jquery网站开发,查找网站域名,wordpress修改元内容,太原市网站制作概要介绍 时间序列数据是一种表示物理设备#xff0c;系统、应用过程或行为随时间变化的数据#xff0c;广泛应用于物联网#xff0c;工业物联网#xff0c;基础运维系统等场景。阿里云TSDB 时间序列数据库可以解决大规模时序数据的可靠写入#xff0c;降低数据存储成本系统、应用过程或行为随时间变化的数据广泛应用于物联网工业物联网基础运维系统等场景。阿里云TSDB 时间序列数据库可以解决大规模时序数据的可靠写入降低数据存储成本实时灵活的完成业务数据聚合分析。 什么是时序数据 我们来看感受一下平时自己特别熟悉的场景就会发现时序和每个人都存在非常紧密的关系: 电商系统获取每笔订单交易金额和支付金额数据以及商品库存和物流数据 智能电表会实时记录每个小时的用电量数据比给出账单数据 高山上的风车的获取实时转速风速数据发电量数据。 应用服务调用量有没有异常服务器的负载和资源使用率如何 这些应用程序均依赖一种衡量事物随时间的变化的数据形式每一个数据源定期发送新的读数创建一系列随时间推移收集到的测量结果这就是时序数据时序数据数据集主要有以下三个特点 新入库数据几乎总是作为新条目被记录数据通常按照产生时间顺序入库所有的数据都自带时间戳 因此我们这样定义时间序列数据统一表示系统、过程或行为随时间变化的数据 时序数据的价值 相较域非时序数据核心区别在于时序数据能够反映“变化”本身。当你为某个物联网设备收集新数据时是覆盖以往的读数还是在新的一行创建全新的读数尽管这两种方法都能为你提供系统的当前状态但只有第二种方法才能跟踪系统的所有状态。 所以时序数据的价值在于将系统的每个变化都记录为新的一行从而可以去衡量变化分析过去的变化监测现在的变化以及预测未来将如何变化。 时序数据库TSDB 的价值 为什么不能用常规数据库来管理时序数据呢为什么需要时序数据库呢事实上答案是你可以使用非时间序列数据库如同你可以为航天飞行器配备一个普通的汽车发动机虽然也可以飞起来但是终究不能实现航天飞行的“梦想”。 而更多业务场景选择择时序数据库而非通用数据库技术也是类似的原因归结起来就是两个核心点规模和可用性。 1规模时间序列数据累计速度非常快。例如一辆联网汽车每小时产生几百GB 的数据。关系型数据库处理大数据集的效果非常糟糕NoSQ数据库可以很好地处理规模数据但是仍然比不上一个针对时间序列数据微调过的数据库。相比之下时间序列数据库将时间作为最高优先级来处理通过提高区间数据实时查询效率来处理这种大规模数据并带来性能的提升包括每秒写入速度能够支撑的设备指标量读取数据效率和非常高的存储压缩比。而时间序列数据在技术领域的关注度也日益提升。 数据来源DBengine 2018.9月报告 2可用性TSDB通常还包括一些共通的对时间序列数据分析的功能和操作数据保留策略、连续查询、灵活的时间聚合等。以及很好的扩展性。比如常见的时序降精度和聚合计算而非时序数据库都不具备这个能力。这就是为什么企业开发人员越来越多地采用时间序列数据库并将它们用于各种使用场景。 使用阿里云TSDB 的理由 阿里巴巴业务覆盖面广诸如 电商交易跟踪 容器指标监控 服务监控物流配送跟踪智慧园区的智能设备监控等对时序数据库存在强烈的需求选择阿里云 TSDB 是因为具备如下的优势高性能 TSDB具有高效的吞吐能力实际压测对比TSDB 的读取效率比开源的OpenTSDB 和InfluxDB 读取效率要高出一个数量级实际业务上过用TSDB 来代替传统的基于Hbase的方案整体机器成本缩减了50%以上。数据存储成本更低  时序数据都是持续写入的任何一个数据的变化都会记录到时序数据库所以相比较OLTP类的数据库对于数据库的容量要求是PB级别。TSDB 可以做到最高10:1的无损压缩效率。大大降低了业务的存储成本。分析能力强  时序最核心的能力在于数据分析能力TSDB 提供专业全面的时序数据计算函数支持降采样、数据插值和空间聚合计算能满足各种复杂的业务数据查询场景。百万级别数据点聚合分析秒级完成。功能完备 时序数据库支持丰富的计算能力如降精度和聚合计算。降精度 我们看一个降精度例子 园区管理员要把园区所有的照明灯的用电量数据采集起来进行统一的监控分析达到节能管控的目的。如果管理员要查看最近24小时耗电量的时候那么可以直接从TSDB里获取原始数据查看用电量趋势。 而管理员要查看最近3年的用电量趋势的时候管理员可以随机按照“天”“周”“月”这些比较粗粒度的时间精度来进行数据计算所有降精度的数据通过原始小时数据按照时序提供的函数如平均求和最大值最小值等计算出来而所有的计算过程由时序数据库“包办”应用可以直接获取计算结果。聚合计算 如果管理员要查看某个具体楼层的用电量的时候那么只需把楼层信息请求到TSDB就可以实时获取所需楼层所有灯的用电量。 那么如果管理员查看飞利浦品牌的耗电量的时候只需传递品牌值到TSDB即可按照园区名称也可以统计。所以时序聚合提供了强大非常灵活的能力完全可以随机定义查询聚合的纬度实时的获取不同分析纬度的查询结果。而不要用户主动创建任何索引信息。 时空分析 随着车联网以及智能交通和新零售配送相关行业发展地理位置信息类型的数据存储和分析场景也日渐显现技术领域称为“时空分析”。 车联网的管理人员需要清楚的知道在当天有多少车辆在运营区域内行使有多少车辆驶出了运营区域每个车辆的行使轨迹是怎样的进行全局的车辆管理。政府的管理人员需要清楚当天城区内人员流动的热力分布趋势以提升城市管理的效率。新零售的配送管理员需要知道配送员是否按照规定在区域内配送配送员的配送轨迹如何以便于做管理和配送路径的优化。这些都依赖时空分析能力。 TSDB 即将发布时空分析功能提供地理位置信息类型数据的存储和分析。满足轨迹追踪空间位置统计分析的业务需求。 时序洞察 数据可视化是呈现数据分析结果的重要一环TSDB 提供了基础的可视化功能时序洞察可以实时的提供给用户交互式的数据分析过程。用户无需开发任何的代码就可以完成数据查询和分析同时直观的看到数据的趋势效果。 快速体验阿里云TSDB TSDB 新发布的时序洞察能够通过demo 数据的导入只需三个步骤就可以快速体验交互式的时序数据分析能力 第一步创建TSDB 实例 第二步进行demo数据导入 第三步创建时序洞察 进行数据分析 #阿里云开年Hi购季#幸运抽好礼 点此抽奖https://www.aliyun.com/acts/product-section-2019/yq-lottery?utm_contentg_1000042901 原文链接 本文为云栖社区原创内容未经允许不得转载。