TDengine 优势介绍；数据模型对标；从 OpenTSDB 到 TDengine 的迁移方案；TDengine 2.2.x 针对时序场景的更多支持 – 窗口函数介绍

非存储类集群，通常可以拆分成无状态、独立运行、完全相同的服务。进行分布式改造就非常简单，可以通过很多微服务架构或者服务发现机制实现。但存储类集群的各服务不能存储相同的数据，彼此之间又有关联；并且数据到达有先后顺序和重要性的区分，有时候操作需要回滚。针对存储类的系统，比如 TDengine，设计集群的解决方案不是一件易事。

设计一款 JDBC 连接器需要解决哪些问题？如何设计 JDBC 连接器？如何在应用场景中使用 JDBC 连接器？

涛思数据联合创始人廖浩均围绕在 2.2.x 版本的 TDengine 中发布的新功能和新特性，重点介绍了纳秒时间戳精度、无模式数据写入以及 From 子句中非关联子查询共三个功能，介绍了其相应的使用方式、注意事项、后续的演进发展，以及在实现层面的技术细节。

阿里巴巴高级技术专家 韩陆（六翁）：《云原生之下，RocketMQ 之上》；StreamNative首席架构师 李鹏辉：《Apache Pulsar那些和性能相关的设计》；TDengine 研发工程师李创：《Raft算法简介》。

什么是百分位数？；百分位数计算方法；百分位数的作用；TDengine中百分位数的实现

TDengine 研发工程师霍琳贺「Rust 语言特性与应用」；爱奇艺资深科学家郑树新「Redis 集群模式的应用实践」；小米软件研发工程师何昱晨「Apache Pegasus：高性能强一致分布式 KV 存储系统」。

听涛思数据创始人陶建辉来聊基础软件、技术和商业模式的创新。