Escalar l'emmagatzematge de dades de sèries temporals per a l'anàlisi
Les dades de sèries temporals creixen més ràpid del que la majoria de sistemes poden gestionar. A continuació s'explica com les empreses poden gestionar aquestes dades de manera eficaç:
- Per què importa: Les dades de sèries temporals rastregen els canvis al llarg del temps, com ara els preus de les accions o les lectures dels sensors. Són fonamentals per a l'anàlisi en temps real en sectors com les finances, la indústria manufacturera i el comerç minorista.
- Reptes: Els sistemes d'emmagatzematge tradicionals tenen dificultats amb grans volums de dades, requisits de consultes ràpides i costos d'emmagatzematge a llarg termini. Per exemple, els mercats financers generen fins a 1 milió de transaccions per minut.
- Solucions: Utilitzeu bases de dades de sèries temporals especialitzades, emmagatzematge basat en columnes per a una millor compressió i polítiques automatitzades per a la retenció de dades. Eines com InfluxDB i TimescaleDB ofereixen consultes més ràpides i costos d'emmagatzematge més baixos.
- Resultats: Les empreses que utilitzen solucions escalables poden reduir costos, accelerar l'obtenció d'informació i millorar les operacions, com ara reduir el temps d'inactivitat en la fabricació o optimitzar els sistemes comercials.
Consell ràpid: Inverteix en solucions d'allotjament a mida amb baixa latència global centres de dades per garantir un accés ràpid a dades en temps real.
Continua llegint per conèixer els passos pràctics, les eines i les estratègies per escalar l'emmagatzematge de dades de sèries temporals de manera efectiva.
Com escalar Postgres per a dades de sèries temporals amb Citus | Citus Con: Un esdeveniment per a Postgres 2022
Problemes comuns amb l'emmagatzematge de dades de sèries temporals
Gestionar dades de sèries temporals de manera eficaç no és fàcil. A mesura que les empreses depenen cada cop més de l'anàlisi en temps real, els sistemes d'emmagatzematge tradicionals sovint tenen dificultats per mantenir-se al dia. El gran volum i la velocitat de les dades de sèries temporals poden crear colls d'ampolla, cosa que dificulta l'extracció d'informació oportuna.
Alt volum de dades i velocitat
L'escala de dades de sèries temporals pot saturar els sistemes d'emmagatzematge més antics. Prenguem els mercats financers, per exemple: poden generar fins a 1 milió de transaccions per minut, produint un flux constant de dades que s'han de processar sense demora. Les empreses que gestionen dades de sèries temporals s'enfronten a reptes en múltiples fronts: el volum de dades, la seva velocitat, la seva varietat i la seva fiabilitat. Fins i tot amb marcs de treball avançats en temps real, mantenir un rendiment consistent en diverses fonts de dades continua sent un repte difícil.
Per exemple, una empresa de telecomunicacions va renovar el seu sistema d'ingestió de dades per gestionar les dades de comportament dels usuaris de manera més eficient. El resultat? Van reduir la rotació de clients en 25%, estalviant $5 milions anuals en el procés.
I per complicar encara més les coses, les dades de sèries temporals sovint provenen de múltiples fonts (sensors d'IoT, registres d'aplicacions, canals financers i sistemes de monitorització), cadascuna amb el seu propi format i freqüència. Els sistemes que no poden gestionar aquesta variabilitat corren el risc de perdre fins a 40% de recursos informàtics durant les càrregues màximes. Això subratlla la importància dels sistemes d'emmagatzematge que poden gestionar no només grans volums, sinó també diversos fluxos de dades.
Requisits de rendiment de consultes ràpides
L'analítica en temps real depèn de la velocitat. El rendiment de les consultes en menys d'un segon és crucial, però moltes bases de dades tradicionals simplement no poden satisfer aquesta demanda. De fet, més de 70% d'empreses de Wall Street confien en bases de dades de sèries temporals especialitzades per combinar dades de transmissió d'alta freqüència amb el context històric. Aquesta necessitat de velocitat és especialment crítica en entorns d'alt risc com els mercats de capitals, on els sistemes de negociació sovint processen 100.000 tics per segon i les decisions s'han de prendre en mil·lisegons.
