Skalering af tidsseriedatalagring til analyse
Tidsseriedata vokser hurtigere, end de fleste systemer kan håndtere. Sådan kan virksomheder håndtere disse data effektivt:
- Hvorfor det er vigtigt: Tidsseriedata sporer ændringer over tid, såsom aktiekurser eller sensoraflæsninger. Det er afgørende for realtidsanalyse i brancher som finans, produktion og detailhandel.
- Udfordringer: Traditionelle lagringssystemer kæmper med store datamængder, hurtige forespørgselskrav og langsigtede lagringsomkostninger. For eksempel genererer finansmarkeder op til 1 million transaktioner i minuttet.
- Løsninger: Brug specialiserede tidsseriedatabaser, kolonnebaseret lagring for bedre komprimering og automatiserede politikker til dataopbevaring. Værktøjer som InfluxDB og TimescaleDB tilbyder hurtigere forespørgsler og lavere lagringsomkostninger.
- Resultater: Virksomheder, der bruger skalerbare løsninger, kan reducere omkostninger, øge indsigten og forbedre driften, f.eks. ved at reducere nedetid i produktionen eller optimere handelssystemer.
Hurtigt tip: Invester i skræddersyede hostingløsninger med global low-latency datacentre for at sikre hurtig adgang til realtidsdata.
Læs videre for praktiske trin, værktøjer og strategier til effektivt at skalere din tidsseriedatalagring.
Sådan skalerer du Postgres til tidsseriedata med Citus | Citus Con: En begivenhed for Postgres 2022
Almindelige problemer med lagring af tidsseriedata
Effektiv håndtering af tidsseriedata er ikke nogen lille opgave. Efterhånden som virksomheder i stigende grad er afhængige af realtidsanalyse, har traditionelle lagringssystemer ofte svært ved at følge med. Den store mængde og hastighed af tidsseriedata kan skabe flaskehalse, hvilket gør det sværere at udtrække rettidig indsigt.
Høj datavolumen og -hastighed
Den store skala af tidsseriedata kan overvælde ældre lagringssystemer. Tag for eksempel de finansielle markeder – de kan generere op til 1 million transaktioner i minuttet, hvilket producerer en konstant strøm af data, der skal behandles uden forsinkelse. Virksomheder, der administrerer tidsseriedata, står over for udfordringer på flere fronter: datamængden, hastigheden, variationen og pålideligheden. Selv med avancerede realtidsstrukturer er det fortsat en hård udfordring at opretholde ensartet ydeevne på tværs af forskellige datakilder.
For eksempel moderniserede et telekommunikationsfirma sit dataindtagelsessystem for at håndtere brugeradfærdsdata mere effektivt. Resultatet? De reducerede kundefrafaldet med 25%, hvilket sparede $5 millioner årligt i processen.
For at komplicere tingene yderligere stammer tidsseriedata ofte fra flere kilder – IoT-sensorer, applikationslogfiler, finansielle feeds og overvågningssystemer – hver med sit eget format og frekvens. Systemer, der ikke kan håndtere denne variabilitet, risikerer at spilde op til 40% af computerressourcer under spidsbelastninger. Dette understreger vigtigheden af lagringssystemer, der ikke kun kan håndtere store mængder, men også forskellige datastrømme.
Krav til hurtig forespørgselsydelse
Realtidsanalyse afhænger af hastighed. Ydeevnen af forespørgsler på under et sekund er afgørende, men mange traditionelle databaser kan simpelthen ikke opfylde denne efterspørgsel. Faktisk, over 70% af Wall Street-firmaer stole på specialiserede tidsseriedatabaser for at blande højfrekvente streamingdata med historisk kontekst. Dette behov for hastighed er især kritisk i miljøer med høje indsatser som kapitalmarkeder, hvor handelssystemer ofte behandler 100.000 ticks per sekund og beslutninger skal træffes på millisekunder.
