与 Neuron 集成

Neuron 是 EMQ 开发的工业物联网连接平台，支持 Modbus、OPC UA、BACnet 等多种工业协议。

eKuiper 是开源的轻量级边缘流处理引擎，使用 SQL 处理数据，并通过输出动作（sink）转发。

NeuronEX 是 EMQ 的工业边缘数据采集与处理软件，集成 Neuron 的协议采集和 eKuiper 的流处理能力，提供统一的 Web 界面配置设备采集、数据处理及转发。

本文介绍如何通过 NeuronEX 的 InfluxDB v1 sink 将 Modbus 电表数据写入 TDengine。该方式可接入 NeuronEX 支持的 70 多种工业协议，具体以版本及授权为准。

NeuronEX 与 TDengine 集成架构

图 1 NeuronEX 与 TDengine 集成架构

如图 1 所示，实线表示数据流向，虚线框表示可选的 nginx 节点。Neuron 将 Modbus 数据转为 JSON 采集报告，eKuiper 提取测量列和标签，编码为 Influx 行协议并批量发送到 taosAdapter，通过无模式写入自动创建超级表和子表。需要双向 TLS 认证（mTLS）或 taosAdapter 故障切换时，按后文部署 nginx。

前置条件

已部署 TDengine 3.4.3.3 及以上版本并启动，参见下载与安装。准备具有建表和写入权限的专用账号。
已安装 NeuronEX 4.0.0 及以上版本，参见 NeuronEX 安装文档。确认所用版本及许可支持 Modbus TCP、数据处理和 InfluxDB v1 sink，并覆盖本例的 12 个采集点。需要断链缓存与恢复补发时，确认内置 eKuiper 已包含缓存与转发一节所述的错误重试修复。独立部署 Neuron 与 eKuiper 时，需另配数据通道。
NeuronEX 能够访问 taosAdapter 的 HTTP 端口，默认为 6041。
已准备四台 Modbus TCP 电表的 IP、端口、站号、寄存器地址及字节序，并同步采集端时钟。

数据映射

在 NeuronEX 中，先添加电表设备并配置连接信息，再创建采集组、设置采集周期，最后添加电流、电压和相位等点位，为各点位指定寄存器地址和数据类型。采集数据与 TDengine 的对应关系如下：

Neuron 数据	TDengine 对象	配置方式
设备名 `node_name`	子表名及 `device` TAG	规则输出 `device`；sink 将其同时映射到 `tbname` 和 `device` 标签
采集组名 `group_name`	用于筛选进入规则的报告	SQL 筛选 `electrical_readings` 采集组；超级表名由 sink 的 `measurement` 独立指定
点位 `values.current`、`values.voltage`、`values.phase`	测量列 `current`、`voltage`、`phase`	SQL 提取点位，sink 的 `fields` 指定写入列
报告时间戳 `timestamp`	时间列 `_ts`	SQL 输出 `ets`，sink 设置 `tsFieldName=ets`、`precision=ms`
位置及业务分组	TAG `location`、`group_id`	SQL 根据设备名设置属性，sink 的 `tags` 指定标签

本例中，每台电表的一次完整采集报告写入其同名子表的一行，电流、电压和相位分别对应三个测量列。

Neuron Tag 是采集点位，对应测量列；TDengine TAG 是子表属性。group_id 是业务分组编号，与采集组名分开配置。group_name 也可映射为 TAG，但同一子表的组名应固定。

示例数据模型

示例在同一工厂的两个车间各部署两台电表，每秒采集电流、电压和相位。四台设备共用 meters 超级表，各写一个子表，采集组均命名为 electrical_readings。

设备名、子表名及 `device` 标签	`group_id`	`location`
`workshop01_meter01`	`1`	`Factory01.Workshop01`
`workshop01_meter02`	`1`	`Factory01.Workshop01`
`workshop02_meter01`	`2`	`Factory01.Workshop02`
`workshop02_meter02`	`2`	`Factory01.Workshop02`

TDengine 将 Factory01.Workshop01 保存为完整的 location 标签值；后续 IDMP 可按点号展开为 Factory01 → Workshop01。

业务字段参考 meters 建模示例。首次无模式写入自动建表，类型如下：

类别	字段	自动生成类型
时间列	`_ts`	`TIMESTAMP`
测量列	`current`、`phase`	`DOUBLE`
测量列	`voltage`	`BIGINT`
标签	`location`、`group_id`、`device`	`NCHAR`

