扩展时间序列数据存储以进行分析
时间序列数据的增长速度超过了大多数系统的处理能力。 企业可以按照以下方法有效管理这些数据：
- 为什么重要： 时间序列数据跟踪随时间的变化，例如股票价格或传感器读数。它对于金融、制造和零售等行业的实时分析至关重要。
- 挑战： 传统存储系统面临数据量大、查询速度快、存储成本高的问题。例如，金融市场每分钟交易量高达100万笔。
- 解决方案： 使用专用的时间序列数据库、基于列的存储以实现更好的压缩，以及自动化的数据保留策略。InfluxDB 和 TimescaleDB 等工具可提供更快的查询速度和更低的存储成本。
- 结果： 使用可扩展解决方案的企业可以削减成本、加快洞察并改善运营，例如减少制造停机时间或优化交易系统。
快速提示： 投资具有低延迟全球的定制托管解决方案 数据中心 以确保快速访问实时数据。
继续阅读以了解有效扩展时间序列数据存储的实用步骤、工具和策略。
如何使用 Citus 扩展 Postgres 的时间序列数据 | Citus Con：Postgres 2022 盛会
时间序列数据存储的常见问题
有效管理时间序列数据绝非易事。随着企业越来越依赖实时分析，传统的存储系统往往难以跟上。时间序列数据的庞大规模和速度可能会造成瓶颈，使及时获取洞察变得更加困难。
高数据量和速度
时间序列数据的庞大规模可能会让老旧的存储系统不堪重负。以金融市场为例，它们可以产生高达 每分钟100万笔交易持续不断的数据流必须立即处理。管理时间序列数据的企业面临着多重挑战：数据量、速度、多样性以及可靠性。即使拥有先进的实时框架，在不同的数据源之间保持一致的性能仍然是一项艰巨的挑战。
例如，一家电信公司改进了其数据采集系统，以便更高效地处理用户行为数据。结果如何？他们将客户流失率降低了 25%，节省了 每年$5百万 在这个过程中。
更复杂的是，时间序列数据通常来自多个来源——物联网传感器、应用程序日志、财务信息流和监控系统——每个来源都有各自的格式和频率。无法处理这种多变性的系统可能会浪费高达 40%计算资源 在峰值负载期间。这凸显了存储系统的重要性，它不仅能够处理大量数据，还能处理多样化的数据流。
快速查询性能要求
实时分析取决于速度。亚秒级查询性能至关重要，但许多传统数据库根本无法满足这一需求。事实上， 超过 70% 华尔街公司 依靠专门的时间序列数据库将高频流数据与历史背景融合。这种对速度的需求在资本市场等高风险环境中尤为重要，因为交易系统通常会处理 每秒 100,000 次 并且必须在几毫秒内做出决定。
高基数和同时访问数据增加了复杂性。查询性能的下降——有时甚至高达 减少47倍 ——可能会使运营脱轨，尤其是在算法交易中。这不仅仅关乎速度；保持对新数据和历史数据的访问也同样重要。分析模型可能会随着时间的推移而失去优势，性能会下降 短短六个月内就实现了 15% 如果没有重新校准。这凸显了对能够快速访问最新数据和存档数据的系统的需求。
“洞察力可以提供比传统分析高出数倍的价值，但一旦时机一过，其价值就会失效并消失。”——Forrester Research
数据存储成本和长期保留
长期存储时间序列数据的成本可能很高。与其他类型的业务数据（通常可以归档或删除）不同，时间序列数据通常需要无限期地保留。监管要求、历史分析和机器学习模型训练都促成了这种需求。然而，不良的数据管理实践（例如低效的标记）可能会大幅增加存储成本。
为了管理这些开支，许多组织采用分层存储策略。对于实时分析至关重要的最新数据存储在高性能系统中。然而，较旧的数据通常可以压缩并迁移到更具成本效益的存储解决方案中。Facebook 的 Gorilla 数据库就是这种方法的一个很好的例子。通过使用先进的压缩算法，它将数据点大小从平均 16 字节减少到 1.37 字节，大幅降低长期存储成本。
虽然零售和医疗保健等行业通过时间序列分析实现了运营改进，但严格的数据保留规则仍然给存储预算带来压力。长期保持数据质量只会加剧这些挑战，因此，对于希望在实时决策中保持竞争力的企业来说，可扩展且经济的存储解决方案至关重要。
可扩展时间序列数据存储解决方案
管理时间序列数据本身就面临一系列挑战，尤其是在可扩展性、性能和成本方面。幸运的是，现代技术已经通过专用数据库、列式存储和自动化管理工具来解决这些问题。
专用时间序列数据库
专用时间序列数据库 (TSDB) 旨在处理时间序列数据所需的海量数据提取率和闪电般的快速查询。这些数据库擅长高效管理实时数据和历史数据。