Høj kardinalitet og samtidig adgang til data øger kompleksiteten. En afmatning i forespørgselsydelsen – nogle gange så meget som en 47-fold reduktion – kan afspore driften, især inden for algoritmisk handel. Og det handler ikke kun om hastighed; det er lige så vigtigt at opretholde adgang til både nye og historiske data. Analytiske modeller kan miste deres fordel over tid, hvor ydeevnen falder med 15% på bare seks måneder hvis ikke omkalibreret. Dette understreger behovet for systemer, der kan give hurtig adgang til både nyere og arkiverede data.
"Indsigt, der kan give eksponentielt mere værdi end traditionel analyse, men værdien forsvinder, når øjeblikket er forbi." – Forrester Research
Omkostninger til datalagring og langsigtet opbevaring
Det kan være dyrt at gemme tidsseriedata på lang sigt. I modsætning til andre typer forretningsdata, der ofte kan arkiveres eller slettes, opbevares tidsseriedata ofte på ubestemt tid. Lovkrav, historisk analyse og træning af maskinlæringsmodeller bidrager alle til dette behov. Dårlig datahåndteringspraksis – som f.eks. ineffektiv tagging – kan dog øge lageromkostningerne betydeligt.
For at håndtere disse udgifter tyr mange organisationer til lagdelte lagringsstrategier. Nyere data, som er afgørende for realtidsanalyse, gemmes i højtydende systemer. Ældre data kan dog ofte komprimeres og flyttes til mere omkostningseffektive lagringsløsninger. Facebooks Gorilla-database er et godt eksempel på denne tilgang. Ved at bruge avancerede komprimeringsalgoritmer reducerede de datapunktstørrelserne fra 16 bytes til et gennemsnit på 1,37 byte, hvilket reducerer omkostningerne til langsigtet opbevaring.
Selvom brancher som detailhandel og sundhedssektoren har set operationelle forbedringer gennem tidsserieanalyser, fortsætter strenge regler for dataopbevaring med at belaste lagerbudgetterne. Opretholdelse af datakvalitet over tid forværrer kun disse udfordringer, hvilket gør skalerbare og økonomiske lagerløsninger til en nødvendighed for virksomheder, der sigter mod at forblive konkurrencedygtige i beslutningstagning i realtid.
Løsninger til skalerbar tidsseriedatalagring
Håndtering af tidsseriedata kommer med sine egne udfordringer, især når det kommer til skalerbarhed, ydeevne og omkostninger. Heldigvis er moderne teknologier blevet bedre til at håndtere disse problemer ved hjælp af specialiserede databaser, kolonneformatlagring og automatiserede administrationsværktøjer.
Specialiserede tidsseriedatabaser
Specialiserede tidsseriedatabaser (TSDB'er) er designet til at håndtere de massive dataindtagelseshastigheder og lynhurtige forespørgsler, som tidsseriedata kræver. Disse databaser udmærker sig ved effektivt at håndtere både realtids- og historiske data.
InfluxDB 3.0 skiller sig ud med sin TSM-motor, der tilbyder 4,5 gange bedre datakomprimering og forespørgselshastigheder, der er 2,5-45 gange hurtigere. TimescaleDB, bygget på PostgreSQL, bruger automatisk partitionering med hypertabeller og chunks for at opnå 10 gange mere effektiv ressourceudnyttelse, samtidig med at den håndterer 3 gange så stor datamængde. I mellemtiden, QuestDB leverer indtagelseshastigheder, der er 3-10 gange hurtigere, og øger forespørgselsydelsen med 270% sammenlignet med TimescaleDB.
