TDengine vs IronFlock: Vergleich industrieller Daten- und KI-Plattformen (2026)

TDengine gehört zu den wenigen industriellen Plattformen, die KI wie IronFlock als Teil des Produkts behandeln und nicht als nachträglichen Aufsatz. Begonnen hat es als hochperformante Zeitreihendatenbank — 2019 quelloffen gestellt, in C geschrieben, AGPL-3.0, mit mehr als einer Million Installationen und über 25.000 GitHub-Sternen — und ist seither nach oben zu einem vollständigen Datenstack gewachsen: TDengine TSDB für die Speicherung, TDengine IDMP (Industrial Data Management Platform) für Anlagenmodellierung, Dashboards und Ereignisse, sowie eine KI-Schicht aus TDgpt (Prognose und Anomalieerkennung, direkt aus SQL aufgerufen) und der Industrial Agent Runtime (vorgefertigte KI-Assistenten plus eine MCP-Schnittstelle, die Plattformfunktionen an externe Agenten weitergibt). 2026 positionierte sich das Unternehmen von der “hochperformanten Zeitreihendatenbank” zur “industriellen Datenbasis für das KI-Zeitalter” um.

IronFlock nähert sich industrieller KI vom entgegengesetzten Ende. Statt an der Datenbank zu beginnen und nach den Anlagen zu greifen, beginnt IronFlock am Gerät — ein schlanker Agent und Docker-containerisierte Apps, die autonom auf beliebiger Linux- oder Windows-Hardware laufen — und greift nach oben in zentrale Dienste: FleetDB (TimescaleDB) für flottenweite Zeitreihendaten, Dashboarding, Alarme und ein KI-Dienst, dessen Agenten auf physischen Geräten handeln können und nicht nur aus ihnen lesen.

Dieser Unterschied wiegt schwerer als jedes Einzelmerkmal. TDengine ist eine ausgezeichnete Antwort auf die Frage “Wo liegen meine Industriedaten, und wie stelle ich Fragen an sie?” Es ist keine Antwort auf die Frage “Wie bringe ich Software auf 800 Maschinen im Feld, aktualisiere sie, erreiche sie aus der Ferne und lasse sie weiterarbeiten, wenn das Netz ausfällt.” IronFlock ist für die zweite Frage gebaut und liefert die Daten- und KI-Schicht obendrauf.

Auf einen Blick

Wesentliche Unterschiede

Architektur

TDengine: Ein dreischichtiger Datenstack

TDengine beschreibt die eigene Architektur als drei Schichten, und das trifft den Aufbau gut:

• Schicht 1 — TDengine TSDB: Die Zeitreihendatenbank. In C geschrieben, eine Tabelle pro Datenerfassungspunkt, gruppiert in Supertables, mit RAFT-basiertem Clustering, getrenntem Speicher und Compute, Kubernetes-Bereitstellung und gestuftem Speicher in der Enterprise-Edition. Sie bringt außerdem Caching, Stream Processing und Daten-Abonnements mit, sodass vieles, was Teams sonst um eine TSDB herum bauen, bereits in der Datenbank steckt. taosAdapter stellt REST, das InfluxDB-Line-Protokoll, OpenTSDB, Prometheus und Telegraf-Kompatibilität bereit.
• Schicht 2 — TDengine IDMP: Die industrielle Datenmanagement-Plattform. IDMP speichert keine eigenen Zeitreihendaten — sie sitzt über der TSDB (oder einer anderen Datenbank) und ergänzt eine baumartige Element-Hierarchie aus Werken, Linien, Maschinen und Messgrößen, mit Attributen, Beziehungen, Analysen, Dashboards und Ereignissen an jedem Knoten. Das ist die semantische Schicht, die rohe Tags zu einem digitalen Zwilling macht.
• Schicht 3 — Offene Schnittstellen für KI: TDgpt betreibt Analyseknoten (Anodes), die Prognose, Anomalieerkennung und Imputation für SQL-Abfragen bereitstellen, gestützt auf statistische Verfahren, maschinelles Lernen und Zeitreihen-Foundation-Models (TDtsfm, Time-MoE). Die Industrial Agent Runtime ergänzt dreizehn vorgefertigte Industrie-Assistenten, in Markdown definierte “Skills”, eine semantische Wissensbasis und einen MCP-Server, der über 50 Plattformfunktionen als Werkzeuge für externe KI-Agenten bereitstellt.

