浪潮KaiwuDB 连续两年入选 Gartner “中国数据库管理系统代表厂商”

图：Gartner - 中国 DBMS 代表厂商（部分）

报告显示，2024 年中国 DBMS 市场规模增长至 74.697 亿美元，较 2023 年增长 14.8%。其中，受生成式 AI 影响，AI 就绪型数据库管理系统 (DBMS) 需求正劲。Gartner 认为，生成式 AI 正在将概念验证(POC) 转变为与生产业务流程的集成，但必须直面数据孤岛和数据质量问题。中国 DBMS 厂商迅速响应了这一技术融合需求，多模态数据处理、灵活的嵌入引擎、多层实时存储、HTAP 等功能创新受到强烈关注。

图：Gartner - 融合型 DBMS 的功能创新

作为浪潮推出的业内首款分布式多模数据库，KaiwuDB 深度契合国内 DBMS 市场技术趋势，以物联网 AIoT 为一大核心场景构建集数据采、存、管、算、用在内的完整数据链路：

多模数据集成与查询优化。KaiwuDB 采用多模融合架构，支持时序、关系、文档等多模型数据统一存储，通过跨模计算技术、分布式查询优化器及多模查询处理器，实现时序与关系数据的关联查询分析。以工业物联网场景为例，KaiwuDB 可同时处理设备实时数据与元数据，解决因接口协议不一致导致的数据孤岛问题；依托“就地计算”技术支持百万级数据秒级入库，千万级查询毫秒级响应，满足高并发混合负载场景需求。上述能力已支持某重型工业集团 SCADA 系统升级、某头部车企形成工厂级数据共享，并助力某大型机器人工厂实现生产测试设备数据汇聚存储及毫秒级指标查询。

数据分级存储。KaiwuDB 采用分层存储设计，时序数据按时间热度管理生命周期，支持 5-30 倍压缩比与降采样存储。在数字交管等车联网场景中，高频车机数据存储于内存层以实现毫秒级响应，历史轨迹数据则下沉至低成本对象存储，从而大幅降本。目前，该功能已在济南、临沂两市大数据局车辆监管平台建设项目中取得积极成效，日均写入近百 GB 数据的同时节省 80% 以上存储成本。

原生 AI。KaiwuDB 长期深耕数据库与人工智能技术融合方向，通过内置 AI 内核引擎实现原生预测分析及系统自治。这一能力在智慧矿山场景中有重大决策辅助价值，设备状态实时分析的结果可帮助企业快速定位风险，支撑井下作业人员定位、设备健康度评估及启停机等实时决策。同时，模型在大量数据训练后具备预判能力，可实现系统自优化、自诊断、自运维，降低资源占用及运维成本。

与此同时，高德纳(Gartner) 于近日发布的另一份报告《2025 年中国数据、分析及人工智能技术成熟度曲线》(Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China, 2025)中，再次将浪潮KaiwuDB 列入实时数据管理(real-time data management) 代表厂商。至此，浪潮KaiwuDB 已连续三年入选该曲线报告，其在物联网场景下工业实时数据处理的技术能力及实践经验获得国际权威认可和重点推荐。

在数字化浪潮席卷全球的今天，数据作为核心战略资源，其全生命周期管理已成为驱动产业变革的关键要素。这一变革正在重构企业的决策模式，也催生出数据库管理系统的革新需求。浪潮KaiwuDB 立足技术前沿，通过构建多模融合的物联数字底座，已为工业物联网、数字能源管理、智慧交管等多领域提供全链路数据支撑，助力企业实现从数据采集到智能决策的闭环升级。浪潮KaiwuDB 已将社区版 KWDB 开源并捐赠给开放原子开源基金会，未来将继续携手生态伙伴打造开放共赢的数字生态，推动我国软件基础设施创新，为数字经济高质量发展注入源源动能。