6. 事件

TDengine IDMP 中的事件是一次具有明确开始时间、结束时间和持续时长的离散运营事件——记录某件事情发生的数字档案。泵跳闸、温度超限、批次阶段完成、维护窗口开始，均可作为事件记录。这一概念等同于 AVEVA PI System 中的事件帧（Event Frame），是工业数据管理中最具价值的设计思想之一。

原始传感器数据流提供某一时刻的测量值；事件则记录当时发生的运营事件及其持续时长。无需在数百万数据点中搜寻压缩机喘振发生的时间，仅需查询已捕获该事件的结构化事件记录即可。

AI 时代的事件价值

随着 AI 成为工业运营的核心，事件的重要性愈发突出。AI 和机器学习系统在数据结构化、情景化时效果最佳——这正是事件所提供的能力。相较于向模型输入数百万条原始传感器读数，提供结构化记录更为高效："压缩机喘振，开始时间：10:23:15，持续时长：12 秒，严重程度：严重。"这种上下文是将信号数据转化为模型可推理内容的关键。

事件直接支撑最重要的工业 AI 应用场景：训练预测性维护模型、驱动异常检测、执行根因分析，以及驱动能够推理工厂运营状态的 AI 智能体。上述场景均不仅需要测量值，还需要了解这些数值所代表的运营条件及其持续时长。事件是连续时序数据与 AI 系统所需运营智能之间的桥梁。

事件生命周期

TDengine IDMP 中的事件始终由与元素关联的分析规则自动生成，从模板定义到事件创建再到通知发送，遵循标准化的生命周期流程。

事件模板（在基础库中定义）
        ↓
分析（配置在元素上，引用该模板）
        ↓
事件（分析触发条件满足时自动生成）
        ↓
通知（可选，发送至已配置的联系途径）

每个事件必须基于事件模板，事件模板定义了命名规则、严重程度、类别、自定义属性架构和确认要求。事件模板在基础库 → 事件模板中统一管理。

标准事件字段

每个事件均包含以下标准字段，用于描述事件的时间范围、关联对象、严重程度及当前处理状态。

字段	说明
名称	由事件模板命名规则生成的显示名称
开始时间	事件开始的时间
结束时间	事件结束的时间（仍处于活动中则为空）
持续时长	开始时间到结束时间的间隔
模板	创建此事件所使用的事件模板
严重程度	严重等级（严重、主要、次要、警告、常规）
原因代码	标识原因的可选代码
类别	用于过滤和分组的标签
描述	自由文本描述
关联元素	生成此事件的元素
关联分析	触发此事件的分析规则
状态	事件的确认状态（未确认 / 已确认）