I dati delle serie temporali crescono più rapidamente di quanto la maggior parte dei sistemi possa gestire. Ecco come le aziende possono gestire questi dati in modo efficace:

• Perché è importante: I dati di serie temporali tracciano i cambiamenti nel tempo, come i prezzi delle azioni o le letture dei sensori. Sono fondamentali per l'analisi in tempo reale in settori come la finanza, la produzione e la vendita al dettaglio.
• Sfide: I sistemi di archiviazione tradizionali hanno difficoltà a gestire elevati volumi di dati, requisiti di query rapide e costi di archiviazione a lungo termine. Ad esempio, i mercati finanziari generano fino a 1 milione di transazioni al minuto.
• Soluzioni: Utilizza database specializzati per serie temporali, storage basato su colonne per una migliore compressione e policy automatizzate per la conservazione dei dati. Strumenti come InfluxDB e TimescaleDB offrono query più veloci e costi di storage inferiori.
• Risultati: Le aziende che utilizzano soluzioni scalabili possono ridurre i costi, accelerare le analisi e migliorare le operazioni, ad esempio riducendo i tempi di inattività nella produzione o ottimizzando i sistemi commerciali.

Suggerimento rapido: Investi in soluzioni di hosting su misura con bassa latenza globale centri dati per garantire un rapido accesso ai dati in tempo reale.

Continua a leggere per scoprire passaggi pratici, strumenti e strategie per scalare in modo efficace l'archiviazione dei dati di serie temporali.

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Problemi comuni con l'archiviazione dei dati delle serie temporali

Gestire efficacemente i dati di serie temporali non è un'impresa da poco. Poiché le aziende si affidano sempre più all'analisi in tempo reale, i sistemi di archiviazione tradizionali spesso faticano a tenere il passo. L'enorme volume e la velocità dei dati di serie temporali possono creare colli di bottiglia, rendendo più difficile estrarre informazioni tempestive.

Elevato volume di dati e velocità

L'enorme portata dei dati delle serie temporali può sopraffare i vecchi sistemi di archiviazione. Prendiamo ad esempio i mercati finanziari: possono generare fino a 1 milione di transazioni al minuto, producendo un flusso costante di dati che devono essere elaborati senza ritardi. Le aziende che gestiscono dati di serie temporali si trovano ad affrontare sfide su più fronti: il volume dei dati, la loro velocità, la loro varietà e la loro affidabilità. Anche con framework in tempo reale avanzati, mantenere prestazioni costanti su diverse fonti di dati rimane una sfida ardua.

Ad esempio, un'azienda di telecomunicazioni ha rinnovato il suo sistema di acquisizione dati per gestire i dati sul comportamento degli utenti in modo più efficiente. Il risultato? Ha ridotto il tasso di abbandono dei clienti di 251 TP3T, risparmiando $5 milioni all'anno nel processo.

A complicare ulteriormente le cose, i dati delle serie temporali spesso provengono da più fonti: sensori IoT, log delle applicazioni, feed finanziari e sistemi di monitoraggio, ciascuna con un formato e una frequenza propri. I sistemi che non riescono a gestire questa variabilità rischiano di sprecare fino a 40% di risorse di elaborazione durante i picchi di carico. Ciò sottolinea l'importanza di sistemi di storage in grado di gestire non solo volumi elevati, ma anche flussi di dati diversificati.

Requisiti di prestazioni per query rapide

L'analisi in tempo reale si basa sulla velocità. Le prestazioni delle query inferiori al secondo sono cruciali, ma molti database tradizionali semplicemente non riescono a soddisfare questa esigenza. Infatti, oltre 70% di società di Wall Street affidarsi a database specializzati di serie temporali per combinare dati in streaming ad alta frequenza con il contesto storico. Questa esigenza di velocità è particolarmente critica in ambienti ad alto rischio come i mercati dei capitali, dove i sistemi di trading spesso elaborano 100.000 tick al secondo e le decisioni devono essere prese in millisecondi.

