TDengine vs IronFlock: confronto tra piattaforme industriali di dati e AI (2026)

TDengine è una delle poche piattaforme industriali che, come IronFlock, tratta l’AI come parte del prodotto e non come un’aggiunta successiva. È nata come database di serie temporali ad alte prestazioni — rilasciata in open source nel 2019, scritta in C, AGPL-3.0, con oltre un milione di installazioni e più di 25.000 stelle su GitHub — e da allora è cresciuta verso l’alto fino a formare uno stack dati completo: TDengine TSDB per l’archiviazione, TDengine IDMP (Industrial Data Management Platform) per la modellazione degli asset, le dashboard e gli eventi, e un livello AI composto da TDgpt (previsione e rilevamento anomalie invocati direttamente da SQL) e dall’Industrial Agent Runtime (assistenti AI preconfezionati più un’interfaccia MCP che espone le capacità della piattaforma ad agenti esterni). Nel 2026 l’azienda si è riposizionata da “database di serie temporali ad alte prestazioni” a “base dati industriale per l’era dell’AI”.

IronFlock affronta l’AI industriale dall’estremo opposto. Invece di partire dal database per arrivare agli asset, IronFlock parte dal dispositivo — un agente leggero e app containerizzate Docker che funzionano in autonomia su qualsiasi hardware Linux o Windows — e sale verso i servizi centrali: FleetDB (TimescaleDB) per i dati di serie temporali dell’intera flotta, dashboard, allarmi e un servizio AI i cui agenti possono agire sui dispositivi fisici, non solo leggerli.

Questa differenza pesa più di qualsiasi singola funzionalità. TDengine è un’ottima risposta alla domanda “dove vivono i miei dati industriali e come faccio a interrogarli?”. Non è una risposta a “come porto software su 800 macchine sul campo, le aggiorno, le raggiungo da remoto e le faccio continuare a lavorare quando la rete cade?”. IronFlock è costruito per la seconda domanda e fornisce il livello dati e AI al di sopra.

Panoramica

Differenze Principali

Architettura

TDengine: Uno Stack Dati a Tre Livelli

TDengine descrive la propria architettura come tre livelli, ed è una descrizione fedele di come è costruita:

• Livello 1 — TDengine TSDB: il database di serie temporali. Scritto in C, una tabella per punto di raccolta dati raggruppate in supertable, con clustering basato su RAFT, storage e calcolo separati, distribuzione su Kubernetes e storage a livelli nell’edizione Enterprise. Include anche caching, stream processing e sottoscrizione ai dati, quindi molto di ciò che di solito si aggiunge attorno a una TSDB è già dentro il database. taosAdapter espone REST, il protocollo di riga InfluxDB, OpenTSDB, Prometheus e la compatibilità con Telegraf.
• Livello 2 — TDengine IDMP: la piattaforma di gestione dei dati industriali. IDMP non memorizza dati di serie temporali propri — si colloca sopra TSDB (o un altro database) e aggiunge una gerarchia ad albero di elementi fatta di stabilimenti, linee, macchine e misure, con attributi, relazioni, analisi, dashboard ed eventi collegati a ogni nodo. È il livello semantico che trasforma i tag grezzi in un gemello digitale.
• Livello 3 — interfacce aperte per l’AI: TDgpt esegue nodi di analisi (anode) che forniscono previsione, rilevamento anomalie e imputazione alle query SQL, basandosi su algoritmi statistici, machine learning e modelli di fondazione per serie temporali (TDtsfm, Time-MoE). L’Industrial Agent Runtime aggiunge tredici assistenti industriali preconfezionati, “skill” definite in Markdown, una base di conoscenza semantica e un server MCP che espone oltre 50 capacità della piattaforma come strumenti per agenti AI esterni.

I dati entrano tramite taosX, la pipeline di ingest senza codice dell’edizione Enterprise, e tramite taosX-Agent, che gira all’edge e parla OPC UA, OPC DA, MQTT, Kafka, PI System, AVEVA Historian, CSV/Parquet e formati TSDB legacy. L’agente può filtrare e preelaborare prima della trasmissione e bufferizza localmente in store-and-forward quando il collegamento con il sistema centrale cade.

La cosa importante da capire sull’edge in questa architettura: taosX-Agent è un raccoglitore di dati, non una piattaforma di calcolo. Adatta protocolli, filtra e inoltra. La vostra logica di controllo, il vostro modello di visione, la vostra HMI locale e la vostra applicazione su misura devono vivere altrove.

IronFlock: Edge Distribuito + Servizi Centrali

IronFlock è un sistema distribuito con due livelli complementari. I dispositivi edge autonomi eseguono un agente leggero e app containerizzate Docker nel punto di esercizio. I servizi centrali — FleetDB (TimescaleDB), il servizio FleetDB, il servizio AI e l’interfaccia web — forniscono archiviazione, dashboard, allarmi e intelligenza per l’intera flotta. Un message broker WAMP collega tutto con pub/sub e RPC in tempo reale, imponendo isolamento crittografico tra i progetti.