Daten gelangen über taosX hinein, die Enterprise-Ingestion-Pipeline ohne Programmierung, und über taosX-Agent, der am Edge läuft und OPC UA, OPC DA, MQTT, Kafka, PI System, AVEVA Historian, CSV/Parquet sowie ältere TSDB-Formate spricht. Der Agent kann vor der Übertragung filtern und vorverarbeiten und puffert lokal mit Store-and-Forward, wenn die Verbindung zum Zentralsystem abreißt.

Entscheidend für das Verständnis des Edge in dieser Architektur: taosX-Agent ist ein Datensammler, keine Compute-Plattform. Er passt Protokolle an, filtert und leitet weiter. Ihre Steuerungslogik, Ihr Vision-Modell, Ihre lokale HMI und Ihre eigene Anwendung müssen woanders leben.

IronFlock: Verteiltes Edge + Zentrale Dienste

IronFlock ist ein verteiltes System mit zwei einander ergänzenden Schichten. Autonome Edge-Geräte führen einen schlanken Agenten und Docker-containerisierte Apps direkt am Ort des Geschehens aus. Zentrale Dienste — FleetDB (TimescaleDB), der FleetDB-Dienst, der KI-Dienst und die Web-Oberfläche — liefern flottenweite Speicherung, Dashboarding, Alarme und Intelligenz. Ein WAMP-Message-Broker verbindet alles mit Echtzeit-Pub/Sub und RPC und erzwingt kryptografische Isolation zwischen Projekten.

• Edge-Geräte: Jede Linux- oder Windows-fähige Hardware — Raspberry Pi, Industrie-PCs, NVIDIA Jetson, Windows-IPCs, Gateways. Unter Windows läuft der Agent als nativer Dienst mit automatischem Neustart und Selbstaktualisierung.
• Apps: Docker-Container in jeder Programmiersprache, bereitgestellt auf Edge-Geräten oder auf virtuellen Geräten — cloudgehostete Rechenknoten, die Ihrem Projekt neben der physischen Hardware beitreten und flottenweite Dienste wie Grafana, Node-RED oder Jupyter ausführen.
• Daten: Edge-Apps veröffentlichen Telemetrie über den Broker an FleetDB, das automatisch TimescaleDB-Tabellen pro Projekt bereitstellt, die Sie mit einfachem SQL abfragen können.
• KI: Der KI-Dienst orchestriert Multi-Agenten-Konversationen, die Flottendaten lesen, Diagramme und Dashboards erzeugen und Funktionen auf physischen Geräten aufrufen. Apps können eigene Agentendefinitionen als YAML-Vorlagen mitliefern.
• Bereitstellung: Cloud-SaaS oder On-Premises — die vollständige Plattform läuft in Ihrer eigenen Infrastruktur.

Siehe Architektur für die vollständige Aufschlüsselung.

Was das in der Praxis bedeutet

Funktionsvergleich

Daten & Konnektivität

KI & Analytik

Beide Plattformen liefern KI über Industriedaten, und beide beantworten Fragen in natürlicher Sprache. Der Unterschied liegt darin, was nach der Antwort geschieht: TDengine berichtet sie, IronFlock kann auch danach handeln.

Visualisierung & Dashboards

Geräte- & Flottenmanagement

Hier hören die beiden Produkte auf, sich zu überschneiden: Gerätemanagement liegt außerhalb des Funktionsumfangs von TDengine, alles in dieser Tabelle muss in einer TDengine-Installation also von woanders kommen.

Fernzugriff & Sicherheit

App-Entwicklung

Alarme & Benachrichtigungen

Preisvergleich

TDengine: Kostenlos bis 5.000 Tags, danach Lizenzierung pro Tag

Seit Juli 2026 umfasst die kostenlose Stufe von TDengine die vollständige Plattform — TSDB plus IDMP, alle 20 Datenkonnektoren, Anlagenmodellierung, Dashboards, Analytik und die KI-Funktionen — für bis zu 5.000 Tags, im Produktivbetrieb, ohne Drosselung von Ingest oder Abfragen und ohne Testfrist. Ein Tag ist ein fortlaufend überwachtes Signal (Anlage oder Gerät plus Messgrößenname), unabhängig von der Abtastrate; TDengine verortet 5.000 Tags bei etwa 100–200 Maschinen oder einer mittelkomplexen Produktionslinie. Die Lizenz verlängert sich unbegrenzt kostenlos, wobei Aktivierung und Verlängerung vorübergehend eine Internetverbindung benötigen. Zwei Einschränkungen sind wichtig: Support ist eine kostenpflichtige Option und nicht Teil der Stufe, und Abfragezugriff Dritter auf die mitgelieferte TSDB erfordert eine separate kommerzielle Lizenz.