Her er en hurtig sammenligning af disse databaser:
| Feature | TimescaleDB | TilstrømningsDB | QuestDB |
|---|---|---|---|
| Databasemodel | Relationel | Tidsserie | Tidsserie |
| Skalerbarhed | Lodret, Vandret (læs replikaer) | Vandret | Vandret |
| Forespørgselssprog | SQL | SQL, InfluxQL, Flux | SQL |
| Politik for datalagring | Omfattende | Fremragende | Robust |
| Indeksering og komprimering | PostgreSQLs funktioner | Specialiseret TSM | Avanceret kolonneformat |
Disse værktøjer er skræddersyet til tidsseriedata og danner grundlag for endnu mere effektive lagringsteknikker.
Kolonnebaseret lagring og datakomprimering
Kolonnelagring er revolutionerende for tidsseriedata. Ved at gruppere lignende datatyper i kolonner i stedet for rækker opnås komprimeringshastigheder på 5-10 gange og muliggør hurtigere hentning, da kun de relevante kolonner læses under forespørgsler. Denne metode er især effektiv til tidsseriedata, som ofte følger forudsigelige mønstre.
Resultater fra den virkelige verden demonstrerer styrken ved denne tilgang. For eksempel i marts 2023, Oktav, en Timescale-bruger, opnåede et kompressionsforhold på over 26. Tilsvarende, Industri rapporterede en gennemsnitlig reduktion i diskforbruget på 97%, og METER Gruppe så over 90% pladsbesparelser i deres hypertabeller.
"Kolonnedatabaser udmærker sig ved læsetunge analytiske arbejdsbyrder, fordi de springer irrelevante data over og udnytter komprimering." – AWS Redshift-teamet
Kolonnebaseret lagring udmærker sig også, når det kommer til forespørgselsydeevne. Forestil dig at hente kun 3 kolonner ud af 300 – kun omkring 1% af dataene læses sammenlignet med en rækkebaseret database. For analysetunge arbejdsbyrder, som ofte dominerer tidsserie-brugsscenarier, omsættes denne effektivitet til store ydeevneforbedringer og omkostningsbesparelser.
Når det kombineres med databasespecialisering, bliver kolonneformatlagring et effektivt værktøj til realtidsanalyse og datastyring i stor skala.
Politikker for automatiseret datahåndtering
Automatisering forenkler håndteringen af tidsseriedata ved at optimere både ydeevne og omkostninger. Automatiserede opbevarings- og lagdelte lagringspolitikker sikrer, at systemer forbliver effektive uden konstant manuel indgriben.
Politikker for dataopbevaring er en hjørnesten i denne automatisering. Værktøjer som f.eks. TilstrømningsDB og TimescaleDB lader dig automatisk udløbe data baseret på dine behov – uanset om det er timebaseret, dagligt eller månedligt. For eksempel TimescaleDB's tilføj_tilbageholdelsespolitik Funktionen kan automatisk slette forældede data, når de når en foruddefineret alder.
"En velstruktureret politik for dataopbevaring er ikke blot et krav om overholdelse af regler, men et strategisk aktiv i datahåndtering." – Tidsskaladokumentation
Lagdelt lagring tager automatisering et skridt videre ved at flytte data mellem højtydende og omkostningseffektive lagringsniveauer baseret på forbrug. Nyere data forbliver i højhastighedslager til realtidsanalyse, mens ældre data flyttes til billigere lagring. Amazonas rødforskydning eksemplificerer denne tilgang med lagrede procedurer som f.eks. sp_arkiv_data, som eksporterer data til Amazon S3 og sletter dem fra den dyre primære lagring efter en fastsat opbevaringsperiode.
sbb-itb-59e1987
Sådan implementerer du tidsserielagringsløsninger
Dette afsnit dykker ned i de praktiske trin til implementering af skalerbar tidsserielagring. Processen kan opdeles i tre hovedfaser: opsætning af lagringen, integration med analysesystemer og sikring af stærke sikkerhedsforanstaltninger.
Valg af den rigtige lagringsopsætning
Det første trin er at evaluere dine databehov, herunder indtagelseshastigheder, forespørgselsfrekvens og opbevaringskrav. Den måde, dine data forespørges på, vil have betydelig indflydelse på designet af din tidsseriedatabase, hvilket påvirker både ydeevne og omkostninger.