InfluxDB 3.0 其 TSM 引擎脱颖而出，提供 4.5 倍更好的数据压缩和 2.5-45 倍更快的查询速度。 时间尺度数据库基于 PostgreSQL 构建，使用超表和块的自动分区，在处理 3 倍数据量的同时，实现了 10 倍的资源利用效率。同时， QuestDB 与 TimescaleDB 相比，其提取速度提高了 3-10 倍，查询性能提高了 270%。
以下是这些数据库的快速比较：
| 特征 | 时间尺度数据库 | InfluxDB | QuestDB |
|---|---|---|---|
| 数据库模型 | 关系型 | 时间序列 | 时间序列 |
| 可扩展性 | 垂直、水平（读取副本） | 水平的 | 水平的 |
| 查询语言 | SQL | SQL、InfluxQL、Flux | SQL |
| 数据保留政策 | 综合的 | 出色的 | 强壮的 |
| 索引和压缩 | PostgreSQL 的功能 | 专业TSM | 高级柱状 |
这些工具专门针对时间序列数据，为更高效的存储技术奠定了基础。
基于列的存储和数据压缩
列式存储彻底改变了时间序列数据。通过将相似的数据类型分组到列中而不是行中，它实现了 5 到 10 倍的压缩率，并且由于查询期间仅读取相关列，因此可以实现更快的检索速度。这种方法对于通常遵循可预测模式的时间序列数据尤其有效。
实际结果证明了这种方法的有效性。例如，在 2023 年 3 月， 八度Timescale 用户实现了超过 26 的压缩率。同样， 工业 报告称磁盘使用量平均减少了 97%，并且 METER集团 他们的超表中节省了超过 90% 的空间。
“列式数据库在读取密集型分析工作负载方面表现出色，因为它们可以跳过不相关的数据并利用压缩技术。” – AWS Redshift 团队
在查询性能方面，列式存储也同样出色。想象一下，如果从 300 列中只提取 3 列，与基于行的数据库相比，只需读取大约 1% 的数据。对于通常主导时间序列用例的分析密集型工作负载而言，这种效率可以转化为显著的性能提升和成本节省。
当与数据库专业化相结合时，列式存储成为实时分析和大规模数据管理的有力工具。
自动化数据管理政策
自动化通过优化性能和成本，简化了时间序列数据的管理。自动保留和分层存储策略可确保系统保持高效，而无需持续的人工干预。
数据保留策略是实现这种自动化的基石。诸如此类的工具 InfluxDB 和 时间尺度数据库 让您可以根据需求自动过期数据——无论是每小时、每天还是每月。例如，TimescaleDB 的 添加保留策略 该功能可以在数据达到预定义的期限后自动删除过时的数据。
“结构良好的数据保留策略不仅是一项合规性要求，更是数据管理的一项战略资产。”——Timescale 文档
分层存储根据使用情况在高性能和经济高效的存储层之间移动数据，使自动化更上一层楼。最新数据保留在高速存储中以进行实时分析，而较旧的数据则转移到更便宜的存储中。 亚马逊 Redshift 使用如下存储过程来举例说明这种方法 归档数据，它将数据导出到 Amazon S3，并在设定的保留期后将其从昂贵的主存储中删除。
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如何实施时间序列存储解决方案
本节深入探讨实现可扩展时间序列存储的实际步骤。该过程可分为三个关键阶段：设置存储、将其与分析系统集成以及确保强大的安全措施。
选择正确的存储设置
第一步是评估您的数据需求，包括数据提取率、查询频率和数据保留要求。数据查询方式将显著影响时间序列数据库的设计，进而影响性能和成本。
首先确定数据的核心组件：
- 方面：分类数据，例如
设备类型,地区， 或者用户身份. - 措施：温度、CPU 使用率或交易量等数值。
- 分区键：帮助您有效组织数据的按键。
例如，Netflix 通过将观看历史记录拆分为“近期”表和“存档”表来优化其存储。他们还使用分块技术来处理具有大量历史记录的用户，展示了分区如何有效地扩展。同样，在视频流应用中，使用 观众 ID 作为分区键由于其高基数而效果很好，而像 开始时间 和 播放时长 起到有益的措施作用。
批量写入和共享属性可以进一步简化数据提取并降低成本。一旦建立此基础，与实时分析系统的集成就会变得更加容易。
连接实时分析系统
实时分析需要支持并行处理和弹性的设计。正如 Tibco 分析高级副总裁 Mark Palmer 所说：“它是动态的、是复杂的、是暂时的。”
