，可观测 性已成为保障体系稳固运行、驱动业务优化的焦点支持。怎样破解可观测性场景下的存储、盘算、分析困难，实现数据的及时洞察与高效赋能，是各行业技能团队面对的共性寻衅，车联网等物联网 麋集型范畴尤为突出。
当专注于可观测性平台构建的 Apache Doris，遇上深耕物联网原生时序数据处理处罚的 Apache IoTDB，两者将怎样协同破局？Doris 将带来可观测性场景的需求拆解、平台构建思绪与车联网行业实践；IoTDB 则聚焦车联网海量传感器数据处理处罚，分享高效存储与盘算的焦点技能方案。
2 月 3 日（周二）19:30-20:30，飞轮科技与天谋科技两位资深技能专家，以可观测性建立为焦点，分别拆解 Doris 的平台构建逻辑与 IoTDB 的时序数据处理处罚方案，连合车联网行业范例案例，全方位分享高性能可观测性体系的搭建路径与实践履历。
直播焦点亮点
● Doris 可观测性全维度剖析：深度拆解可观测性场景的焦点需求与焦点寻衅，详解基于 SelectDB 构建可观测性平台的完备思绪，连合车联网行业实践案例具象化落地路径，并预判 2026 年可观测本领发展趋势。
● IoTDB 时序数据处理处罚焦点方案：以 IoTDB 物联网原生时序数据库为焦点，聚焦车联网场景下海量传感器数据的存储与盘算痛点，剖析 TsFile 列式存储格式、端边云协同架构及分布式本领的技能上风，实现万万级数据点秒级写入、PB 级数据高压缩存储与毫秒级查询的焦点逻辑。
● 落地干货：两大社区专家直击技能选型、架构筹划、性能优化等关键标题，分享一线实践履历，助力各行业技能团队快速落地高性能、低本钱的可观测性办理方案。
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