• Dispositivi edge: qualsiasi hardware in grado di eseguire Linux o Windows — Raspberry Pi, PC industriali, NVIDIA Jetson, IPC Windows, gateway. Su Windows l’agente gira come servizio nativo con riavvio automatico e auto-aggiornamento.
• App: container Docker in qualsiasi linguaggio di programmazione, distribuiti su dispositivi edge o su dispositivi virtuali — nodi di calcolo ospitati nel cloud che si uniscono al progetto accanto all’hardware fisico ed eseguono servizi per l’intera flotta come Grafana, Node-RED o Jupyter.
• Dati: le app edge pubblicano telemetria tramite il broker verso FleetDB, che effettua il provisioning automatico di tabelle TimescaleDB per progetto interrogabili con SQL semplice.
• AI: il servizio AI orchestra conversazioni multi-agente che leggono i dati della flotta, generano grafici e dashboard e invocano funzioni sui dispositivi fisici. Le app possono includere definizioni di agenti proprie come template YAML.
• Distribuzione: SaaS cloud oppure on-premises — l’intera piattaforma gira nella vostra infrastruttura.

Vedi Architettura per il quadro completo.

Cosa Significa in Pratica

Confronto Funzionalità

Dati e Connettività

AI e Analisi

Entrambe le piattaforme portano AI sui dati industriali ed entrambe rispondono in linguaggio naturale. La differenza sta in ciò che succede dopo la risposta: TDengine la riferisce, IronFlock può anche agire di conseguenza.

Visualizzazione e Dashboard

Gestione Dispositivi e Flotta

Qui i due prodotti smettono di sovrapporsi: la gestione dei dispositivi è fuori dall’ambito di TDengine, quindi tutto ciò che è in questa tabella deve arrivare da altrove in un’installazione TDengine.

Accesso Remoto e Sicurezza

Sviluppo App

Allarmi e Notifiche

Confronto Prezzi

TDengine: Gratuito Fino a 5.000 Tag, Poi Licenza per Tag

Da luglio 2026 il piano gratuito di TDengine copre l’intera piattaforma — TSDB più IDMP, tutti i 20 connettori dati, modellazione degli asset, dashboard, analisi e funzioni AI — fino a 5.000 tag, in produzione, senza limitazioni su ingest o query e senza scadenza di prova. Un tag è un segnale monitorato in continuo (asset o dispositivo più nome della misura), indipendentemente dalla frequenza di campionamento; TDengine colloca 5.000 tag intorno a 100–200 macchine, o a una linea di produzione mediamente complessa. La licenza si rinnova gratuitamente a tempo indeterminato, anche se attivazione e rinnovo richiedono una connessione internet temporanea. Due avvertenze utili: il supporto è un’opzione a pagamento e non parte del piano, e l’accesso in query da parte di terzi alla TSDB inclusa richiede una licenza commerciale separata.

Oltre i 5.000 tag la licenza è per fascia di tag, self-hosted, annuale o perpetua, con maggiorazioni per l’alta disponibilità e, sulle licenze perpetue, per il supporto continuativo. TDengine Cloud ha un prezzo a parte come servizio gestito. Il TSDB-OSS sotto AGPL-3.0 resta davvero gratuito e self-hostabile, ma senza IDMP, senza connettori taosX, senza cifratura e senza controlli sui privilegi utente.

Il modello è chiaro e prevedibile e notevolmente non penalizza le alte frequenze di campionamento — si adatta bene a storici profondi su un insieme fisso di segnali. Scala però con l’ampiezza della vostra strumentazione: ogni nuova misura su ogni nuova macchina è un tag in più, che qualcuno la guardi o no.

IronFlock: Cloud Gratuito + Abbonamento per On-Premises

La versione cloud di IronFlock è gratuita — gestione dispositivi, dashboard, archiviazione dati, aggiornamenti OTA, allarmi, accesso remoto e distribuzione delle app sono inclusi senza costi. Gli addebiti seguono il consumo di risorse: storage, sessioni di accesso remoto, dispositivi virtuali e uso dell’AI. Non ci sono conteggi di tag, licenze per punto, canoni per dispositivo né contratti di supporto obbligatori. Vedi la pagina prezzi per i dettagli.

Ulteriori capacità si aggiungono acquistando app dal marketplace — connettori di protocollo, strumenti di analisi o soluzioni verticali realizzate da IronFlock o da sviluppatori terzi. Per le installazioni on-premises (air-gapped o in infrastruttura privata), IronFlock offre una licenza in abbonamento.