L'alta cardinalitat i l'accés simultani a les dades augmenten la complexitat. Una disminució del rendiment de les consultes, de vegades fins a... reducció de 47 vegades – pot fer descarrilar les operacions, especialment en el trading algorítmic. I no es tracta només de velocitat; mantenir l'accés tant a dades noves com històriques és igualment important. Els models analítics poden perdre el seu avantatge amb el temps, amb un rendiment que disminueix en 15% en només sis mesos si no es recalibra. Això posa de manifest la necessitat de sistemes que puguin oferir un accés ràpid tant a dades recents com a arxivades.
"Informació que pot proporcionar exponencialment més valor que l'analítica tradicional, però el valor caduca i s'evapora un cop passat el moment." – Forrester Research
Costos d'emmagatzematge de dades i retenció a llarg termini
Emmagatzemar dades de sèries temporals a llarg termini pot ser costós. A diferència d'altres tipus de dades empresarials que sovint es poden arxivar o suprimir, les dades de sèries temporals es conserven sovint indefinidament. Els requisits normatius, l'anàlisi històrica i l'entrenament de models d'aprenentatge automàtic contribueixen a aquesta necessitat. Tanmateix, les males pràctiques de gestió de dades, com ara l'etiquetatge ineficient, poden augmentar significativament els costos d'emmagatzematge.
Per gestionar aquestes despeses, moltes organitzacions recorren a estratègies d'emmagatzematge per nivells. Les dades recents, que són vitals per a l'anàlisi en temps real, s'emmagatzemen en sistemes d'alt rendiment. Tanmateix, les dades més antigues sovint es poden comprimir i traslladar a solucions d'emmagatzematge més rendibles. La base de dades Gorilla de Facebook és un bon exemple d'aquest enfocament. Mitjançant l'ús d'algoritmes de compressió avançats, es van reduir les mides dels punts de dades de 16 bytes a una mitjana de 1,37 bytes, reduint els costos d'emmagatzematge a llarg termini.
Tot i que indústries com el comerç minorista i la sanitat han experimentat millores operatives a través de l'anàlisi de sèries temporals, les normes estrictes de retenció de dades continuen afectant els pressupostos d'emmagatzematge. Mantenir la qualitat de les dades al llarg del temps només augmenta aquests reptes, fent que les solucions d'emmagatzematge escalables i econòmiques siguin una necessitat per a les empreses que volen mantenir-se competitives en la presa de decisions en temps real.
Solucions per a l'emmagatzematge de dades de sèries temporals escalables
La gestió de dades de sèries temporals comporta els seus propis reptes, especialment pel que fa a l'escalabilitat, el rendiment i el cost. Afortunadament, les tecnologies modernes han fet un pas endavant per abordar aquests problemes mitjançant bases de dades especialitzades, emmagatzematge en columnes i eines de gestió automatitzades.
Bases de dades de sèries temporals especialitzades
Les bases de dades de sèries temporals especialitzades (TSDB) estan dissenyades per gestionar les taxes d'ingestió massiva de dades i les consultes ultraràpides que requereixen les dades de sèries temporals. Aquestes bases de dades excel·leixen en la gestió eficient de dades tant en temps real com històriques.
InfluxDB 3.0 destaca pel seu motor TSM, que ofereix una compressió de dades 4,5 vegades superior i velocitats de consulta de 2,5 a 45 vegades més ràpides. DB d'escala de temps, basat en PostgreSQL, utilitza el particionament automàtic amb hipertaules i fragments per aconseguir un ús de recursos 10 vegades més eficient i gestionar 3 vegades el volum de dades. Mentrestant, QuestDB ofereix velocitats d'ingestió de 3 a 10 vegades més ràpides i augmenta el rendiment de les consultes en 270% en comparació amb TimescaleDB.
