用户案例
理想汽车将时序数据库 GreptimeDB 部署到车端，构建车云一体数据架构，实现全量原始数据的高效采集、压缩和上传，在保障性能的同时节省千万级流量与云端资源费用。
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优势
通过智能端边云同步，网络流量最高可降低 97%
基于对象存储优化，云存储成本最高可节省 98%
支持边缘实时计算，提升性能并保护数据隐私
内置数据治理和监控，提供全方位数据管理
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优势
架构图
架构图
- 边缘数据库 GreptimeDB Edge
GreptimeDB Edge 针对资源受限的边缘环境进行优化，支持边缘端本地数据处理和分析，并具备高压缩率。数据可直接同步至云端对象存储，在降低带宽成本的同时，保持云边一体的查询能力。
- 云端数据库 GreptimeDB 企业版
云原生分布式时序数据库，集成 SQL 分析能力，广泛兼容各类生态系统（MySQL、OpenTelemetry 协议、可视化工具等）。基于对象存储构建，具备弹性扩展和成本优势，采用优化的端边云架构，支持大规模高性能数据接入和处理。
- 端边云一体管理平台 GreptimeDB Edge Manager
统一控制面管理平台，通过集成模型管理、质量监控和任务编排能力，简化端边云数据运维和管控。
常见问题
来自车企工程团队的真实问题与解答。
车端数据库占用多少 CPU 和内存？会影响车机其他应用吗？
车端实测基准（测试硬件：高通 8295 车规级芯片）：
- 空载：单核 0–1%
- 35 万点/秒：单核 3%（0.75K DMIPS），内存约 132MB
- 70 万点/秒：单核 5.7%（1.425K DMIPS），内存约 135MB
- 80 万点/秒：CPU <10%，内存 <300MB（开启压缩）
- CPU 峰值：不超过 15%
理想汽车的量产部署中，内存配置在 100MB 左右（案例文章）。资源上限可通过数据库配置和操作系统硬限制控制，监控 API 实时暴露 CPU 和内存使用情况。复杂分析查询会进行时间片调度，CPU 占用过高时主动终止，避免影响导航和座舱应用。
压缩率有多高？能省多少存储和带宽？
车载总线 CAN 数据相比传统 ASC 文件压缩 30–40 倍。毫秒级信号数据在客户已有方案基础上进一步压缩 30–50%。车端日志压缩到原始日志的 1/30 左右，相对传统压缩算法再小 50%。理想汽车场景下，云端存储成本降至原方案的 20%，上传带宽节省 50% 以上，累计省下数千万云端带宽成本（案例文章）。压缩策略支持表级配置——高频遥测和冷日志可以用不同的编码器。
弱网、断网或断电时怎么保证数据不丢？
三层可靠性：
- 自定义导出策略：按网络状态、表优先级、业务规则配置上传频率；离线时文件暂存车端，网络恢复后断点续传。
- 表级 WAL：关键信号开启 WAL 保证落盘；底层采用日志结构化文件系统，保证数据不会只停留在内存。
- 断电感知：系统级 Hook 在断电前主动刷盘；上传过程进行文件级完整性校验，支持重传和补传，保证最终一致性。
时间戳跳变、多域时钟不同步怎么解决？
每行数据保留两个时间戳：用户写入时间戳（GPS 或 RTC 修正时可能跳变）和单调递增的系统启动相对时间戳。云端用 SQL 把两者关联起来，还原一致时间轴。数据摄入时，来自不同 ECU 的时间戳会按统一时间源（通常是 GPS 或 NTP）做标准化处理，跨域链路在同一时间轴上对齐。
车端能跑 SQL、UDF、流计算吗？支持隐私计算和故障诊断吗？
可以。车端数据库内置完整 SQL 引擎，点查开销极低，支持用户自定义函数（UDF）实现复杂业务逻辑。常见用法：
- 云端下发查询：把 SQL 下发到车端，在本地原始数据上执行，只返回结果——敏感数据不离开车端，上传量大幅下降。
- 流式告警：滑动/滚动窗口函数判断连续异常事件，做故障诊断。同一套流处理引擎在车端和云端都能跑。
- 规则化异常检测：本地配置检测规则，命中事件自动触发上传并附带前后数据窗口。
支持哪些操作系统、协议和现有工具对接？
- 操作系统：Android（已在理想汽车量产车队跨多个 Android 版本验证）、Linux、macOS、ARM 边缘设备。Rust 编写——Rust 支持的 POSIX 平台理论上都支持。
- 协议：MySQL、PostgreSQL、JDBC、Prometheus Remote Write。
- 可视化与运维：Grafana 数据源、Android 原生 logcat 采集组件。
- 车云对接：车端和云端是同一个数据库内核——车端文件可直接被云端读取，无需二次写入。
完整集成清单见集成概览。
怎么授权和收费？端边云一体能降多少成本？
从现有自研方案迁移成本如何？需要多久 PoC？
车端迁移成本一般较低：GreptimeDB 支持多类开放协议，并提供专为边缘端优化的写入方式，支持高频遥测场景。云端通过标准 SQL 接入，已有分析和 BI 工具可以直接连接。整体迁移成本可控，典型 PoC 周期在 1 到 3 个月——具体投入取决于客户现有方案的具体情形。