省就是，對海量數據存儲成本會有大幅的下降，除了自研的冷數據、熱數據備份的策略，在存儲層也做了自己的優化 。在時序數據庫數據壓縮方面，在現有的壓縮算法上做了一些改進，達到了10倍數據壓縮效果 。
占用計算存儲資源通過云原生的方式，隨機汲取，在沒有太多的在線車輛的情況下，收縮它的計算能力，按實際的數據的訪問使用量來收費，這樣就節約很多數據超配的成本 。
數據庫搭建應用對接開發工作量也會省下很多的人工的成本，一方面是數據庫本身支持很多的第三方大數據生態接口的對接，另外云端搭建就不需要關心數據庫安裝和備份策略等配置的問題 。
數據庫全生命周期運維管理的成本，也會節省很多，災備集群的方案，數據庫的整個轉儲等這些都是數據庫內自動解決的 。
（五）Lindorm關鍵技術優勢
1. 實時無損，高壓縮比存儲> 10:1
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10:1的深度優化，基于ZSTD算法的壓縮，可以把原始的采集的時序數據，比如10GB數據存入到數據庫內去做無損的壓縮，做到10GB數據存到數據庫內，1GB數據的存儲容量就足夠了，壓縮效率相比現在業績通用的SNAPPY壓縮提升50%以上的壓縮效率 。
2. 面向低價值密度監控數據的冷熱分離低成本存儲
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冷熱分離的低成本的存儲方案，我們是在Lindorm數據庫內做的一體化整個分離，數據也是自動做分層，冷熱的分離，就不需要人工介入 。冷數據存儲成本一般比現在的熱數據要降低80%以上，熱數據為了滿足性能的要求，一般用SD等高端的存儲來存冷數據，性價比較高的存儲來存這些歷史數據 。這樣的話既兼顧了查詢的性能，同時又節約了成本 。
3. 云邊端融合存儲，數據自動實時、批量同步
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特點：1）邊緣版輕量級快速集成部署
2）2HA高可用架構
3）具備與云端版本一樣的功能
4）數據自動同步至阿里云TSDB實例集群
云邊端一體化的存儲的方案，邊緣端的數據庫、嵌入的數據庫，根據策略去做實時的云端數據同步以及批量的數據的導入與導出 。
4. 多引擎超融合數據快速遷移同步
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在數據庫內部是集成了一個ETL工具，做多模數據之間的數據導入導出，甚至對接第三方的HBase或者Cassandra、OpenTSDB等數據的遷移，可以把第三方的數據源數據通過LTS直接遷移到Lindorm數據庫，就不用再依賴于第三方工具實現 。
5. 多模數據融合檢索打通IT&OT數據交互
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多模數據融合檢索打通IT&OT數據交互，實現跨多引擎引擎查詢，提供全維檢索能力 。
統一API，簡單易用1）系統自動維護索引，應用開發不感知索引表
2）索引支持非冗余、冗余部分列、全冗余
3）查詢時基于編譯優化（RBO）全自動路由到搜索引擎，并智能判斷是否需要回查寬表/時序引擎
數據自動同步到搜索引擎1）異步增量索引，基于LTS提供可擴展的同步通道，數據同步可視化
2）實時同步索引，引擎間數據強一致
針對IT數據和OT數據的交互融合，這一點可以實現一致的跨引擎查詢，全文全維度的數據檢索能力，通過上層一致數據，試圖來幫助評比下層的數據存儲、數據引擎的異構性，進一步簡化使用成本和維護成本 。
#阿里云# #數據庫#
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