Aquí teniu una comparació ràpida d'aquestes bases de dades:
| Característica | DB d'escala de temps | InfluxDB | QuestDB |
|---|---|---|---|
| Model de base de dades | Relacional | Sèries temporals | Sèries temporals |
| Escalabilitat | Vertical, Horitzontal (llegir rèpliques) | Horitzontal | Horitzontal |
| Llenguatge de consulta | SQL | SQL, InfluxQL, Flux | SQL |
| Polítiques de retenció de dades | Integral | Excel·lent | Robust |
| Indexació i compressió | Característiques de PostgreSQL | TSM especialitzat | Columnar avançat |
Aquestes eines estan adaptades per a dades de sèries temporals i preparen les bases per a tècniques d'emmagatzematge encara més eficients.
Emmagatzematge basat en columnes i compressió de dades
L'emmagatzematge en columnes és revolucionari per a les dades de sèries temporals. En agrupar tipus de dades similars en columnes en lloc de files, aconsegueix taxes de compressió de 5 a 10× i permet una recuperació més ràpida, ja que només es llegeixen les columnes rellevants durant les consultes. Aquest mètode és particularment eficaç per a les dades de sèries temporals, que sovint segueixen patrons predictibles.
Els resultats del món real demostren el poder d'aquest enfocament. Per exemple, el març de 2023, Octava, un usuari de Timescale, va aconseguir una ràtio de compressió superior a 26. De la mateixa manera, Industrial va informar d'una reducció mitjana de l'ús del disc de 97%, i Grup METER van veure un estalvi d'espai de més de 90% a les seves hipertaules.
"Les bases de dades en columna excel·leixen en càrregues de treball analítiques amb molta lectura perquè ometen dades irrellevants i aprofiten la compressió." – Equip d'AWS Redshift
L'emmagatzematge en columnes també destaca pel que fa al rendiment de les consultes. Imagineu-vos que només podeu obtenir 3 columnes de 300: només es llegeixen unes 1% de les dades en comparació amb una base de dades basada en files. Per a càrregues de treball amb molta anàlisi, que sovint dominen els casos d'ús de sèries temporals, aquesta eficiència es tradueix en importants guanys de rendiment i estalvis de costos.
Quan es combina amb l'especialització de bases de dades, l'emmagatzematge en columnes esdevé una eina potent per a l'anàlisi en temps real i la gestió de dades a gran escala.
Polítiques de gestió automatitzada de dades
L'automatització simplifica la gestió de dades de sèries temporals optimitzant tant el rendiment com el cost. Les polítiques de retenció automatitzades i d'emmagatzematge per nivells garanteixen que els sistemes continuïn sent eficients sense necessitat d'intervenció manual constant.
Les polítiques de retenció de dades són una pedra angular d'aquesta automatització. Eines com InfluxDB i DB d'escala de temps us permeten fer caducar automàticament les dades segons les vostres necessitats, ja sigui cada hora, diària o mensualment. Per exemple, TimescaleDB afegir_política_de_retenció La funció pot eliminar automàticament les dades obsoletes un cop arriben a una edat predefinida.
"Una política de retenció de dades ben estructurada no és només un requisit de compliment normatiu, sinó un actiu estratègic en la gestió de dades." – Documentació de Timescale
L'emmagatzematge per nivells porta l'automatització un pas més enllà movent dades entre nivells d'emmagatzematge d'alt rendiment i rendibles en funció de l'ús. Les dades recents es mantenen en un emmagatzematge d'alta velocitat per a anàlisis en temps real, mentre que les dades més antigues es traslladen a un emmagatzematge més econòmic. Desplaçament cap al vermell d'Amazon exemplifica aquest enfocament amb procediments emmagatzemats com ara dades_d'arxiu_sp, que exporta dades a Amazon S3 i les elimina del costós emmagatzematge principal després d'un període de retenció establert.
sbb-itb-59e1987
Com implementar solucions d'emmagatzematge de sèries temporals
Aquesta secció aprofundeix en els passos pràctics per implementar l'emmagatzematge de sèries temporals escalables. El procés es pot dividir en tres fases clau: configurar l'emmagatzematge, integrar-lo amb sistemes d'anàlisi i garantir mesures de seguretat sòlides.
