年过50的陶建辉,这位老程序员是个连续创业者
等到大部分人都觉得物联网应该用时序数据的时候,这个机会已经不存在了。
农历新年过后,年过 50 的陶建辉又该给自己加上一岁了。这位老程序员是个连续创业者。2017 年 5 月,他开始了自己的第三次创业,成立了涛思数据。在此之前,陶建辉分别在 2008 年和 2013 年创立了互联网实时消息推送平台和信和母婴智能硬件品牌快乐妈咪。更早前,他在美国芝加哥的几家通讯公司专注码代码。
创业的决心是在 2007 年,直觉的判断告诉他,移动互联网时代降至。智能手机爆发之前,手机还是短信和彩信的天下,陶建辉抱着「做免费的短信彩信」的梦想,创立了和信,系国内最早的实时消息推送平台。不过,和信最终在 2010 年被台湾联发科收购。直到 2010 下半年,移动互联网的浪潮才真正波涛汹涌起来。
有时候,太早下手未必成功,要想把握住恰当的时机实属不易。那时候,创投圈还没有出现所谓的行业风口,格外考验企业的融资能力。很多投资人认为和信的免费短信彩信是对运营商的一种挑衅,根本不可能有机会成功。天使轮之后,陶建辉艰苦支撑了 2 年。虽有遗憾,不过,联发科的接手,留给陶建辉一个相对圆满的结局。
和信没有被认可的事实,没有击垮陶建辉的创业信念。很快,他剑锋一转,创立了专注母婴的智能硬件公司快乐妈咪,主打产品是智能硬件胎语仪,用于检测孕期间,胎儿的心跳是否正常。
与和信殊途同归,快乐妈咪在 2016 年未能躲过被收购的命运。接盘方是太平洋网络。虽然陶建辉认为产品比较理想,但高投入的运营成本令公司持续亏损,且过于细分的目标人群和极短的产品使用周期,未能获得市场的关注和认可。
涛思数据创始团队 右下为陶建辉
简短休息了一年后,陶建辉在 2017 年 5 月正式创立涛思数据, 它被看作是前两家公司的延续。「尽管看上去差别很大,但都和各种数据打交道,前后的转变既有跨界也有共性存在」,陶建辉一直都在做移动互联网,只不过这一次,他从 to C 向更擅长的 to B 靠拢。
「大数据平台有很多共性的东西,无论是母婴健康还是车联网,还是数控机床或智能电表,只是数据的表现形式不同,但本质上都可以用同样的技术来处理」,这一次,陶建辉想从底层技术做起,这是他创办涛思数据的初衷。
他判断未来 5 到 10 年,世界上的 90% 的数据都会是各种机器或者传感器采集而来的数据。只不过是数据表现形式不同,尤其是随着 5G 的到来,联网成本和硬件成本会大幅下降,万物互联终将成为可能,而采集数据的目的就是做大数据分析,其目的主要有两个,一是做实时预警,二是提供预测。例如通过数据分析可以满足「按需维保」而不是「按时维保」,用于电梯维护,实时预警可以为网约车平台更好地管控司机驾驶行为,保障乘客安全。
经过长期的思考,陶建辉研发了时序空间大数据引擎 TDengine。这款产品前后的开发时间超过两年,最早是从公司成立之前的 2016 年年底开始,陶建辉一人搭建底层框架,直到 2017 年 5 月份,引入天使投资之后,团队成员开始陆续加入,才大幅加速了引擎开发速度。据他描述,TDengine 能够让物联网、车联网等大数据平台的成本下降 80%。
陶建辉解释,所谓「时序空间大数据」是物联网、车联网系统中各种传感器采集的数据。这些采集的数据,一定具备时间和空间两个属性。这种结构化的数据量很大,单日的数据量就超过 10 亿条,而且数据很少有更新或删除操作,只是有保留时长,以写操作为主,读操作为辅,而且流量平稳,可以较为准确的计算,但这些数据往往都需要有统计、聚合等实时计算操作
涛思数据相当于做了一个「中间件」,TDengine 处理来自各种机器传感器采集的数据,包含存储、查询、计算、分析等流程。这些海量数据通过 MQTT 和其他互联网协议传输至 TDengine。团队针对时序空间数据的特点进行了多项优化,让其数据插入和查询性能,比传统大数据平台快 10 倍以上,存储空间不到 1/10,并通过集群设计保障了系统拥有更高的水平扩展能力。TDengine 使用了标准的 SQL 语法,支持 JDBCODBC、REST 接口,应用 API 与 MySQL 高度相似,让学习成本几乎为零。