Start med at identificere kernekomponenterne i dine data:
- DimensionerKategoriske data som f.eks.
enhedstype,område, ellerbruger ID. - ForanstaltningerNumeriske værdier såsom temperatur, CPU-forbrug eller transaktionsbeløb.
- Partitionsnøgler: Taster, der hjælper med at organisere dine data effektivt.
For eksempel optimerer Netflix sin lagring ved at opdele visningshistorikken i tabeller over seneste og arkiverede. De bruger også chunking til at håndtere brugere med omfattende historik, hvilket viser, hvordan partitionering kan skaleres effektivt. Tilsvarende i en videostreaming-app, ved hjælp af seer-id som en partitionsnøgle fungerer godt på grund af dens høje kardinalitet, mens metrikker som starttidspunkt og afspilningsvarighed tjene som nyttige foranstaltninger.
Batchskrivninger og delte attributter kan yderligere strømline dataindtagelse og reducere omkostninger. Når dette fundament er på plads, bliver det meget nemmere at integrere med realtidsanalysesystemer.
Forbindelse med realtidsanalysesystemer
Realtidsanalyse kræver et design, der understøtter parallel processering og robusthed. Som Mark Palmer, senior vicepræsident for analyse hos Tibco, udtrykker det: "Det bevæger sig, det er beskidt, og det er tidsbestemt."
For at imødekomme disse krav skal du bruge flere indtagelsesmotorer, der kan skaleres elastisk. Denne opsætning sikrer, at du kan håndtere millioner af poster med lav latenstid. Realtidsintegration kræver dog også grundig simulering og testning før implementering, da der er begrænset mulighed for at rense eller validere data, når de først er i gang.
"Med realtidsdataintegration er der ikke lige så meget mulighed for fuldt ud at rense og validere dataene. Det betyder, at det hårde arbejde skal udføres opstrøms, hvor man omhyggeligt skal spore og dokumentere datakildernes afstamning og kildernes troværdighed." – Tony Baer, chefanalytiker hos Ovum
For at opbygge robusthed skal du adskille de forskellige faser i din data pipeline og planlægge for potentielle komponentfejl. Overvej at bruge Change Data Capture (CDC) til at anvende opdateringer fra datakilder i næsten realtid. At pakke dine datakilder som API'er i et applikationsnetværk kan også forbedre synligheden og gøre integrationen mere fleksibel.
Krav til sikkerhed, backup og overholdelse
Sikkerhed er afgørende, når man håndterer tidsseriedata, især da omkostningerne ved cyberkriminalitet forventes at nå 10,5 billioner dollars årligt inden 2025. En nylig undersøgelse foretaget af Continuity afslørede, at virksomhedslagringssystemer ofte har betydelige sårbarheder – i gennemsnit 10 sikkerhedsrisici pr. enhed, hvor 5 er høje eller kritiske.
"Lige så vigtig som hurtig datagendannelse er for forretningskontinuiteten, hvis data mistes eller stjæles, er det uden tvivl endnu vigtigere at beskytte data, uanset hvor de befinder sig, og ikke lade lagrings- og backupsystemer i sig selv blive et indgangspunkt for angreb." – Dennis Hahn, ledende analytiker, Data Center Storage and Data Management, Omdia
De mest almindelige risici omfatter:
- Svag autentificering og identitetsstyring
- Uadresserede CVE'er (almindelige sårbarheder og eksponeringer)
- Usikre netværks- og protokolkonfigurationer
- Dårlig kryptering og nøglehåndtering
- Lax adgangskontrol og godkendelsespolitikker
For at afbøde disse risici skal du håndhæve stærke adgangskontroller, såsom multifaktorgodkendelse (MFA), da 81% af databrud stammer fra svage adgangskoder. Opdater regelmæssigt systemer med sikkerhedsrettelser, og håndhæv strenge adgangskodepolitikker.