实际字段类型由 Influx 行协议编码决定，与标准 meters 建模示例不完全相同；标签值仅含 ASCII 字符时，自动生成的类型仍为 NCHAR。

配置步骤

1. 创建数据库

在 TDengine SQL 客户端执行以下语句，无需手工创建超级表或子表：

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS neuron_meters_demo PRECISION 'ms';

2. 检查直连接口

在 NeuronEX 所在主机或容器内执行以下命令，将 adapter-host 替换为实际 taosAdapter 主机名或 IP：

curl -i http://adapter-host:6041/influxdb/v1/ping

返回 204 No Content 表示接口可访问。InfluxDB v1 客户端启动时会调用该接口；若返回 404，检查路径及 TDengine 版本（3.4.3.3 及以上）。NeuronEX 可直接连接 taosAdapter，无需部署 nginx。如需加密传输或 taosAdapter 故障切换，参照加密传输与高可用一节配置 nginx。

3. 配置 Modbus 采集

进入「数据采集 → 南向设备」，按示例名称添加四台「Modbus TCP」设备，填写连接参数。

配置项	设置	说明
连接模式	客户端	主动连接电表
IP、端口	实际电表 IP、端口，通常为 `502`	确定读取的设备
连接超时	`3000ms`	限制无响应请求的等待时间
指令发送间隔	`20ms`	同一连接相邻请求的间隔，与采集周期不同
32 位字节序	按设备手册设置，例如 `ABCD`	正确解码浮点数

在每台设备下创建 electrical_readings 采集组，周期设置为 1000ms，添加以下三个读点。

点位名称类型示例地址占用寄存器
current FLOAT 1!400001 400001、400002
voltage UINT16 1!400003 400003
phase FLOAT 1!400004 400004、400005

地址按设备寄存器表填写。1! 表示站号 1；FLOAT 占两个寄存器，点位地址不可重叠。不同设备节点可使用相同的寄存器地址。
保存并启动设备，确认均为运行中、已连接。在「数据采集 → 数据监控」逐一选择设备及其采集组，检查三个点位数值正确并持续更新。
进入「数据采集 → 北向应用」，为内置 DataProcessing 应用订阅四台设备的 electrical_readings 组，将报告送入 eKuiper。仅创建设备和规则不会自动建立此订阅。

点位名称	类型	示例地址	占用寄存器
`current`	`FLOAT`	`1!400001`	400001、400002
`voltage`	`UINT16`	`1!400003`	400003
`phase`	`FLOAT`	`1!400004`	400004、400005

4. 创建数据流

数据流定义采集报告的字段结构，后续规则从中读取数据。

进入「数据处理 → 源管理 → 创建」，填写以下配置。

配置项设置
名称 meters_stream
源类型 Neuron
配置组 default
数据格式 JSON
带结构开启
共享数据源开启

配置项	设置
名称	`meters_stream`
源类型	`Neuron`
配置组	`default`
数据格式	`JSON`
带结构	开启
共享数据源	开启

添加下表中的字段。将 values 设置为 STRUCT，并在其下添加三个测量子字段。

字段	类型	用途
`timestamp`	`BIGINT`	报告时间戳，单位 ms
`node_name`	`STRING`	设备名
`group_name`	`STRING`	采集组名
`values`	`STRUCT`	测量值集合
`values.current`	`FLOAT`	电流
`values.voltage`	`BIGINT`	整数电压
`values.phase`	`FLOAT`	相位

保存数据流，确认结构包含全部待写入点位。

带结构定义可保留电压的整数类型，避免无结构 JSON 数值按浮点数处理。流中的 BIGINT 是 eKuiper 整数类型，与 Modbus 寄存器位宽无关。开启「共享数据源」后，多条规则可复用同一数据源。

5. 创建数据处理规则

进入「数据处理 → 规则 → 新建规则」，规则 ID 填写 meters_to_tdengine。

在 SQL 编辑区域输入以下语句。

SELECT values.current AS current,
       values.voltage AS voltage,
       values.phase AS phase,
       timestamp AS ets,
       node_name AS device,
       CASE WHEN node_name IN ("workshop01_meter01", "workshop01_meter02")
            THEN "1" ELSE "2" END AS group_id,
       CASE WHEN node_name IN ("workshop01_meter01", "workshop01_meter02")
            THEN "Factory01.Workshop01" ELSE "Factory01.Workshop02" END AS location
FROM meters_stream
WHERE group_name = "electrical_readings"
  AND node_name IN ("workshop01_meter01", "workshop01_meter02",
                    "workshop02_meter01", "workshop02_meter02")

