Wprowadzenie
Możemy być nieświadomi tego faktu, ale cały czas korzystamy z baz danych szeregów czasowych. Staną się one jeszcze bardziej istotne w miarę rozwoju Internetu Rzeczy (IoT) i innych rewolucyjnych technologii. W tym artykule przyjrzymy się, czym jest baza danych szeregów czasowych, jaki jest jej cel i jaki ma wpływ na nasze codzienne życie.
Co to jest baza danych?
Baza danych to zbiór danych zorganizowanych i przechowywanych w skorelowany sposób. Na przykład lista kontaktów to fizyczna baza danych, w której zapisujemy nazwiska, adresy, numery telefonów i adresy e-mail. Tworzymy profile, przechowując skorelowane informacje o osobach. Istnieje kilka typów danych, które może obsłużyć baza danych, w zależności od ich struktury lub systemu zarządzania.
Co to jest baza danych szeregów czasowych?
Baza danych szeregów czasowych (TSDB) to baza danych zaprojektowana i zoptymalizowana do rejestrowania i przechowywania danych, które są zawsze powiązane z określonym punktem w czasie lub używają znacznika czasu. Taka struktura ułatwia chronologiczną analizę zdarzeń w czasie z dowolnego źródła danych. Co więcej, baza danych TSDB może odbierać współbieżne dane wejściowe, co pozwala nam analizować i przechowywać kilka strumieni danych jednocześnie, a nawet analizować je łącznie.
Baza TSDB ma dwa podstawowe zastosowania:
- Służy jako historyczny punkt odniesienia dla dowolnego typu strumienia danych.
- Przeprowadza złożoną analizę danych i modelowanie predykcyjne.
Czym różni się baza danych szeregów czasowych?
Powierzchowne czytanie definicji może sprawić, że będziemy się zastanawiać, co odróżnia TSDB od innych systemów baz danych, takich jak Relational Database Management Systems (RDBMS) lub baza danych NoSQL? Zarówno bazy danych RDBMS, jak i NoSQL mogą przechowywać dane w parach wartości typu data-czas. Jednak strukturalnie różnią się one znacznie. Bazy TSDB są specjalnie zoptymalizowane pod kątem szybkiego zapisu danych, mają doskonały algorytm kompresji i mają znacznie szybszy silnik zapytań.
Na poniższym wykresie możemy zobaczyć, jak wykorzystanie procesora koreluje z wykorzystaniem pamięci RAM na określonym serwerze w pewnym okresie czasu. Informacje te mogą być efektywnie przechowywane i wykorzystywane do tworzenia projekcji na podstawie danych historycznych.
Korzyści
Bazy TSDB są szczególnie przydatne podczas badania i gromadzenia trendów ogólnego wzorca lub kierunku, w którym porusza się określony zestaw danych. Ze względu na swoją naturę doskonale nadaje się również do obserwowania dziwnych zmian lub anomalii danych w skądinąd stabilnym środowisku. Ponieważ wszystkie rekordy są oznaczone znacznikiem czasu, księga punktów danych jest zorganizowana natywnie. Te bazy danych są skonfigurowane tak, aby wydajnie dostarczać dane do kilku silników przetwarzania, symulując oryginalny strumień danych.
Zauważyliśmy znaczny wzrost wykorzystania baz TSDB od czasu ich spopularyzowania w 2015 roku, zwłaszcza w ciągu ostatnich 12 miesięcy, co ilustruje ten wykres.
Możemy śledzić ogromną ilość danych w czasie rzeczywistym z niemal natychmiastową szybkością i wydajnością przechowywania. Ta propozycja brzmi szczególnie atrakcyjnie w zastosowaniach przemysłowych. Rzeczywiście, branże od samego początku z zadowoleniem przyjęły tę technologię do zastosowań, które obejmują zarówno wydajne przechowywanie danych z urządzeń sensorycznych, jak i szybkie śledzenie wąskich gardeł podczas procesów produkcyjnych. Oczywiście nie jest to jedyne potencjalne zastosowanie baz TSDB, a wiele prac rozwojowych polega na rozszerzaniu ich zastosowania na szerszy zakres zastosowań.