为了满足这些需求，可以使用多个可弹性扩展的采集引擎。这种设置可确保您能够以低延迟处理数百万条记录。然而，实时集成还需要在部署前进行彻底的模拟和测试，因为一旦数据流动起来，清理或验证数据的机会就有限了。
Ovum 首席分析师 Tony Baer 表示：“实时数据集成减少了对数据进行全面清理和验证的机会。这意味着繁重的工作必须在上游完成，仔细追踪和记录数据源的沿袭以及数据源的可靠性。”
为了构建弹性，请将数据管道的各个阶段分离，并针对潜在的组件故障做好规划。考虑使用变更数据捕获 (CDC) 来近乎实时地应用来自数据源的更新。将数据源打包为应用程序网络中的 API 还可以提高可见性并使集成更加灵活。
安全、备份和合规性要求
处理时间序列数据时，安全性至关重要，尤其是考虑到到 2025 年，网络犯罪成本预计将达到每年 $10.5 万亿美元。Continuity 最近的一项研究表明，企业存储系统通常存在重大漏洞——平均每台设备有 10 个安全风险，其中 5 个为高风险或严重风险。
如果数据丢失或被盗，快速恢复数据对于业务连续性至关重要，但更重要的是保护数据，无论它位于何处，不要让存储和备份系统本身成为攻击的切入点。——Omdia 数据中心存储和数据管理首席分析师 Dennis Hahn
最常见的风险包括：
- 身份验证和身份管理薄弱
- 未解决的 CVE（常见漏洞和暴露）
- 不安全的网络和协议配置
- 加密和密钥管理不善
- 宽松的访问控制和授权策略
为了降低这些风险，请实施强大的访问控制措施，例如多因素身份验证 (MFA)，因为 81% 的数据泄露源于弱密码。定期使用安全补丁更新系统，并实施严格的密码策略。
加密静态和传输中的数据，以符合 GDPR、HIPAA 和 SOC2 等法规。遵循 3-2-1 备份规则（将数据的三个副本保留在两种不同的存储类型上，并将一个副本存储在异地），可以增加另一层保护。采用零信任架构可以进一步保护您的系统，尤其是在勒索软件攻击越来越多地瞄准备份的今天。
此外，制定针对时间序列数据场景的事件响应计划。定期进行网络安全培训和审计，以便在漏洞升级之前发现它们。切勿忽视物理安全——保护数据中心和存储基础设施所在的设备。由于内部威胁对组织的 74% 构成风险，监控和严格的访问控制对于全面保护至关重要。
使用企业托管时间序列数据
在设计用于存储时间序列数据的可扩展系统时，托管基础架构在决定性能、可靠性和成本方面起着至关重要的作用。企业托管服务提供商提供针对时间序列工作负载的独特需求（例如处理快速数据提取和运行复杂的分析查询）量身定制的解决方案。
企业托管服务提供商提供的功能
企业托管服务提供商提供专门为时间序列存储设计的功能。其中一个突出的选择是 专用服务器，它将资源专门分配给您的工作负载。这消除了共享资源引起的性能问题，确保了时间序列数据的一致性操作。
对于预测分析和异常检测等任务， AI GPU 服务器 发挥作用。这些服务器针对机器学习进行了优化，显著加快了传统 CPU 上需要更长时间的计算速度。
另一种选择是 主机托管服务非常适合需要全面掌控硬件，同时又能享受专业级数据中心设施的企业。此方案允许企业根据时间序列工作负载定制存储配置，同时确保可靠的电力、冷却和网络连接。
此类解决方案的性能优势令人瞩目。例如，TDengine 已展现出超过通用平台十倍的性能，同时仅占用五分之一的存储空间。在 4000 台设备的基准测试中，TDengine 的性能超越 TimescaleDB 87.1 倍，超越 InfluxDB 132 倍。
全球数据中心网络的优势
全球数据中心网络为时间序列分析工作负载提供了多种好处。 低延迟 对于来自分布式数据源的实时数据流至关重要。通过将数据中心设在更靠近这些数据源的位置，可以最大限度地减少网络延迟，从而确保更快的系统响应速度。
高可用性 另一个主要优势是。跨地域的数据中心网络可实现强大的灾难恢复策略，即使在特定区域发生中断时也能确保业务连续性。此外，这种地理分布有助于实现负载平衡，并通过从最近的位置提供数据来提高查询性能。
监管合规性 借助全球基础架构，管理变得更加便捷。数据驻留要求因地区而异，拥有多个数据中心位置可使企业将数据存储在特定的地理边界内，而不会牺牲性能。这种方法是 Serverion 优化时间序列分析功能的核心。
如何 服务器 支持时间序列分析
Serverion 通过专为快速数据提取和低延迟查询而设计的全球基础架构，解决了存储和分析时间序列数据的挑战。其网络覆盖全球多个地点，主要设施位于荷兰海牙和美国纽约，并在全球 40 多个其他地点设有办事处，包括阿姆斯特丹、法兰克福、香港、新加坡和东京等城市。