Seleccionar la configuració d'emmagatzematge adequada
El primer pas és avaluar les vostres necessitats de dades, incloent-hi les taxes d'ingestió, la freqüència de consultes i els requisits de retenció. La manera com es consulten les vostres dades influirà significativament en el disseny de la vostra base de dades de sèries temporals, cosa que afectarà tant el rendiment com el cost.
Comença per identificar els components principals de les teves dades:
- Dimensions: Dades categòriques com ara
tipus_de_dispositiu,regió, oID d'usuari. - MesuresValors numèrics com ara la temperatura, l'ús de la CPU o les quantitats de transaccions.
- Claus de partició: Claus que ajuden a organitzar les dades de manera eficient.
Per exemple, Netflix optimitza el seu emmagatzematge dividint l'historial de visualitzacions en taules recents i arxivades. També utilitzen la segmentació per gestionar usuaris amb historials extensos, cosa que demostra com la partició pot escalar de manera efectiva. De la mateixa manera, en una aplicació de transmissió de vídeo, l'ús id_de_l'espectador com a clau de partició funciona bé a causa de la seva alta cardinalitat, mentre que mètriques com hora_d'inici i durada_de_reproducció serveixen com a mesures útils.
Les escriptures per lots i els atributs compartits poden agilitzar encara més la ingestió de dades i reduir els costos. Un cop establerta aquesta base, és molt més fàcil integrar-la amb sistemes d'anàlisi en temps real.
Connexió amb sistemes d'anàlisi en temps real
L'analítica en temps real requereix un disseny que admeti el processament paral·lel i la resiliència. Com diu Mark Palmer, vicepresident sènior d'analítica de Tibco: "És en moviment, és brut i és temporal".
Per satisfer aquestes demandes, feu servir diversos motors d'ingestió que puguin escalar-se elàsticament. Aquesta configuració garanteix que podeu gestionar milions de registres amb baixa latència. Tanmateix, la integració en temps real també requereix una simulació i proves exhaustives abans del desplegament, ja que hi ha una oportunitat limitada de netejar o validar les dades un cop flueixen.
"Amb la integració de dades en temps real, no hi ha tantes oportunitats per netejar i validar completament les dades. Això significa que la feina més pesada s'ha de fer aigües amunt, fent un seguiment i documentant acuradament el llinatge de les fonts de dades i la fiabilitat de les fonts." – Tony Baer, analista principal d'Ovum
Per crear resiliència, desacobleu les diferents fases del vostre pipeline de dades i planifiqueu possibles errors de components. Penseu en l'ús de Change Data Capture (CDC) per aplicar actualitzacions de fonts de dades gairebé en temps real. Empaquetar les vostres fonts de dades com a API dins d'una xarxa d'aplicacions també pot millorar la visibilitat i fer que la integració sigui més flexible.
Requisits de seguretat, còpia de seguretat i compliment
La seguretat és fonamental quan es tracta de dades de sèries temporals, sobretot perquè es preveu que els costos de la ciberdelinqüència arribin als $10,5 bilions anuals el 2025. Un estudi recent de Continuity va revelar que els sistemes d'emmagatzematge empresarial sovint tenen vulnerabilitats significatives: de mitjana, 10 riscos de seguretat per dispositiu, dels quals 5 són alts o crítics.
"Tan important com és la recuperació ràpida de dades per a la continuïtat del negoci si es perden o es roben dades, és possiblement encara més important protegir les dades allà on siguin i no permetre que els sistemes d'emmagatzematge i còpia de seguretat es converteixin en un punt d'entrada per a atacs." – Dennis Hahn, analista principal, Emmagatzematge de centres de dades i gestió de dades, Omdia
Els riscos més comuns inclouen:
- Autenticació i gestió d'identitat febles
- Vulnerabilitats i exposicions comunes (CVE) no abordades
- Configuracions de xarxa i protocol insegures
- Xifratge i gestió de claus deficients
- Polítiques de control d'accés i autorització laxes
Per mitigar aquests riscos, apliqueu controls d'accés forts, com ara l'autenticació multifactor (MFA), ja que el 81% de les filtracions de dades provenen de contrasenyes febles. Actualitzeu regularment els sistemes amb pegats de seguretat i apliqueu polítiques de contrasenyes estrictes.