Krypter data i hvile og under overførsel for at overholde regler som GDPR, HIPAA og SOC2. At følge 3-2-1-backupreglen – at opbevare tre kopier af dine data på to forskellige lagringstyper, hvor én kopi gemmes eksternt – tilføjer et ekstra lag af beskyttelse. Ved at implementere en Zero Trust-arkitektur kan du yderligere beskytte dine systemer, især da ransomware-angreb i stigende grad er rettet mod backups.
Derudover skal du udvikle en hændelsesplan, der er skræddersyet til scenarier med tidsseriedata. Gennemfør regelmæssig cybersikkerhedstræning og -revisioner for at identificere sårbarheder, før de eskalerer. Overse ikke den fysiske sikkerhed – beskyt datacentre og enheder, der huser din lagerinfrastruktur. Med insidertrusler, der udgør en risiko for en række organisationer, er overvågning og strenge adgangskontroller afgørende for omfattende beskyttelse.
Brug af Enterprise Hosting til tidsseriedata
Når man designer skalerbare systemer til lagring af tidsseriedata, spiller hostinginfrastrukturen en afgørende rolle i at bestemme ydeevne, pålidelighed og omkostninger. Virksomhedshostingudbydere tilbyder løsninger, der er skræddersyet til de unikke krav fra tidsserie-arbejdsbelastninger, såsom håndtering af hurtig dataindtagelse og kørsel af komplekse analytiske forespørgsler.
Funktioner tilbudt af Enterprise Hosting-udbydere
Udbydere af virksomhedshosting leverer funktioner, der er specielt designet til tidsserielagring. En fremragende mulighed er dedikerede servere, som udelukkende allokerer ressourcer til din arbejdsbyrde. Dette eliminerer de ydeevneproblemer, der forårsages af delte ressourcer, hvilket sikrer ensartede operationer for tidsseriedata.
Til opgaver som prædiktiv analyse og anomalidetektion, AI GPU-servere komme i spil. Disse servere er optimeret til maskinlæring, hvilket fremskynder beregninger betydeligt, som ellers ville tage meget længere tid på traditionelle CPU'er.
En anden mulighed er colocation tjenester, ideel til virksomheder, der har brug for fuld kontrol over deres hardware, samtidig med at de kan drage fordel af professionelle datacenterfaciliteter. Denne opsætning giver virksomheder mulighed for at tilpasse deres lagerkonfigurationer til tidsserie-arbejdsbelastninger, samtidig med at de sikrer adgang til pålidelig strøm, køling og netværksforbindelse.
Ydelsesfordelene ved sådanne løsninger er imponerende. For eksempel har TDengine vist over ti gange højere ydeevne end generelle platforme, mens de kun bruger en femtedel af lagerpladsen. I benchmarktests med 4.000 enheder overgik TDengine TimescaleDB med en faktor på 87,1 og InfluxDB med en faktor 132.
Fordele ved et globalt datacenternetværk
Et globalt netværk af datacentre tilbyder adskillige fordele for arbejdsbelastninger inden for tidsserieanalyse. Lav latenstid er afgørende for realtidsdatastrømme fra distribuerede kilder. Ved at have datacentre tættere på disse kilder minimeres netværksforsinkelser, hvilket sikrer hurtigere systemrespons.
Høj tilgængelighed er en anden stor fordel. Et netværk af datacentre på tværs af forskellige regioner muliggør robuste strategier for katastrofeberedskab, hvilket sikrer forretningskontinuitet selv under afbrydelser i bestemte områder. Derudover hjælper denne geografiske fordeling med belastningsbalancering og forbedrer forespørgselsydelsen ved at levere data fra den nærmeste placering.
Regulativ overholdelse bliver mere håndterbar med en global infrastruktur. Krav til dataopbevaring varierer fra region til region, og at have flere datacenterplaceringer giver virksomheder mulighed for at gemme data inden for specifikke geografiske grænser uden at gå på kompromis med ydeevnen. Denne tilgang er central for, hvordan Serverion optimerer tidsserieanalysefunktioner.
