随着新基建时代的到来,层出不穷的物联网设备产生的海量时序数据给以传统云计算为基础架构的应用带来了巨大的挑战。针对于这种挑战,越来越多的应用采取面向边缘云场景的设计方式。在这种方式下,边缘云层离各种终端设备距离较近,负责对采集到的时序数据进行全量存储。之后将经过边缘云层处理后的数据按需汇集到中心云层,这样既可以降低网络传输的压力,也可以减轻中心云层的负载。针对时序数据存储来说,目前已有的时序数据库大都仅提供通用的数据读写服务,无法和边缘场景结合起来。为此,本文针对边缘云场景下时序数据库应该满足的需求进行了分析,得出了系统应该满足分布式集群、云边数据同步、数据压缩、异常监测和告警等功能的结论,并据此设计实现了一个边缘云场景下的分布式时序数据库系统。针对单机版的时序数据库难以满足边缘复杂环境下系统的安全性、可用性和数据持久性问题,本文首先以开源的单机Influx DB为基础,实现了分布式时序数据库模块。其中主要包括Meta集群和Data集群,前者使用Raft协议实现了强一致性的元数据管理中心;后者使用分片、副本以及异步数据传输等机制实现了最终一致性的数据存储中心。其次在分布式时序数据库之上提供了边缘云与中心云之间的数据同步模块。本文通过提供自定义的接口来达到按需同步数据的目的。同时实现了Influx DB、My SQL、Hive等多目标数据库的同步接口以适应中心云中不同的存储引擎;之后针对于时序数据的海量性、单位密度信息量低等特点,本文使用旋转门压缩算法设计实现了压缩模块,将采集的数据压缩之后进行存储,在基本不损失有效信息的前提下提高了系统的存储效率。同时系统还利用阈值过滤的方式,筛选出采集到的异常数据并通过告警触发机制将告警信息通知相关人员。最后,本文对完成的系统进行了功能性测试和基本的性能测试。得到的测试结果表明各项功能均符合预期设计,可以满足大多数物联网场景下的应用。