Oberhalb von 5.000 Tags erfolgt die Lizenzierung pro Tag-Stufe, selbst gehostet, entweder als Jahres- oder als unbefristete Lizenz, mit Aufschlägen für Hochverfügbarkeit und, bei unbefristeten Lizenzen, für laufenden Support. TDengine Cloud wird als Managed Service separat bepreist. Das AGPL-3.0-lizenzierte TSDB-OSS bleibt wirklich kostenlos und selbst hostbar, aber ohne IDMP, ohne taosX-Konnektoren, ohne Verschlüsselung und ohne Berechtigungssteuerung.

Das Modell ist klar und planbar und bestraft hohe Abtastraten ausdrücklich nicht — ein starker Fit für tiefe Historie auf einer festen Menge von Signalen. Es skaliert allerdings mit der Breite Ihrer Instrumentierung: Jede neue Messgröße an jeder neuen Maschine ist ein weiterer Tag, ob jemand sie je ansieht oder nicht.

IronFlock: Kostenlose Cloud + Abonnement für On-Premises

Die Cloud-Version von IronFlock ist kostenlos — Gerätemanagement, Dashboards, Datenspeicherung, OTA-Updates, Alarme, Fernzugriff und App-Bereitstellung sind ohne Kosten enthalten. Abgerechnet wird nach Ressourcennutzung: Speicher, Fernzugriffssitzungen, virtuelle Geräte und KI-Nutzung. Es gibt keine Tag-Zählung, keine Datenpunktlizenzen, keine Gebühren pro Gerät und keinen Pflicht-Supportvertrag. Details finden Sie auf der Preisseite.

Zusätzliche Funktionen lassen sich durch den Kauf von Apps aus dem Marktplatz ergänzen — Protokollkonnektoren, Analysewerkzeuge oder branchenspezifische Lösungen von IronFlock oder Drittentwicklern. Für On-Premises-Bereitstellungen (air-gapped oder in privater Infrastruktur) bietet IronFlock eine abonnementbasierte Lizenz.

Wann Sie TDengine wählen sollten

TDengine ist die bessere Wahl, wenn:

• Die Datenbank der Kern der Sache ist. Ihre Last ist nach TSDB-Maßstäben extrem — Millionen von Tags, sehr hohe Abtastraten, jahrelange Aufbewahrung auf einem Cluster — und eine spezialisierte Engine ist es wert, dafür einen allgemeinen SQL-Dialekt aufzugeben.
• Sie von einem Historian oder einer anderen TSDB migrieren — die Konnektoren ohne Programmierung für PI System, AVEVA, InfluxDB und OpenTSDB machen diesen Umzug günstiger, als ihn selbst zu schreiben.
• Sie ein mitgeliefertes Zeitreihen-Foundation-Model wollen. TDgpt führt TDtsfm oder Time-MoE innerhalb einer Abfrage aus, ohne dass Sie ein eigenes Modell auswählen, hosten oder pflegen müssen.
• Ihre Geräte bereits angebunden und bereits verwaltet sind — ein bestehender SCADA-, SPS- oder Gateway-Bestand, der zuverlässig Daten liefert, und das fehlende Stück ist ein moderner Ort dafür und ein Weg, darüber nachzudenken.
• Sie eine semantische Anlagenhierarchie über ein großes Werk wollen: Elemente, Attribute, Beziehungen und ein Digital-Twin-Modell, durch das KI-Agenten navigieren können.
• Sie einen wirklich quelloffenen Kern wollen, den Sie selbst hosten und einsehen können (AGPL-3.0), mit der Möglichkeit, für ein kleines Werk unbegrenzt in der kostenlosen Stufe zu bleiben.
• Sie Ihre Industriedaten externen KI-Agenten über MCP zugänglich machen und das Denken Ihrem eigenen Agenten-Stack überlassen wollen.