Hvordan Serverion Understøtter tidsserieanalyse
Serverion adresserer udfordringerne ved at lagre og analysere tidsseriedata med en global infrastruktur designet til hurtig dataindtagelse og forespørgsler med lav latenstid. Deres netværk spænder over flere globale lokationer med nøglefaciliteter i Haag, Holland og New York, USA, samt over 40 yderligere lokationer verden over, herunder byer som Amsterdam, Frankfurt, Hong Kong, Singapore og Tokyo.
Serverion-tilbud skalerbare hostingløsninger for at imødekomme kravene fra tidsserie-arbejdsbelastninger. Virtuelle private servere starter ved $10/måned, mens dedikerede servere er tilgængelige fra $75/måned. Disse dedikerede servere tilbyder robuste konfigurationer, såsom Xeon Quad-processorer med 16 GB RAM og to 1 TB SATA-drev, hvilket sikrer pålidelig ydeevne.
Til maskinlæringsopgaver, der almindeligvis anvendes i tidsserieanalyse, leverer Serverion AI GPU-servereDisse servere er ideelle til organisationer, der implementerer prædiktive modeller eller systemer til detektion af anomali i realtid.
Serverion tilbyder også colocation tjenester, hvilket giver virksomheder fleksibiliteten til at implementere brugerdefinerede hardwarekonfigurationer, der er skræddersyet til deres specifikke databasebehov. Dette inkluderer specialiserede lagringsarrays, opsætninger med høj hukommelse eller brugerdefinerede netværksmuligheder, der typisk ikke er tilgængelige i standard serverpakker.
For yderligere at forbedre pålideligheden leverer Serverion vigtige tjenester som DDoS beskyttelse, SSL-certifikater startende ved $8/år, og 24/7 supportDisse funktioner sikrer, at tidsserieanalysesystemer forbliver sikre og operationelle, hvilket er afgørende for applikationer, der er afhængige af kontinuerlig dataindsamling og -analyse.
Med sin globale rækkevidde gør Serverion det muligt for virksomheder at implementere tidsserielagringssystemer tættere på deres datakilder, uanset om det involverer IoT-sensorer i fabrikker, finansielle handelssystemer eller distribuerede applikationsovervågningsværktøjer. Denne nærhed reducerer latenstid og forbedrer forespørgselsydelsen, hvilket giver brugerne adgang til analysedashboards og rapporter med minimale forsinkelser.
Konklusion
Håndtering af tidsseriedatalagring er blevet en presserende prioritet, da organisationer står over for en overvældende stigning i datavækst. Overvej dette: 94% af organisationer rapporterer, at deres data vokser hurtigere, end de kan administrere dem effektivt., og nogle faciliteter producerer millioner af datapunkter hver eneste dag. Udfordringens omfang er ubestrideligt.
Traditionelle systemer kan simpelthen ikke følge med kravene fra tidsseriedata. I modsætning til statiske data, som giver isolerede øjebliksbilleder, indfanger tidsseriedata mønstre, tendenser og korrelationer over tid – og omdanner rå information til brugbar indsigt. Specialiserede tidsseriedatabaser er designet til at håndtere disse hurtige, kontinuerlige strømme og tilbyder den realtidsanalyse, som virksomheder har brug for for at forblive konkurrencedygtige.
For at håndtere dette skal virksomheder kombinere avancerede lagringsløsninger med skræddersyede hostingmiljøerUdbydere som Serverion leverer den infrastruktur, der kræves til storstilede implementeringer, og tilbyder tjenester som f.eks. dedikerede servere, AI GPU-funktioner og colocation-mulighederDisse funktioner, kombineret med globalt distribuerede datacentre, sikrer ikke blot lav latenstid for realtidsapplikationer, men hjælper også virksomheder med at opfylde regionale compliance-standarder.