该 SQL 筛选四台电表的 electrical_readings 采集组报告，提取电流、电压和相位，保留原始时间戳和设备名，并按设备名设置位置与业务组编号。设备名用于指定子表名，位置与业务组编号写入 TAG。

点击「添加动作」，选择「InfluxDB v1」，按下一步配置写入动作。

四台设备共用一条规则。新增或替换同类设备时，更新北向应用订阅、SQL 中的设备范围及位置和业务组编号映射，无需逐台创建规则。

若采集报告包含位置和业务组编号等元数据，可在数据流中声明这些字段，再由 SQL 直接取值作为 TAG，减少按设备名逐一配置映射。本例通过 CASE 表达式设置这些属性。

6. 配置 InfluxDB v1 动作

以下 JSON 为 InfluxDB v1 动作的完整配置示例，与后续页面配置步骤对应。使用时替换地址、用户名和密码。

{
  "addr": "http://adapter-host:6041/influxdb/v1?table_name_key=tbname",
  "username": "<tdengine_username>",
  "password": "<tdengine_password>",
  "database": "neuron_meters_demo",
  "measurement": "meters",
  "precision": "ms",
  "tsFieldName": "ets",
  "fields": [
    "current",
    "voltage",
    "phase"
  ],
  "tags": {
    "tbname": "{{.device}}",
    "device": "{{.device}}",
    "group_id": "{{.group_id}}",
    "location": "{{.location}}"
  },
  "sendSingle": true,
  "batchSize": 1000,
  "lingerInterval": 100,
  "enableCache": true,
  "memoryCacheThreshold": 1024,
  "bufferPageSize": 256,
  "maxDiskCache": 102400,
  "resendInterval": 500
}

在「连接信息」中填写以下参数。将地址和账号替换为实际值。

配置项	设置
地址（`addr`）	`http://adapter-host:6041/influxdb/v1?table_name_key=tbname`
用户名（`username`）	TDengine 专用写入账号
密码（`password`）	上述账号的密码
数据库（`database`）	`neuron_meters_demo`

地址保留 /influxdb/v1 路径；客户端自动追加 /ping、/write 并保留查询参数。用户名和密码使用独立字段。生产环境应使用专用写入账号，并限制配置文件、导出文件和管理 API 的访问权限。

在「数据处理」中配置字段及标签映射。

配置项	设置
时间精度（`precision`）	`ms`
Measurement（`measurement`）	`meters`
时间戳字段名（`tsFieldName`）	`ets`
Fields（`fields`）	`current`、`voltage`、`phase`
标签 `tbname`	`{{.device}}`
标签 `device`	`{{.device}}`
标签 `group_id`	`{{.group_id}}`
标签 `location`	`{{.location}}`

table_name_key=tbname 将 tbname 用于子表命名，不保存为 TAG；device 保留设备身份。fields 仅选择三个测量列，避免将 ets 等辅助字段作为测量列写入。

InfluxDB v1 的测量字段、设备标签和子表名映射

展开「Sink 配置」，将「启用缓存」（enableCache）设为 True，并按下表设置批量发送及缓存参数。

配置项	设置	作用
批量发送大小（`batchSize`）	`1000`	达到批大小时发送
批量发送间隔（`lingerInterval`）	`100`	未满批时的等待时间，单位 ms
启用缓存（`enableCache`）	`True`	启用 sink 缓存
内存缓存阈值（`memoryCacheThreshold`）	`1024`	内存缓存消息阈值
缓冲区页面大小（`bufferPageSize`）	`256`	每磁盘页的消息数
最大磁盘缓存（`maxDiskCache`）	`102400`	磁盘缓存消息上限
重发间隔（`resendInterval`）	`500`	缓存重发间隔，单位 ms

达到 batchSize 或等待满 lingerInterval 即触发发送，以先满足者为准；低流量时不必凑满 1000 行。缓存消息可能是一批数据，不能直接换算为入库行数或离线时长。参数含义以对应 eKuiper 版本说明为准。

