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Comment les bases de données de séries temporelles alimentent les données robotiques en temps réel

Comment les bases de données de séries temporelles alimentent les données robotiques en temps réel

28 octobre 2026
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Comment les bases de données de séries temporelles débloquent les données en temps réel pour la robotiqueDoug Pagnutti de Tiger Data.

Pagnutti occupe le poste de défenseur du développement industriel chez Tiger Data, où il soutient les équipes dans la création de systèmes industriels concrets.

Fort de plus de 12 ans d’expérience dans les secteurs du pétrole et du gaz ainsi que dans l’automatisation manufacturière, il a travaillé sur des automates programmables (PLC), des robots et des systèmes SCADA avant de se tourner vers le développement de logiciels industriels chez Dell EMC et VTScada.

Il comble l’écart entre les technologies opérationnelles (OT) et les technologies de l’information (IT) en aidant les ingénieurs en automatisation à gérer l’infrastructure de données de séries temporelles pour des déploiements IIoT à grande échelle.

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8:43 – Actualités de la semaine21:20 – Doug Pagnutti, défenseur du développement industriel chez Tiger Data

Actualités de la semaine

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Toute base de données Postgres en croissance finit par atteindre ses limites. Les requêtes ralentissent, les tableaux de bord accusent des retards, et les équipes envisagent d’ajouter une deuxième base de données.

Tiger Data, créateurs de TimescaleDB, étendent Postgres avec des primitives de séries temporelles, un stockage en colonnes et un partitionnement automatique, afin que vos requêtes restent rapides sur des données en direct. Aucun pipeline, aucune migration, aucun deuxième système. Juste Postgres, conçu pour la charge de travail que vous avez réellement.

En savoir plus sur : tigerdata.com/go/trial

Pour savoir comment parrainer un futur épisode du podcast The Robot Report, contactez : Jami Brownlee à [email protected]

Souhaitez-vous être invité dans un futur épisode ? Contactez Mike Oitzman à [email protected]

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