Serverion 提供 可扩展托管解决方案 满足时间序列工作负载的需求。虚拟专用服务器起价为每月 $10，而专用服务器起价为每月 $75。这些专用服务器提供强大的配置，例如配备 16GB RAM 和双 1TB SATA 硬盘的至强四核处理器，确保可靠的性能。
对于时间序列分析中常用的机器学习任务，Serverion 提供 AI GPU 服务器。这些服务器非常适合实施预测模型或实时异常检测系统的组织。
Serverion 还提供 主机托管服务使企业能够灵活地部署定制硬件配置，以满足其特定的数据库需求。这包括专用存储阵列、高内存设置或标准服务器套件中通常不提供的自定义网络选项。
为了进一步提高可靠性，Serverion 提供了以下基本服务 DDoS 保护, SSL 证书 从每年 $8 开始，并且 24/7 支持这些功能确保时间序列分析系统保持安全和可操作，这对于依赖于持续数据收集和分析的应用程序至关重要。
Serverion 凭借其全球影响力，使企业能够将时间序列存储系统部署到更靠近其数据源的位置，无论是工厂中的物联网传感器、金融交易系统还是分布式应用程序监控工具。这种接近性可以减少延迟并提高查询性能，从而使用户能够以最小的延迟访问分析仪表板和报告。
结论
随着企业面临数据激增的局面，管理时间序列数据存储已成为当务之急。请考虑以下情况： 94% 的组织报告称其数据增长速度超过了有效管理的速度有些设施每天会产生数百万个数据点。挑战的规模之大毋庸置疑。
传统系统根本无法满足时间序列数据的需求。与提供孤立快照的静态数据不同，时间序列数据能够捕捉随时间变化的模式、趋势和关联，从而将原始信息转化为切实可行的洞察。专用时间序列数据库旨在处理这些快速、连续的数据流，提供企业保持竞争力所需的实时分析能力。
为了解决这个问题，公司必须将先进的存储解决方案与 定制托管环境. 像 Serverion 这样的提供商提供大规模部署所需的基础设施，提供以下服务： 专用服务器、AI GPU 功能和主机托管选项这些功能与全球分布的数据中心相结合，不仅可以确保实时应用程序的低延迟，还可以帮助企业满足区域合规标准。
确保运营的未来发展始于 专用时间序列数据库 和 自动化数据生命周期管理这些工具有助于简化存储、控制成本，并为可扩展分析奠定基础。通过立即投资合适的解决方案，企业可以获取有意义的洞察，改善运营，并在数据驱动的世界中蓬勃发展。
工具和基础设施已然到位。获得优势的机会触手可及——现在正是抓住时机。
常见问题解答
使用时间序列数据库代替传统存储系统来管理大规模数据的主要优势是什么？
时间序列数据库 (TSDB) 专门用于管理大量带时间戳的数据，效率极高，与传统存储系统相比具有明显的优势。
一个突出的特点是他们能够处理 数据压缩 并启用 快速检索这使得分析特定时间范围内的海量数据集变得轻而易举。TSDB 还设计用于 高摄入率 和 实时分析，使其非常适合持续监控、发现异常和识别出现的模式等场景。
另一个关键优势是 可扩展性。这些数据库可以无缝扩展以满足不断增长的数据需求，同时保持一流的性能，使其成为处理复杂、时间敏感的数据操作的企业的绝佳选择。
企业如何有效管理时间序列数据存储以保持成本效益，同时满足长期保留和合规性需求？
为了以高效且经济的方式处理时间序列数据存储，企业可以采用 数据分层 和 压缩技术这些方法的工作原理是将较旧或较少使用的数据转移到更经济的存储选项，同时在必要时仍保持可访问性。将其与定义明确的 数据保留政策 确保过时的数据被存档或自动删除，这有助于管理存储成本并遵守合规标准。
更进一步，企业应该定期评估和改进其存储实践。这可能包括利用可扩展的云解决方案或采用优先考虑效率的数据格式。通过整合这些方法，企业可以在性能、合规性需求和预算之间取得良好的平衡。
全球数据中心网络如何提高时间序列数据分析的性能和可靠性？
全球数据中心网络是提高时间序列数据分析速度和可靠性的关键。通过将基础设施分布在不同地点，有助于降低 延迟，提供 冗余并减少停机的可能性。此设置支持实时数据处理，即使在高峰使用期间也能确保分析的顺畅进行。
除此之外，在不同地区设立数据中心可以提升安全性，并有助于满足监管要求。它允许企业在更靠近数据生成地的地方存储和处理数据，从而更容易遵守当地法规。这种速度、可靠性和适应性的组合对于高效扩展时间序列数据存储和分析至关重要。
