2月19日，来自清华大学、阿里巴巴、云智慧、360的4位嘉宾，就 Apache IoTDB 的核心技术及典型应用场景进行了直播分享探讨，分别是 Apache IoTDB：基于开放数据文件格式的时序数据库、IoTDB 在阿里云智能制造业务中的实践、智能运维场景中的时序数据库选型与挑战、时序数据库IoTDB在360的落地实践这4个主题。
不可否认运维已经成为真正的大数据场景，面对数据体量大、乱序到达、缺失丢点、峰谷潮、粒度不齐整、重复采集等一系列领域问题，全球领先的运维可观测企业均在时序数据方面投入研发力量，如ServiceNow自研了MetricBase，NewRelic推出了NRDB，M3的两位创始人创建了Chronosphere。作为国内领先的智能运维解决方案提供商，云智慧面临着哪些时序数据的挑战，IoTDB又如何帮助解决这一系列的问题，基于IoTDB的底座，云智慧又能提供哪些“智能”的运维方案呢？张博先生从以下这4个方面进行了分享。
01
智能运维概述
什么是运维？为什么这个赛道高价值公司频出？AI如何运维场景落地？带着这些问题，我们来看看本节内容对智能运维这个行业的解读。
02
运维数据的挑战
智能运维对数据带来的六大挑战：体量大、乱序容忍、缺失补全、粒度齐整、峰谷潮、单点爆炸。
03
IoTDB的价值
本节讲述了在智能运维场景中遇到的数据挑战，IoTDB都是如何解决的，并且其各项性能在各场景中的表现又都是怎样的。
04
案例分享
对智能运维建设过程中遇到的企业案例进行简单的分享。
作为作为全球性开源项目，截至目前，Apache IoTDB已拥有165 名贡献者、1.8KStar、560 Fork。