Wann Sie IronFlock als TDengine-Alternative wählen sollten

IronFlock ist die stärkere Wahl, wenn:

• Sie eine Flotte haben, nicht nur eine Datenbank. Inbetriebnahme, Gruppierung, OTA-Updates über Betriebssystem, Agent und Anwendungen, Live-Logs und Gerätezustand sind die tägliche Arbeit beim Betrieb von Maschinen im Feld — und nichts davon liegt im Funktionsumfang von TDengine.
• Sie echtes Edge-Computing brauchen — Anwendungen in jeder Sprache, die auf der Maschine laufen und Steuerung, Bildverarbeitung, lokale Pufferung und lokale HMI leisten, nicht nur Protokollanpassung und Weiterleitung.
• Sie Fernzugriff ohne VPN brauchen — HTTP-, SSH-, VNC-, TCP- und UDP-Tunneling in der Plattform, für jedes Gerät, aus dem Browser.
• Sie KI wollen, die handelt und nicht nur berät. IronFlock-Agenten rufen Funktionen auf, die Geräte-Apps bereitstellen, mit den Rechten des aufrufenden Nutzers — ein KI-Gespräch kann also einen Sollwert ändern, einen Prozess neu starten oder eine Routine auslösen, statt nur zu melden, dass etwas seltsam aussieht.
• Ihre Standorte weiterarbeiten müssen, wenn das Netz ausfällt — IronFlock-Geräte führen jede App autonom weiter aus, bedienen lokale Bildschirme, sammeln Daten und gleichen bei Wiederverbindung ab.
• Sie als OEM digitale Dienste an eigene Kunden ausliefern und Datenisolation pro Kunde sowie ein White-Label-Portal brauchen, keine einmandantige Werksdatenbank.
• Sie Apps bauen und monetarisieren wollen — Ihr Domänenwissen als Container verpacken und über einen offenen Marktplatz verkaufen.
• Sie SCADA-taugliche Visualisierung wollen — eine vollständige R&I-Symbolbibliothek, Aktions-Widgets und Formulare — neben der Analytik.
• Tag-Zählung nicht zu Ihren Daten passt. Breite Instrumentierung über viele Maschinen — Hunderte Signale je Maschine, die meisten nur dann betrachtet, wenn etwas schiefgeht — wird schnell teuer, wenn jedes Signal ein lizenzierter Tag ist.
• Sie betriebswirtschaftliche Fragen beantworten müssen, nicht nur Tag-Fragen. FleetDB ist vollständiges PostgreSQL: Verknüpfen Sie Stückzahlen mit Qualitätsergebnissen und Energiewerten aus drei verschiedenen Apps, drücken Sie OEE oder Ausbeute als eine Abfrage aus und speichern Sie sie als Transformation, die sich selbst aktuell hält und Boards wie die KI wie jede andere Tabelle versorgt.
• Sie ein System statt eines Stacks wollen. Speicherung, Dashboards, SCADA-Grafiken, Alarme, Gerätemanagement, Fernzugriff und KI kommen aus derselben Plattform, mit einem Zugriffsmodell über alles — statt einer Datenschicht, unter der weiterhin eine Geräteschicht fehlt.

Migrationspfad

IronFlock kann neben einer bestehenden TDengine-Installation laufen, während Sie umziehen. Beginnen Sie an der Maschine: Eine IronFlock-Collector-App liest dieselben SPSen über S7, Modbus oder OPC UA auf dem Edge-Gerät und schreibt nach FleetDB, sodass neue Dashboards, Alarme und KI-Gespräche auf IronFlock entstehen, während die alte TSDB weiter bedient, was noch auf sie zeigt. Historische Daten kommen im Block über eine containerisierte Migrations-App gegen die REST-Schnittstelle von TDengine herüber.

Von da an verändert die Geräteschicht das Bild — Inbetriebnahme, OTA-Updates, Fernzugriff und Offline-Betrieb kommen für dieselben Maschinen hinzu, die zuvor nur Tags gesendet haben — und die Tag-Lizenz wächst nicht länger mit jeder Messgröße, die Sie ergänzen.

Bereit zum Ausprobieren? Kostenlos starten — verbinden Sie ein Gerät und sehen Sie Ihr erstes Dashboard in Minuten.