批量发送与缓存参数

提交动作，保存并启动规则。

备注

NeuronEX 页面默认设置 sendSingle=true，用于逐行计算动态标签，不表示逐行发起 HTTP 请求；通过规则 JSON 配置时须保留此参数。数据仍按上述参数批量发送，不同设备写入各自子表。实际延迟还包括排队和网络调用。

注意

同一子表、同一毫秒的数据会被覆盖。使用全局唯一子表名，并保留报告时间戳；位置等属性变化时，显式更新子表 TAG。

验证结果

在 TDengine SQL 客户端检查自动生成的结构和设备标签。
```
DESCRIBE neuron_meters_demo.meters;

SELECT DISTINCT TBNAME, device, group_id, location
FROM neuron_meters_demo.meters;
```
应有四个子表，字段类型和标签与示例数据模型一致。
查询最新数据，与「数据采集 → 数据监控」比较。将子表名替换为其他设备名，逐一检查四台设备。
```
SELECT _ts, current, voltage, phase
FROM neuron_meters_demo.workshop01_meter01
ORDER BY _ts DESC LIMIT 5;
```
间隔数秒重复执行以下查询，确认四个子表的行数持续增长。
```
SELECT TBNAME, COUNT(*)
FROM neuron_meters_demo.meters PARTITION BY TBNAME;
```

以查询结果确认入库，规则运行状态和 ping 响应不能代替入库检查。

运行监控

进入「数据处理 → 规则」，找到 meters_to_tdengine，点击「更多 → 数据统计」，查看各阶段的统计卡片。

指标	正常状态或处理方式
`connection_status`	sink 连接状态为 `Connected`
输入、输出计数	持续增加；批量发送前后计数单位可能不同，批次数不等于数据库行数
`buffer_length`	缓存长度可短时波动，但应能回落
`exceptions_total`、`last_exception`	正常时无异常；发生异常时查看次数及最近报错

在 IDMP 中展示数据（可选）

在 IDMP「管理后台 → 连接」中配置 TDengine TSDB 连接，通过连接条目的「更多 → 简单导入」，选择 neuron_meters_demo.meters。

将 location 标签设为路径，路径层级填 0，表达式填 ${location}；device、group_id 作为静态属性导入。location 按点号展开为工厂与车间层级，子表名作为叶子电表元素。

导入后，在「元素浏览器」中可查看以下层级，选择电表可查看 current、voltage、phase 测量属性：

Factory01
├── Workshop01
│   ├── workshop01_meter01
│   └── workshop01_meter02
└── Workshop02
    ├── workshop02_meter01
    └── workshop02_meter02

详细导入步骤参见从 TDengine TSDB 构建数据模型。本例写入不携带单位信息，如需补充单位或配置换算，参见计量单位。

缓存与转发（Store and Forward）

本例由 eKuiper 的 InfluxDB v1 sink 提供缓存与转发。下游暂时不可用时，在容量允许且错误可重试的前提下缓存数据；连接恢复后，保留原有的子表名和报告时间戳重新发送。

使用此功能须满足以下要求：

eKuiper 须包含 Influx v1 错误重试修复 PR #4201，否则可能无法重发。部署前，向 EMQX 提供所用 NeuronEX 及内置 eKuiper 版本，确认已包含该修复。
在「数据处理 → 规则」中编辑对应规则的「InfluxDB v1」动作，展开「Sink 配置」，将「启用缓存」（enableCache）设为 True，并配置缓存容量和重发间隔。参数表及截图见配置 InfluxDB v1 动作。部署时持久挂载 eKuiper 数据目录。
监控磁盘空间、缓存长度和异常。持续积压时，调整采集周期、批量发送参数或采集组分配。

含该修复的构建已通过断链恢复验证，测试数据全部回补。账号、权限或模式错误也可能持续重试并阻塞后续数据，须人工修正；数据转换或构造 Influx 数据点时发生的错误，不一定触发重试。

注意

进程崩溃或整机故障可能丢失内存及在途数据；缓存耗尽时也可能丢数据。

参数说明见 eKuiper sink 缓存与发送机制。

加密传输与高可用（可选）

需要 mTLS 或 taosAdapter 故障切换时，部署 nginx，并将 sink 地址改为 nginx 地址。基础 HTTP 直连接入无需此配置。

配置 mTLS 和多 taosAdapter 转发

以下以三节点 TDengine 集群为例，在三个节点上各部署一个 taosAdapter，均连接同一集群。nginx 验证客户端证书，将请求分发至三个实例，并在上游故障时切换至其他实例。

