TsFile 开源文件格式:AI 时代工业时序数据集新选择,让数据资产“活”起来

面向 AI 时代,TsFile 正逐步成为高质量工业时序数据集的重要载体。

在工业数字化浪潮与 AI 大模型加速演进的双重驱动下,时序数据正从后台数据记录,转变为企业最具战略价值的核心资产之一。

从智能电表的周期性用电数据,到工程机械的实时振动信号,再到新能源设备的运行参数,这些按时间维度持续产生的数据,既构成了工业智能升级的基础,也带来了存储、管理与 AI 适配上的全新挑战。

长期以来,工业领域广泛使用的通用文件格式,更多是为"存数据"而设计。当它们被直接用于时序建模与大模型训练时,问题逐渐显现:压缩效率有限导致存储成本高,数据结构缺乏时间语义,不利于模型理解,与 AI 工具链之间的衔接成本居高不下,难以支撑跨场景、跨语言的灵活应用。

正是在这一背景下,新一代面向时序数据的开源文件格式------Apache TsFile,开始展现出独特价值。它并非简单追求更高的读写性能,而是从场景和数据模型层面出发,尝试解决工业时序数据"如何被长期、高效地使用"的问题,逐步成为高质量工业时序数据集的重要载体。

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| 01 | TsFile:面向 AI 的工业时序数据底座 |
| 02 | TsFile 的 "AI 适配点" |
| 03 | 工业 AI 的下一步,从数据底层开始 |

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TsFile:面向 AI 的工业时序数据底座

作为一款专为时序数据设计的文件格式,TsFile 在设计之初就围绕工业场景的实际约束与 AI 生态的使用方式展开,其核心特征包括:

时序数据原生结构

TsFile 在数据结构层面保留了时间特性和测点语义,使时序数据在进入建模流程之前,就具备较为清晰的上下文。

Python 无缝对接

TsFile 可与主流数据分析工具链顺畅衔接,一行代码即可将 TsFile 中的数据读取为 DataFrame,使数据科学家能够更直接地开展分析与建模工作。

高效数据压缩能力

针对时间有序、数值连续的工业数据特点,采用专为时序数据优化的压缩算法,TsFile 在典型场景下可显著降低存储开销,相比传统的 CSV、HDF5 格式可实现 30 倍以上的压缩比,为长期留存大规模历史数据提供现实可行性。

多语言接口覆盖

通过对 Python、Java、C++、C 等主流语言的支持,TsFile 能够适配从设备侧到平台侧的不同环境,轻松实现跨平台数据互通。

丰富生态集成

可与 Spark、Hive、IoTDB 等生态系统广泛集成,实现时序数据的快速批处理、实时分析与分布式查询,避免数据在不同系统间频繁"翻译",为数据价值挖掘提供全方位支撑。

从定位上看,TsFile 并不只是"更高效的文件格式",而是正在承担起工业时序数据长期承载与流转的基础角色。

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TsFile 的 "AI 适配点"

当 AI 深度融入工业场景,时序数据不再只是被动存储的历史记录,而是直接参与模型训练、在线推理与智能决策的核心输入。这也意味着,衡量一种时序数据格式的标准,正在从"是否好存",转向"是否便于被 AI 持续理解和使用",让时序数据从"沉睡资产"变为"智能引擎"。

从这一视角看,TsFile 的价值体现在其对 AI 时代工业时序数据使用方式的整体适配。

第一,面向 AI 负载优化

随着工业智能对实时性的要求不断提高,TsFile 针对时序随机访问负载进行了优化,使模型在训练和推理阶段能够以更低成本获取所需数据。

第二,支持端--边--云数据互通

工业时序数据往往产生于端侧与边缘,而价值释放集中在云端。TsFile 以轻量、标准化的形式承载数据,使"端上采集、边缘汇聚、云中处理"成为一条顺畅的数据路径。

第三,高质量数据治理的基础

在复杂工业环境中,数据波动、缺失与中断难以避免。TsFile 通过时间约束与元数据组织方式,为上层系统进行校验、补偿与质量控制提供了稳定基础,有助于提升数据的可用性与可信度。

第四,时序数据资产的载体

在 AI 驱动的工业体系中,数据不应是一次性消耗品。作为开源、标准化的数据载体,TsFile 有利于构建可复用、可迁移的时序数据资产,使历史数据能够在不同模型与业务场景中持续发挥价值。

如果说模型决定了 AI 能走多快,那么 TsFile 影响的,是工业 AI 能否长期、稳定地跑下去。

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工业 AI 的下一步,从数据底层开始

在模型能力快速演进的同时,能够拉开差距的不只算法本身,还有数据是否具备长期可用性、可扩展性与可复用性。工业场景越复杂、时序数据规模越大,这一问题就越突出。

TsFile 作为新一代面向时序数据的开源文件格式,其意义早已超越"存储效率"的范畴。作为 Apache 基金会 Top-Level 项目,它正在成为连接工业现场、数据平台与 AI 模型之间的重要基础设施,为工业企业构建长期可演进的数据资产体系提供坚实底座。

对于正在推进数字化转型与 AI 升级的企业而言,选择 TsFile,不只是选择一种技术实现方式,更是在为未来的工业智能,提前铺设一条可靠的数据路径。

TsFile

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规上企业应用实例

能源电力: 中核武汉国网信通产业集团华润电力大唐先一上海电气国轩清安储能某储能厂商太极股份

航天航空: 中航机载共性蓝箭航天-朱雀二号蓝箭航天-朱雀三号北邮一号卫星北邮二、三号卫星

钢铁、金属冶炼: 宝武钢铁中冶赛迪中国恩菲

交通运输: 中车四方长安汽车城建智控德国铁路

智慧工厂与物联: PCB 龙头企业博世力士乐德国宝马北斗智慧物联某物联大厂昆仑数据怡养科技绍兴安瑞思

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