Aplikacje
Inne zastosowania obejmują koncepcję Internetu Rzeczy (IoT), w której czujniki stale generują dane i komunikację w urządzeniach. Baza TSDB oferuje również wydajniejsze i szybsze środowisko pracy. W tym samym kontekście implementacja baz TSDB dla systemów monitorowania sieci i śledzenia wydajności zyskuje popularność wśród programistów, którzy używają ich do identyfikowania problemów i śledzenia ogólnej stabilności systemu. Ta kompilacja danych służy również do modelowania wzorców odwiedzających witrynę, aby zapewnić lepsze ogólne wrażenia z interfejsu użytkownika.
Bazy te są również szeroko stosowane w modelach predykcyjnych dotyczących sprzedaży, popytu, trendów, cykli oraz analizowania szybko zmieniających się cen na rynkach finansowych. Okazał się niezwykle przydatny w operacjach medycznych, przechowując i przesyłając strumieniowo informacje z wkładanych lub noszonych urządzeń.
Popularne systemy TSDM
W ślad za popularnością baz TSDB rozwój systemów zarządzania bazami danych do analizy szeregów czasowych eksplodował. Celem jest optymalizacja istniejących algorytmów przechowywania danych wykorzystywanych do poprawy doświadczeń klientów. Poniżej omówimy niektóre z najpopularniejszych opcji.
1. InfluxDB
InfluxDB jest domyślną opcją dla baz danych szeregów czasowych. Kompatybilny ze wszystkimi nowoczesnymi systemami operacyjnymi i obsługujący długą listę języków programowania, ten projekt open source został wprowadzony przez InfluxData w 2013 roku. Od tego czasu jest głównym graczem w tej dziedzinie. Jest bardzo dobrze zoptymalizowany i może z łatwością obsługiwać współbieżne procesy. Jedną z głównych wad jest to, że trudno ją skalować.
2. Prometeusz
Początkowo opracowane przez SoundCloud, to oprogramowanie typu open source oferuje niezawodną alternatywę do przechowywania danych szeregów czasowych, z naciskiem na systemy monitorowania i aplikacje. Potrafi obsłużyć znaczną ilość objętości. Jednak ponieważ jest zbudowany do korzystania z konfiguracji jednego węzła, może powodować problemy ze skalowalnością.
3. KDB+
KDB+ to wysokowydajny system TSDB opracowany i sprzedawany przez Kx Systems. Głównym celem projektowym tego systemu było przetworzenie miliardów wpisów danych w czasie rzeczywistym dla systemu finansowego. Osiąga się to głównie dzięki niezwykle wydajnemu językowi programowania znanemu jako Q .
Wniosek
W tym samouczku omówiliśmy podstawy baz danych szeregów czasowych. Bazy TSDB staną się z czasem jeszcze bardziej istotne, ponieważ wzrośnie nasza potrzeba ciągłego śledzenia i przechowywania ogromnych ilości informacji. Jesteśmy u zarania w pełni zarządzanych systemów modelowania, które będą w stanie efektywniej podejmować efektywne procesy decyzyjne w oparciu o dane historyczne. Konsekwencje, jakie może to nieść, są dopiero widoczne, ale ta technologia okazała się bardzo korzystna dla sposobu, w jaki przechowujemy i przetwarzamy informacje.
Porozmawiaj z ekspertem już dziś!
Jesteśmy dumni z tego, że jesteśmy najbardziej pomocnymi ludźmi w hostingu™!
Jeśli potrzebujesz dodatkowych informacji na ten temat, nasi doradcy ds. rozwiązań i personel pomocy technicznej są zawsze dostępni, aby udzielić informacji. Jeśli jesteś w pełni zarządzanym serwerem VPS, serwerem dedykowanym w chmurze, prywatną chmurą VMWare, prywatnym serwerem nadrzędnym, serwerem zarządzanym w chmurze lub właścicielem serwera dedykowanego i chcesz z nami porozmawiać, możemy się z nami skontaktować pod numerem 800.580.4985, czacie lub w zgłoszeniu pomocy technicznej 24 godziny na dobę, 7 dni w tygodniu, 365 dni w roku.