安装 nginx，将以下配置添加到 http 上下文。修改域名、上游地址及证书路径，服务端证书 SAN 须匹配 ingest.example.com。

upstream taosadapter {
    least_conn;
    server adapter-a.internal:6041 max_fails=2 fail_timeout=10s;
    server adapter-b.internal:6041 max_fails=2 fail_timeout=10s;
    server adapter-c.internal:6041 max_fails=2 fail_timeout=10s;
}

server {
    listen 8443 ssl;
    client_max_body_size 32m;
    server_name ingest.example.com;
    ssl_certificate /etc/nginx/certs/server.crt;
    ssl_certificate_key /etc/nginx/certs/server.key;
    ssl_client_certificate /etc/nginx/certs/client-ca.crt;
    ssl_verify_client on;
    ssl_protocols TLSv1.2 TLSv1.3;

    location /influxdb/v1/ {
        proxy_pass http://taosadapter;
        proxy_connect_timeout 3s;
        proxy_read_timeout 60s;
        proxy_next_upstream error timeout http_502 http_503 http_504 non_idempotent;
        proxy_next_upstream_tries 3;
    }
}

执行 nginx -t 检查配置，启动或重新加载 nginx。在规则的 InfluxDB v1 动作中，将地址改为 https://ingest.example.com:8443/influxdb/v1?table_name_key=tbname。nginx 将 ping 和写入请求一并转发至 taosAdapter。
在动作「连接信息」中上传客户端证书、私钥及服务端 CA 证书，将「跳过证书验证」设为 False。文件配置使用以下参数；证书路径须对 eKuiper 可读，容器部署时须挂载证书。
```
{
  "rootCaPath": "/etc/ekuiper/certs/server-ca.crt",
  "certificationPath": "/etc/ekuiper/certs/client.crt",
  "privateKeyPath": "/etc/ekuiper/certs/client.key",
  "insecureSkipVerify": false
}
```
保存动作并启动规则，按验证结果检查数据持续写入。生产环境关闭临时明文入口。

仅用 HTTPS 服务端认证时，删除 nginx 的 ssl_client_certificate、ssl_verify_client 及 sink 客户端证书、私钥配置，保留 CA 校验。nginx 到 taosAdapter 使用 HTTP，须位于受控网络；需加密时另配上游 HTTPS。

proxy_next_upstream_tries 3 表示单个请求最多尝试三次（含首次请求）。non_idempotent 允许失败的 POST 改投另一实例。重试保留子表名、时间戳和测量值，利用同键写入处理重复；失败批次依赖 sink 缓存重发。

配置各层高可用

层次	部署要求	注意事项
nginx	双机 Keepalived VIP 或已有高可用负载均衡，sink 使用统一域名	同步配置及证书，域名与证书匹配
taosAdapter	三个节点各部署一个实例，连接同一 TDengine 集群	多个实例部署在同一主机不能覆盖主机故障
TDengine	按版本和许可配置集群、副本，参见部署管理	示例的单机建库配置不提供数据库高可用
NeuronEX	按官方主备实践同步配置，正常仅由主机采集	切换期间可能暂停采集，Modbus 当前寄存器通常无法补读历史
边缘到中心网络	开启 sink 缓存并监控容量	恢复范围见缓存与转发

各组件的主备及集群切换须按实际部署拓扑验收。

性能参考

测试配置

以下为既有性能测试结果，供容量规划参考，覆盖开启缓存及 nginx mTLS 的正常连接场景。测试版本见下表，与前述直连功能验证环境不同。

项目	配置
硬件	Intel Xeon E5-2696 v4，22 物理核、44 逻辑核，64 GiB 内存，NVMe
部署	Ubuntu 24.04，Linux x86_64，各组件同机原生进程
Neuron	开源 2.15.0，含 Modbus 事务序号回卷修复的自建版本
eKuiper	`2.4.2+pr4201-perfcore` 测试构建，含 Influx 错误分类修复
TDengine	企业版 3.4.3.3；ms、`VGROUPS 16`、`WAL_LEVEL 1`、`WAL_FSYNC_PERIOD 3000`
采集	16 个驱动 × 4 组 × 128 台逻辑电表 × 3 个测量值，共 24,576 配置点位；周期 100ms
北向	8 个应用分别订阅不同的采集组，每应用 8 组，各自使用独立的数据源、规则和输出动作
批量发送与安全	批量发送间隔 100ms、`batchSize=10000`，每请求平均约 1024 行；缓存开启、`bufferLength=20000`、`disableBufferFullDiscard=true`、nginx mTLS、CA 校验