Quando Scegliere TDengine

TDengine è la scelta migliore se:

• Il database è il punto centrale. Il vostro carico è estremo per gli standard delle TSDB — milioni di tag, frequenze di campionamento molto alte, anni di retention su un solo cluster — e un motore dedicato vale la rinuncia a un dialetto SQL generalista.
• State migrando da un historian o da un’altra TSDB — i connettori senza codice per PI System, AVEVA, InfluxDB e OpenTSDB rendono quel passaggio più economico che scriverselo.
• Volete un modello di fondazione per serie temporali già incluso. TDgpt esegue TDtsfm o Time-MoE dentro una query, senza dover scegliere, ospitare o mantenere un modello vostro.
• I vostri dispositivi sono già collegati e già gestiti — un parco SCADA, PLC o gateway esistente che produce dati in modo affidabile, dove manca solo un posto moderno dove metterli e un modo per ragionarci sopra.
• Volete una gerarchia semantica degli asset su un grande impianto: elementi, attributi, relazioni e un modello di gemello digitale navigabile dagli agenti AI.
• Volete un core davvero open source che potete ospitare e ispezionare (AGPL-3.0), con la possibilità di restare a tempo indeterminato nel piano gratuito per un piccolo impianto.
• Volete esporre i vostri dati industriali ad agenti AI esterni via MCP e lasciare il ragionamento al vostro stack di agenti.

Quando Scegliere IronFlock come Alternativa a TDengine

IronFlock è la scelta più forte quando:

• Avete una flotta, non solo un database. Provisioning, raggruppamento, aggiornamenti OTA di sistema operativo, agente e applicazioni, log in tempo reale e salute dei dispositivi sono il lavoro quotidiano di chi gestisce macchine sul campo — e niente di tutto ciò rientra nell’ambito di TDengine.
• Vi serve edge computing vero — applicazioni in qualsiasi linguaggio che girano sulla macchina e fanno controllo, visione, buffering locale e HMI locale, non solo adattamento di protocollo e inoltro.
• Vi serve accesso remoto senza VPN — tunneling HTTP, SSH, VNC, TCP e UDP integrato nella piattaforma, per ogni dispositivo, dal browser.
• Volete un’AI che agisce, non solo che consiglia. Gli agenti di IronFlock invocano funzioni esposte dalle app del dispositivo, con i privilegi dell’utente chiamante — quindi una conversazione con l’AI può cambiare un setpoint, riavviare un processo o lanciare una routine, non solo dirvi che qualcosa non torna.
• I vostri siti devono continuare a lavorare quando la rete cade — i dispositivi IronFlock continuano a eseguire ogni app in autonomia, servono gli schermi locali, raccolgono dati e si riallineano alla riconnessione.
• Siete un OEM che fornisce servizi digitali ai propri clienti e vi serve isolamento dei dati per cliente e un portale white-label, non un database di impianto a tenant singolo.
• Volete costruire e monetizzare app — impacchettare la vostra competenza di dominio in un container e venderla su un marketplace aperto.
• Volete visualizzazione di livello SCADA — una libreria completa di simboli P&ID, widget di azione e moduli — accanto all’analisi.
• Il conteggio dei tag non si adatta ai vostri dati. Una strumentazione ampia su molte macchine — centinaia di segnali ciascuna, la maggior parte guardati solo quando qualcosa va storto — diventa rapidamente costosa quando ogni segnale è un tag sotto licenza.
• Dovete rispondere a domande di business, non solo a domande sui tag. FleetDB è PostgreSQL completo: incrociate i conteggi di produzione con i risultati di qualità e le letture di energia di tre app diverse, esprimete OEE o resa in un’unica query e salvatela come trasformazione che si mantiene aggiornata e alimenta board e AI come qualsiasi altra tabella.
• Volete un sistema invece di uno stack. Archiviazione, dashboard, grafica SCADA, allarmi, gestione dispositivi, accesso remoto e AI arrivano dalla stessa piattaforma, con un unico modello di accesso su tutto — anziché un livello dati che ha ancora bisogno di un livello dispositivi sotto di sé.

Percorso di Migrazione

IronFlock può convivere con un’installazione TDengine esistente durante il passaggio. Partite dalla macchina: un’app collector di IronFlock legge gli stessi PLC via S7, Modbus o OPC UA sul dispositivo edge e scrive in FleetDB, così le nuove dashboard, gli allarmi e le conversazioni con l’AI nascono su IronFlock mentre la vecchia TSDB continua a servire ciò che ancora punta a lei. Lo storico si trasferisce in blocco tramite un’app di migrazione containerizzata sull’interfaccia REST di TDengine.

Da lì è il livello dispositivi a cambiare il quadro — provisioning, aggiornamenti OTA, accesso remoto e funzionamento offline arrivano per le stesse macchine che prima inviavano solo tag — e la licenza a tag smette di crescere a ogni misura che aggiungete.

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