Mechademy如何在从MongoDB迁移到Tiger Data后将混合数字双胞胎基础设施成本降低87%

Mechademy通过Turbomechanica平台监控全球能源公司的关键资产，提升设备正常运行时间。

Turbomechanica结合物理模型和机器学习，构建混合数字双胞胎，提升正常运行时间2-10%，实现约15倍的投资回报率。

早期阶段，Mechademy使用MongoDB以快速迭代和灵活性为优先，但随着诊断框架的成熟，数据模型成为瓶颈。

MongoDB在处理时间序列数据时存在限制，导致需要手动分桶和复杂的聚合管道，维护成本高。

随着诊断工作负载的增加，MongoDB的资源利用率飙升，导致性能问题。

Mechademy决定从MongoDB迁移到Tiger Data，以更有效地处理大规模时间序列工作负载。

Tiger Data提供原生时间序列支持，自动分区数据，简化了数据架构，降低了存储成本。

迁移后，Mechademy在相同的资源下处理的诊断测试数量从200,000增加到10,000,000，基础设施成本减少87%。

通过使用Hypertables和连续聚合，维护开销几乎为零，操作复杂性大幅降低。

Mechademy的转型使其从基础设施管理转向智能交付，实现了无缝扩展诊断能力，同时降低了成本和复杂性。