docs: 时序存储决策（#25）——MVP 沿用 IoTDB，TDengine 留作生产候选
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### 待办与外部依赖
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- #23 摄像头流 AI 巡检：拉流抽帧骨架已就绪（`/stream-detect`）；正式巡检任务编排需摄像头视角数据，仍按计划二期。
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- #25 时序存储决策：沿用 IoTDB（现状）或引入 TDengine（待用户决策，不阻塞 MVP）。
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- #25 时序存储决策：**已定（2026-08-13）——MVP 沿用 IoTDB（现状），TDengine 作为生产规模化候选**（聚合报表/性能瓶颈或上云规划时先基准测试再评估）。
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- #26 GPU 监控：`/metrics` 骨架已就绪（nvidia-smi 可选采集）；生产 T4 主机接入时可直接复用。
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- 微信订阅真实推送：需小程序 AppID/Secret 与订阅消息模板 ID。
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- 和风天气真实数据：需 `QWEATHER_API_KEY` 与位置。
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- 部署：ai-service 更新至开发服务器（:8000，mock）；冒烟：health ok、metrics 返回 GPU 信息（开发服务器实有 NVIDIA 940MX 2GB）、stream 无 url 被拒绝
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- 说明：#23 正式摄像头流巡检（视角数据 + 巡检任务编排）仍按计划二期；#26 生产 GPU 监控待 T4 主机，当前骨架可用 nvidia-smi 做基础监控
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### 时序存储决策（计划 #25）
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- **决策（2026-08-13）：MVP 沿用 IoTDB（现状）**；TDengine 作为生产规模化候选
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- 依据：IoTDB 2.0.8 已在开发服务器运行且 Go 后端已接入（含 PostgreSQL 降级兜底）；当前遥测量级远未到性能瓶颈；引入 TDengine 需重写时序读写层、迁移存量数据、新增运维面，MVP 阶段无眼前收益
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- 切换触发条件：聚合报表/BI 需求复杂化且团队更熟标准 SQL、单机写入/查询出现瓶颈、生产上云规划；届时先做同数据量基准测试（写入吞吐/查询延迟/成本/许可）再定，并建议「双写灰度 + 数据对账」迁移
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- 影响面（若切换）：存量数据迁移、`server-go` 时序读写服务重写、健康画像/天气回溯等查询调整
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## 2026-07-17 安全与界面优化整改
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### 变更背景
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## 五、数据分析与运维
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- [ ] 24. 蚕房健康画像、防控效果评估、年度发病规律
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- [ ] 25. 时序存储决策：沿用 IoTDB 或按规格书引入 TDengine（不阻塞 MVP）
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- [x] 25. 时序存储决策：**MVP 沿用 IoTDB（现状）**；TDengine 作为生产规模化候选，在出现聚合报表/性能瓶颈或上云规划时先做基准测试再定（2026-08-13 决策）
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- [ ] 26. AI 服务部署与 GPU 监控（P4 温度/显存）
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- [ ] 27. 测试基建：后端 `go test` 骨架、前端 Vitest（建议，可延后）
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## 待决策事项
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- [ ] 时序数据库：IoTDB（现状）还是 TDengine（规格书）
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- [x] 时序数据库：MVP 沿用 IoTDB；TDengine 留作生产规模化候选（基准测试后再定）
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- [ ] 数据集病种扩展：由二分类（healthy/sick）扩展为 7 类病种标注（影响 AI 巡检与溯源联动）
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- [x] AI 服务部署形态：已定——云 GPU 主机（T4 16G），容器化部署
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- [x] 对象存储：已定——云 OSS/COS，替代 Ceph
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## 2026-08-13 决策：时序存储（计划 #25）
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### 结论
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MVP 沿用 IoTDB（现状）；TDengine 作为生产规模化候选（先基准测试再评估）。
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### 思路与依据
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- IoTDB 已部署运行、代码已接入且带 PostgreSQL 降级兜底；当前量级无性能瓶颈；
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- TDengine 优势（标准 SQL/聚合快/生态活跃）主要在后续复杂分析报表阶段体现，换入需承担迁移与运维成本；
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- 规格书 5.2 倾向 TDengine，但《后续工作计划》本身标注「不阻塞 MVP」，属可延后决策。
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### 后续触发条件
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聚合报表/BI 需求复杂化、单机性能瓶颈、生产上云规划时 → 做同数据量基准测试（吞吐/延迟/成本/许可）再定；若切换采用「双写灰度 + 数据对账」迁移，并重写时序读写层。
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## 环境与踩坑备忘（新同事必读）
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- **VPN**：开发服务器经 NetBird 访问；服务 Running 后需 `netbird up`，登录走 SSO（管理端 `115.191.19.95:6680`）。
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