核心观点 - QuestDB公司宣布其高性能时序数据库被印度大型银行HDFC Bank采用 用于支持全行范围内的实时交易监控和大规模分析 该部署实现了大规模、低延迟、事件驱动的决策 [1] 技术能力与部署细节 - QuestDB的高性能时序引擎支持HDFC Bank在交易发生时进行评估 用于事件驱动的交易监控和风险分析应用 [2] - 在此次部署中 单个QuestDB实例可轻松维持每秒超过5,000次查询 [2] - 采用主从副本设置与基于对象存储的复制 提供了弹性和容错能力 [2] - 计算与存储完全分离的架构使HDFC Bank能在需求增长时扩展容量 而无需重新设计架构 [2] - QuestDB基于开放标准构建 相同数据可在实时监控、分析和模型训练工作流中重复使用 避免了供应商锁定 [3] - QuestDB以SQL为先的界面使工程、风险和欺诈团队能使用熟悉的工具在单一平台上协作 同时满足严格的延迟要求并处理全国规模的数据量 [4] 客户应用与价值 - HDFC Bank的交易监控团队利用QuestDB实时执行的复杂时序转换 持续优化其模型并投入运营 [3] - 此次部署展示了基于开放标准的现代时序架构如何支持银行业关键任务负载 在保持性能、弹性和架构灵活性的同时 连接实时监控与分析 [5] - QuestDB结合开放格式、解耦的存储计算架构和简单的SQL接口 帮助团队运营事件驱动应用 同时保持数据可移植性 [5] 公司背景 - QuestDB是面向高要求工作负载的开源时序数据库 提供超低延迟、高写入吞吐量和多层存储引擎 [6] - QuestDB从头设计以贴近硬件运行 消除了数据写入瓶颈并降低了整体硬件要求 [6] - 对SQL和Parquet等开放格式的原生支持使数据保持可移植且支持AI应用 无供应商锁定 [6] - HDFC Bank是印度最大的银行之一 为数百万零售、批发及其他银行业务客户提供服务 [7]