Xifra les dades en repòs i en trànsit per complir amb normatives com el RGPD, HIPAA i SOC2. Seguir la regla de còpia de seguretat 3-2-1 (mantendre tres còpies de les dades en dos tipus d'emmagatzematge diferents, amb una còpia emmagatzemada fora de les instal·lacions) afegeix una altra capa de protecció. L'adopció d'una arquitectura Zero Trust pot protegir encara més els teus sistemes, sobretot perquè els atacs de ransomware tenen com a objectiu cada cop més les còpies de seguretat.
A més, desenvolupeu un pla de resposta a incidents adaptat a escenaris de dades de sèries temporals. Realitzeu formació i auditories de ciberseguretat periòdiques per identificar vulnerabilitats abans que s'agreugin. No oblideu la seguretat física: protegiu els centres de dades i els dispositius que allotgen la vostra infraestructura d'emmagatzematge. Amb amenaces internes que representen riscos per a 74% de les organitzacions, la supervisió i els controls d'accés estrictes són essencials per a una protecció integral.
Ús d'allotjament empresarial per a dades de sèries temporals
Quan es dissenyen sistemes escalables per emmagatzemar dades de sèries temporals, la infraestructura d'allotjament juga un paper crucial a l'hora de determinar el rendiment, la fiabilitat i el cost. Els proveïdors d'allotjament empresarial ofereixen solucions adaptades a les demandes úniques de les càrregues de treball de sèries temporals, com ara la gestió de la ingestió ràpida de dades i l'execució de consultes analítiques complexes.
Funcions que ofereixen els proveïdors d'allotjament empresarial
Els proveïdors d'allotjament empresarial ofereixen funcions dissenyades específicament per a l'emmagatzematge de sèries temporals. Una opció destacada és servidors dedicats, que assignen recursos exclusivament a la vostra càrrega de treball. Això elimina els problemes de rendiment causats pels recursos compartits, garantint operacions coherents per a dades de sèries temporals.
Per a tasques com l'anàlisi predictiva i la detecció d'anomalies, Servidors de GPU d'IA entren en joc. Aquests servidors estan optimitzats per a l'aprenentatge automàtic, cosa que accelera significativament els càlculs que d'altra manera trigarien molt més a les CPU tradicionals.
Una altra opció és serveis de col·locació, ideal per a empreses que necessiten un control total sobre el seu maquinari i alhora es beneficien d'unes instal·lacions de centre de dades de nivell professional. Aquesta configuració permet a les empreses personalitzar les seves configuracions d'emmagatzematge per a càrregues de treball de sèries temporals, alhora que garanteix l'accés a una connectivitat de xarxa, refrigeració i energia fiables.
Els beneficis de rendiment d'aquestes solucions són impressionants. Per exemple, TDengine ha demostrat un rendiment més de deu vegades superior al de les plataformes d'ús general utilitzant només una cinquena part de l'espai d'emmagatzematge. En proves de referència amb 4.000 dispositius, TDengine va superar TimescaleDB per un factor de 87,1 i InfluxDB per 132 vegades.
Avantatges d'una xarxa global de centres de dades
Una xarxa global de centres de dades ofereix diversos avantatges per a les càrregues de treball d'anàlisi de sèries temporals. Baixa latència és fonamental per als fluxos de dades en temps real de fonts distribuïdes. En tenir els centres de dades més a prop d'aquestes fonts, es minimitzen els retards de la xarxa, cosa que garanteix una resposta més ràpida del sistema.
Alta disponibilitat és un altre avantatge important. Una xarxa de centres de dades repartits per diferents regions permet estratègies robustes de recuperació davant desastres, garantint la continuïtat del negoci fins i tot durant interrupcions en zones específiques. A més, aquesta distribució geogràfica ajuda a equilibrar la càrrega i millora el rendiment de les consultes servint dades des de la ubicació més propera.