测试通过 Modbus 读取 Neuron 内置模拟器，各组复用寄存器。8,192 台逻辑电表不代表物理设备数量。每行含三个采集值，标签不计入点值吞吐。

参考结果

指标	实测结果
数据库行数净增	147,524,815 行
平均入库吞吐	81,913.81 行/秒
等价采集点值更新吞吐	245,741.42 个/秒
分段采样吞吐范围	80,359.68–83,470.95 行/秒
上报至成功响应 p99	1,171ms
同口径最大延迟	2,054.33ms
sink 队列采样峰值	82 批，后续回落至零，最终队列为零

吞吐按数据库行数净增计算，每行三个采集值；点值吞吐不等于配置点位数。p99 从报告时间戳计至 taosAdapter 成功响应，按 1ms 精度统计，包含批量发送等待、排队和下游调用，不含 Modbus 采集时间。

停止采集并排空缓存后，规则有效输出行数、成功请求对应的行数、子表名与时间戳的唯一组合数及数据库行数一致。对账不含规则过滤的缺失值报告。

Neuron 与 eKuiper 平均各使用约 6.6 个逻辑核；Neuron 驻留内存约 73MiB，eKuiper 采样峰值约 275MiB，nginx 开销较小。未观察到驻留内存或 sink 队列持续增长。

结果供容量规划参考，不代表 TDengine 写入上限或官方发行包性能保证。部署时按实际设备、规则、字段数、网络及硬件复测并预留余量。扩大规模可按采集组分片部署多个 Neuron 与配套 eKuiper 实例，分配独立 CPU、使用唯一子表名；多实例扩展比例未经验证。

常见问题

现象	检查与处理
采集数值异常	检查站号、寄存器地址、字节序及浮点地址是否重叠
规则启动后自动停止	检查许可是否包含数据处理功能；仅测试使用的规则可能运行 60 分钟后自动停止
HTTPS 连接失败	检查 CA、服务端 SAN、客户端证书及容器内证书路径
数据统计中的缓存长度持续增长	调整采集周期、批量发送参数或采集组分配，避免长期发送慢于采集
缓存开启后仍无法重发	按缓存与转发确认版本已包含重试修复，并检查错误分类、磁盘空间及缓存容量

与 Neuron 集成

前置条件

数据映射

示例数据模型

配置步骤

1. 创建数据库

2. 检查直连接口

3. 配置 Modbus 采集

4. 创建数据流

5. 创建数据处理规则

6. 配置 InfluxDB v1 动作

验证结果

运行监控

在 IDMP 中展示数据（可选）

缓存与转发（Store and Forward）

加密传输与高可用（可选）

配置 mTLS 和多 taosAdapter 转发

配置各层高可用

性能参考

测试配置

参考结果

常见问题

参考文档

支持和反馈

前置条件​

数据映射​

示例数据模型​

配置步骤​

1. 创建数据库​

2. 检查直连接口​

3. 配置 Modbus 采集​

4. 创建数据流​

5. 创建数据处理规则​

6. 配置 InfluxDB v1 动作​

验证结果​

运行监控​

在 IDMP 中展示数据（可选）​

缓存与转发（Store and Forward）​

加密传输与高可用（可选）​

配置 mTLS 和多 taosAdapter 转发​

配置各层高可用​

性能参考​

测试配置​

参考结果​

常见问题​

参考文档​

支持和反馈

前置条件

数据映射

示例数据模型

配置步骤

1. 创建数据库

2. 检查直连接口

3. 配置 Modbus 采集

4. 创建数据流

5. 创建数据处理规则

6. 配置 InfluxDB v1 动作

验证结果

运行监控

在 IDMP 中展示数据（可选）

缓存与转发（Store and Forward）

加密传输与高可用（可选）

配置 mTLS 和多 taosAdapter 转发

配置各层高可用

性能参考

测试配置

参考结果

常见问题

参考文档