时序空间大数据引擎 TDengine 的技术亮点
颇具特色的是,TDengine 将大数据处理需要的消息队列、缓存、数据库、流式计算、订阅等功能融合在一起,这样系统不再需要集成 Kafaka, Redis, Spark 等其他开源软件,大幅降低研发和运维成本,提升运行效率,更好的保证整个系统的数据一致性。而且 TDengine 将集群系统复杂的配置、维护升级、扩容等工作智能化,大幅降低对运维人员的素质要求,做到零管理。
陶建辉坦言,和 BAT 等巨头对比,TDengine 是一款不基于任何开源产品,专门为物联网、车联网数据设计的平台,这也导致了其不能处理爬虫数据、微博数据、微信数据和电商数据。
「如果没有技术创新,我们绝对不可能和巨头竞争,更何况涛思不具备任何先发优势和品牌积累,所以只有把产品做得比他们好十倍以上,才能突显出优势和价值」,陶建辉认为,涛思数据并不会与巨头针锋相对,毕竟,这部分业务并非 BAT 的核心战略,收入也不值一提,反而在同类产品的衬比下,给了创业公司一个机会。
以往,这些客户的痛点是数据量太大,无法及时处理,查询结果缓慢,维护过程也太复杂。基于对产品的信心,陶建辉大胆地把 TDengine 给客户试用,让他们对比效果。在商业化方面,已经有一部分企业转化为付费客户,涉及电力、建筑、智能制造等行业。
涛思数据的产品当前主要还是面向国内,但陶建辉正计划向欧美市场拓展,今年就会在美国成立运营中心。他粗略估算,美国的市场至少是中国市场的五倍。在 to B 软件服务方面,只有真正打进美国并被市场接受才能证明自身价值。
基于对未来的预判,涛思数据正在组建运营和销售团队。陶建辉表示,团队目前不到 10 人且都是研发同事,等到运营团队和销售团队组建完毕,规模预计会控制在 50 人以内。现有团队成员均毕业于中国科大和美国著名大学。
美国 B 端市场远远大于中国市场,「如果要成为一家伟大的公司,必须是以美国市场为主」。只要占领了美国市场,那就是占领了全球的市场。故此,陶建辉坚信,涛思数据是一家全球化的公司,「如果没本事搞到美国去,这项技术一定会被中国淘汰」。
陶建辉希望公司在今年完成 A 轮融资,资金不少于千万美元的规模。不过这一计划需要等到运营团队和销售团队组建完毕,并作出完整的市场销售计划后再启动。
TDengine 产品应用实例,客户来自电力、建筑、智能制造等行业
陶建辉希望涛思数据的运营和销售人员的主体能从研发队伍中孵化出来,因为 TDengine 的客户是软件开发人员,如果他们不是研发出身,就很难跟研发人员更好的沟通交流。聊起运营和销售,陶建辉认为运营、销售跟做研发本质上没有区别,都可以用一套科学的方法来指导,研发人员通过一定的培训,一定会成为出类拔萃的销售人员的。
在目前为止,但中国 to B 的市场在越来越成熟。中国 to B 的市场一是人力成本在上升,人力成本只要上升到一定的越来越高,to B 软件就越来越有市场。毕竟软件的目的是为了提高效率,降低成本。因此人力成本在上升的时候,对 to B 软件会越来越有利。第二当企业越来越有钱,他是乐意掏钱买一些专业化服务了,没有那么想省钱了。
「时序数据的机会,真的没有多少人看到」,陶建辉告诉极客公园,目前要抓住这个细分领域,「如果等到大部分人都觉得物联网应该用时序数据的时候,这个机会已经不存在了,但那个时候,是涛思数据的收割之日」。
他认为,如果玩家现在进入这条细分赛道的话,或许还有很大机会,因为在这个新兴市场,产业尚未形成生态和垄断,「但等到涛思的市场规模逐渐扩大,市场还没有能够抗衡的产品时,机会就真的彻底关上了大门」。
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