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 1. 数据库（Database）：数据库提供时序数据的高效存储和读取能力。在工业、物联网场景，由设备所产生的时序数据量是十分惊人的。从存储数据的角度来说，数据库需要把这些数据持久化到硬盘上并最大程度地压缩，从而降低存储成本。从读取数据的角度来说，数据库需要保证实时查询，以及历史数据的查询效率。比较传统的存储方案是使用 MySql、Oracle 等关系型数据库，也有 Hadoop 体系的 HBase，专用的时序数据库则有 InfluxDB、OpenTSDB、Prometheus 等。
 
-2. 数据订阅（Data Subscription）：很多时序数据应用都需要在第一时间订阅到业务所需的实时数据，从而及时了解被监测对对象的最新状态，用 AI 或其他工具做实时的数据分析。同时，由于数据的隐私以及安全，你只能允许应用订阅他有权限访问的数据。因此，一个时序数据处理平台一定需要具备数据订阅的能力，帮助应用实时获取最新数据。
+2. 数据订阅（Data Subscription）：很多时序数据应用都需要在第一时间订阅到业务所需的实时数据，从而及时了解被监测对象的最新状态，用 AI 或其他工具做实时的数据分析。同时，由于数据的隐私以及安全，你只能允许应用订阅他有权限访问的数据。因此，一个时序数据处理平台一定需要具备数据订阅的能力，帮助应用实时获取最新数据。
 
 3. ETL（Extract， Transform， Load）：在实际的物联网、工业场景中，时序数据的采集需要特定的 ETL 工具进行数据的提取、清洗和转换操作，才能把数据写入数据库中，以保证数据的质量。因为不同数据采集系统往往使用不同的标准，比如采集的温度的物理单位不一致，有的用摄氏度，有的用华氏度；系统之间所在的时区不一致，要进行转换；时间分辨率也可能不统一，因此这些从不同系统汇聚来的数据需要进行转换才能写入数据库。
 
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 18. 需要支持私有化部署。因为很多企业出于安全以及各种因素的考虑，希望采用私有化部署。而传统的企业往往没有很强的 IT 运维团队，因此在安装、部署、运维等方面需要做到简单、快捷，可维护性强。
 
-总之，时序大数据平台应具备高效、可扩展、实时、可靠、灵活、开放、简单、易维护等特点。近年来，众多企业纷纷将时序数据从传统大数据平台或关系型数据库迁移到专用时序大数据平台，以保障海量时序数据得到快速和有效处理，支撑相关业务的持续增长。
+总之，时序大数据平台应具备高效、可扩展、实时、可靠、灵活、开放、简单、易维护等特点。近年来，众多企业纷纷将时序数据从传统大数据平台或关系型数据库迁移到专用时序大数据平台，以保障海量时序数据得到快速和有效处理，支撑相关业务的持续增长。