Fremtidssikring af din drift starter med dedikerede tidsseriedatabaser og automatiseret styring af datalivscyklusDisse værktøjer hjælper med at strømline lagerplads, kontrollere omkostninger og lægge grundlaget for skalerbar analyse. Ved at investere i de rigtige løsninger i dag kan virksomheder positionere sig til at udvinde meningsfuld indsigt, forbedre driften og trives i en datadrevet verden.
Værktøjerne og infrastrukturen er allerede her. Muligheden for at få en fordel er inden for rækkevidde – nu er det tid til at gribe den.
Ofte stillede spørgsmål
Hvad er de vigtigste fordele ved at bruge tidsseriedatabaser i stedet for traditionelle lagringssystemer til håndtering af store data?
Tidsseriedatabaser (TSDB'er) er specialbygget til at håndtere store mængder tidsstemplede data med imponerende effektivitet og tilbyder klare fordele sammenlignet med traditionelle lagringssystemer.
Et bemærkelsesværdigt træk er deres evne til at håndtere datakomprimering og aktivere hurtig hentning, hvilket gør det nemt at analysere massive datasæt på tværs af specifikke tidsrammer. TSDB'er er også designet til høje indtagelsesrater og realtidsanalyse, hvilket gør dem perfekte til scenarier som kontinuerlig overvågning, opdagelse af anomalier og genkendelse af mønstre, når de opstår.
En anden vigtig styrke er deres skalerbarhedDisse databaser kan problemfrit udvides for at imødekomme den voksende dataefterspørgsel, samtidig med at de opretholder en ydeevne i topklasse, hvilket gør dem til et fremragende valg for virksomheder, der beskæftiger sig med komplicerede og tidsfølsomme dataoperationer.
Hvordan kan virksomheder effektivt administrere lagring af tidsseriedata for at forblive omkostningseffektive, samtidig med at de opfylder langsigtede behov for opbevaring og overholdelse af regler?
For at håndtere lagring af tidsseriedata på en måde, der er både effektiv og budgetvenlig, kan virksomheder henvende sig til dataopdeling og kompressionsteknikkerDisse metoder fungerer ved at flytte ældre eller mindre brugte data til mere overkommelige lagringsmuligheder, samtidig med at de stadig er tilgængelige, når det er nødvendigt. Kombineret med veldefinerede politikker for dataopbevaring sikrer, at forældede data enten arkiveres eller slettes automatisk, hvilket hjælper med at styre lageromkostninger og overholde compliance-standarder.
Virksomheder bør regelmæssigt vurdere og forfine deres lagringspraksis. Dette kan omfatte udnyttelse af skalerbare cloudbaserede løsninger eller indførelse af dataformater, der prioriterer effektivitet. Ved at integrere disse tilgange kan virksomheder finde en smart balance mellem ydeevne, overholdelse af regler og at holde sig inden for budgettet.
Hvordan forbedrer et globalt netværk af datacentre ydeevnen og pålideligheden af tidsseriedataanalyse?
Et verdensomspændende netværk af datacentre er nøglen til at forbedre hastigheden og pålideligheden af tidsseriedataanalyse. Ved at sprede infrastrukturen på tværs af forskellige lokationer hjælper det med at reducere latenstid, giver redundans, og reducerer risikoen for nedetid. Denne opsætning understøtter databehandling i realtid og sikrer problemfri analyser, selv under spidsbelastning.
Derudover øger det sikkerheden og hjælper med at opfylde lovgivningsmæssige krav, når datacentre er placeret i forskellige regioner. Det giver virksomheder mulighed for at lagre og behandle data tættere på det sted, hvor de genereres, hvilket gør det lettere at overholde lokale regler. Denne blanding af hastighed, pålidelighed og tilpasningsevne er afgørende for effektiv skalering af lagring og analyse af tidsseriedata.