Compliment normatiu esdevé més manejable amb una infraestructura global. Els requisits de residència de dades varien segons la regió i tenir diverses ubicacions de centres de dades permet a les empreses emmagatzemar dades dins de límits geogràfics específics sense sacrificar el rendiment. Aquest enfocament és fonamental per a la manera com Serverion optimitza les capacitats d'anàlisi de sèries temporals.
Com Servidor Admet l'anàlisi de sèries temporals
Serverion aborda els reptes d'emmagatzemar i analitzar dades de sèries temporals amb una infraestructura global dissenyada per a la ingestió ràpida de dades i consultes de baixa latència. La seva xarxa abasta múltiples ubicacions globals, amb instal·lacions clau a La Haia, Països Baixos, i Nova York, EUA, així com més de 40 ubicacions addicionals a tot el món, incloent-hi ciutats com Amsterdam, Frankfurt, Hong Kong, Singapur i Tòquio.
Ofertes de Serverion solucions d'allotjament escalables per satisfer les demandes de les càrregues de treball de sèries temporals. Els servidors privats virtuals comencen a $10/mes, mentre que els servidors dedicats estan disponibles a partir de $75/mes. Aquests servidors dedicats ofereixen configuracions robustes, com ara processadors Xeon Quad amb 16 GB de RAM i dues unitats SATA d'1 TB, cosa que garanteix un rendiment fiable.
Per a tasques d'aprenentatge automàtic que s'utilitzen habitualment en l'anàlisi de sèries temporals, Serverion proporciona Servidors de GPU d'IAAquests servidors són ideals per a organitzacions que implementen models predictius o sistemes de detecció d'anomalies en temps real.
Serverion també ofereix serveis de col·locació, donant a les empreses la flexibilitat de desplegar configuracions de maquinari personalitzades adaptades a les seves necessitats específiques de base de dades. Això inclou matrius d'emmagatzematge especialitzades, configuracions d'alta memòria o opcions de xarxa personalitzades que no solen estar disponibles en paquets de servidor estàndard.
Per millorar encara més la fiabilitat, Serverion ofereix serveis essencials com ara Protecció DDoS, Certificats SSL a partir de $8/any, i Assistència 24 hores al dia, 7 dies a la setmanaAquestes característiques garanteixen que els sistemes d'anàlisi de sèries temporals es mantinguin segurs i operatius, cosa que és fonamental per a les aplicacions que depenen de la recopilació i l'anàlisi contínues de dades.
Amb el seu abast global, Serverion permet a les empreses implementar sistemes d'emmagatzematge de sèries temporals més a prop de les seves fonts de dades, ja sigui amb sensors IoT a les fàbriques, sistemes de negociació financera o eines de monitorització d'aplicacions distribuïdes. Aquesta proximitat redueix la latència i millora el rendiment de les consultes, permetent als usuaris accedir a quadres de comandament i informes d'anàlisi amb retards mínims.
Conclusió
La gestió de l'emmagatzematge de dades de sèries temporals s'ha convertit en una prioritat urgent, ja que les organitzacions s'enfronten a un augment aclaparador del creixement de les dades. Tingueu en compte això: 94% de les organitzacions informen que les seves dades s'estan expandint més ràpid del que poden gestionar-les eficaçment., i algunes instal·lacions produeixen milions de dades cada dia. La magnitud del repte és innegable.
Els sistemes tradicionals simplement no poden mantenir el ritme de les demandes de les dades de sèries temporals. A diferència de les dades estàtiques, que proporcionen instantànies aïllades, les dades de sèries temporals capturen patrons, tendències i correlacions al llarg del temps, convertint la informació en brut en informació útil. Les bases de dades de sèries temporals especialitzades estan dissenyades per gestionar aquests fluxos ràpids i continus, oferint l'anàlisi en temps real que les empreses necessiten per mantenir-se competitives.
Per solucionar-ho, les empreses han de combinar solucions d'emmagatzematge avançades amb entorns d'allotjament personalitzatsProveïdors com Serverion ofereixen la infraestructura necessària per a desplegaments a gran escala, oferint serveis com ara servidors dedicats, capacitats de GPU d'IA i opcions de colocationAquestes característiques, combinades amb centres de dades distribuïts globalment, no només garanteixen una baixa latència per a aplicacions en temps real, sinó que també ajuden les empreses a complir amb els estàndards de compliment regional.
