生产过程优化： 监控生产线各个环节的传感器数据，分析生产效率瓶颈，优化工艺参数，提高产品质量和生产效率。
智能农业： 实时监测土壤温湿度、光照、作物生长状态等数据，实现精准灌溉、施肥，提高农作物产量和资源利用效率。
车联网与自动驾驶：
车辆运行数据： 收集车辆GPS、发动机参数、电池状态、驾驶 加拿大电话号码库 行为等数据，用于车辆远程诊断、OTA更新、驾驶行为分析和车队管理。
自动驾驶辅助： 实时处理来自摄像头、雷达、激光雷达等传感器的数据流，支持环境感知和决策。
选择合适的时序数据库：关键考量
虽然时序数据库优势明显，但市场上也存在多种选择（如InfluxDB、Prometheus、TimescaleDB、OpenTSDB 以及云服务商提供的Amazon Timestream、Azure Data Explorer 等）。选择时需要综合考虑以下因素：
数据模型与查询语言： 是否符合团队现有技能栈，数据模型是否能灵活应对IoT数据的多样性。
写入吞吐量与查询性能： 根据实际IoT设备的数量和数据生成频率，评估数据库的读写性能是否能满足需求。