Preparar les vostres operacions per al futur comença amb bases de dades de sèries temporals dedicades i gestió automatitzada del cicle de vida de les dadesAquestes eines ajuden a optimitzar l'emmagatzematge, controlar els costos i establir les bases per a anàlisis escalables. En invertir en les solucions adequades avui mateix, les empreses poden posicionar-se per extreure informació significativa, millorar les operacions i prosperar en un món basat en dades.
Les eines i la infraestructura ja són aquí. L'oportunitat d'obtenir un avantatge és a l'abast; ara és el moment d'aprofitar-la.
Preguntes freqüents
Quins són els principals avantatges d'utilitzar bases de dades de sèries temporals en lloc dels sistemes d'emmagatzematge tradicionals per a la gestió de dades a gran escala?
Les bases de dades de sèries temporals (TSDB) estan dissenyades específicament per gestionar grans volums de dades amb marca de temps amb una eficiència impressionant, oferint avantatges diferents en comparació amb els sistemes d'emmagatzematge tradicionals.
Una característica destacada és la seva capacitat per gestionar compressió de dades i habilitar recuperació ràpida, cosa que facilita molt l'anàlisi de conjunts de dades massius en períodes de temps específics. Les TSDB també estan dissenyades per a altes taxes d'ingestió i anàlisi en temps real, cosa que els fa perfectes per a escenaris com la monitorització contínua, la detecció d'anomalies i el reconeixement de patrons a mesura que sorgeixen.
Un altre punt fort clau és el seu escalabilitatAquestes bases de dades es poden expandir perfectament per adaptar-se a les creixents demandes de dades, mantenint alhora un rendiment de primer nivell, cosa que les converteix en una excel·lent opció per a empreses que treballen amb operacions de dades complexes i urgents.
Com poden les empreses gestionar de manera eficient l'emmagatzematge de dades de sèries temporals per mantenir la rendibilitat i alhora satisfer les necessitats de retenció i compliment a llarg termini?
Per gestionar l'emmagatzematge de dades de sèries temporals d'una manera eficient i econòmica, les empreses poden recórrer a classificació de dades i tècniques de compressióAquests mètodes funcionen traslladant dades més antigues o menys utilitzades a opcions d'emmagatzematge més assequibles, tot mantenint-les accessibles quan cal. Combinant això amb uns paràmetres ben definits polítiques de retenció de dades garanteix que les dades obsoletes s'arxiven o s'eliminen automàticament, cosa que ajuda a gestionar els costos d'emmagatzematge i a complir els estàndards de compliment.
Anant un pas més enllà, les empreses haurien d'avaluar i perfeccionar regularment les seves pràctiques d'emmagatzematge. Això podria incloure l'aprofitament de solucions escalables basades en el núvol o l'adopció de formats de dades que prioritzin l'eficiència. Integrant aquests enfocaments, les empreses poden aconseguir un equilibri intel·ligent entre el rendiment, les necessitats de compliment i el manteniment del pressupost.
Com millora una xarxa global de centres de dades el rendiment i la fiabilitat de l'anàlisi de dades de sèries temporals?
Una xarxa mundial de centres de dades és clau per millorar la velocitat i la fiabilitat de l'anàlisi de dades de sèries temporals. En distribuir la infraestructura per diferents ubicacions, ajuda a reduir latència, proporciona redundànciai redueix les possibilitats de temps d'inactivitat. Aquesta configuració admet el processament de dades en temps real i garanteix anàlisis fluides, fins i tot durant els pics d'ús.
A més a més, tenir centres de dades en diverses regions augmenta la seguretat i ajuda a complir els requisits normatius. Permet a les empreses emmagatzemar i processar dades més a prop d'on es generen, cosa que facilita el compliment de les normes locals. Aquesta combinació de velocitat, fiabilitat i adaptabilitat és crucial per escalar l'emmagatzematge i l'anàlisi de dades de sèries temporals de manera eficient.