L'elevata cardinalità e l'accesso simultaneo ai dati aumentano la complessità. Un rallentamento nelle prestazioni delle query, a volte pari a un riduzione di 47 volte – può compromettere le operazioni, soprattutto nel trading algoritmico. E non si tratta solo di velocità; mantenere l'accesso sia ai dati nuovi che a quelli storici è altrettanto importante. I modelli analitici possono perdere il loro vantaggio nel tempo, con un calo delle prestazioni di 15% in soli sei mesi se non ricalibrati. Ciò evidenzia la necessità di sistemi in grado di fornire un accesso rapido sia ai dati recenti che a quelli archiviati.

"Informazioni che possono fornire un valore esponenzialmente maggiore rispetto alle analisi tradizionali, ma il valore scade ed evapora una volta trascorso il momento." – Forrester Research

Costi di archiviazione dei dati e conservazione a lungo termine

L'archiviazione a lungo termine di dati di serie temporali può essere costosa. A differenza di altri tipi di dati aziendali che spesso possono essere archiviati o eliminati, i dati di serie temporali vengono spesso conservati a tempo indeterminato. I requisiti normativi, l'analisi storica e l'addestramento dei modelli di apprendimento automatico contribuiscono a questa esigenza. Tuttavia, pratiche di gestione dei dati inadeguate, come un tagging inefficiente, possono far lievitare significativamente i costi di archiviazione.

Per gestire queste spese, molte organizzazioni si affidano a strategie di archiviazione a livelli. I dati recenti, vitali per l'analisi in tempo reale, vengono archiviati in sistemi ad alte prestazioni. I dati più vecchi, tuttavia, possono spesso essere compressi e trasferiti su soluzioni di archiviazione più convenienti. Il database Gorilla di Facebook è un ottimo esempio di questo approccio. Utilizzando algoritmi di compressione avanzati, ha ridotto le dimensioni dei punti dati da 16 byte a una media di 1,37 byte, riducendo drasticamente i costi di stoccaggio a lungo termine.

Sebbene settori come il commercio al dettaglio e la sanità abbiano registrato miglioramenti operativi grazie all'analisi di serie temporali, le rigide norme di conservazione dei dati continuano a gravare sui budget di storage. Mantenere la qualità dei dati nel tempo non fa che aggravare queste sfide, rendendo soluzioni di storage scalabili ed economiche una necessità per le aziende che mirano a rimanere competitive nel processo decisionale in tempo reale.

Soluzioni per l'archiviazione scalabile dei dati di serie temporali

La gestione dei dati di serie temporali presenta una serie di sfide, soprattutto in termini di scalabilità, prestazioni e costi. Fortunatamente, le tecnologie moderne si sono evolute per affrontare questi problemi utilizzando database specializzati, archiviazione a colonne e strumenti di gestione automatizzati.

Database di serie temporali specializzati

I database specializzati per serie temporali (TSDB) sono progettati per gestire l'enorme quantità di dati in ingresso e le query rapidissime richieste dai dati di serie temporali. Questi database eccellono nella gestione efficiente di dati sia in tempo reale che storici.

InfluxDB 3.0 si distingue per il suo motore TSM, che offre una compressione dei dati 4,5 volte migliore e velocità di query da 2,5 a 45 volte più veloci. TimescaleDB, basato su PostgreSQL, utilizza il partizionamento automatico con ipertabelle e blocchi per ottenere un utilizzo delle risorse 10 volte più efficiente, gestendo al contempo un volume di dati 3 volte superiore. Nel frattempo, QuestDB offre velocità di ingestione da 3 a 10 volte più veloci e aumenta le prestazioni delle query di 270% rispetto a TimescaleDB.

Ecco un rapido confronto tra questi database:

Caratteristica	TimescaleDB	InfluxDB	QuestDB
Modello di database	Relazionale	Serie temporali	Serie temporali
scalabilità	Verticale, Orizzontale (leggi repliche)	Orizzontale	Orizzontale
Linguaggio di query	SQL	SQL, InfluxQL, Flux	SQL
Politiche di conservazione dei dati	Completo	Eccellente	Robust
Indicizzazione e compressione	Caratteristiche di PostgreSQL	TSM specializzato	Colonnare avanzato

Questi strumenti sono pensati appositamente per i dati di serie temporali e gettano le basi per tecniche di archiviazione ancora più efficienti.

Archiviazione basata su colonne e compressione dei dati

L'archiviazione a colonne rappresenta una svolta per i dati di serie temporali. Raggruppando tipi di dati simili in colonne anziché in righe, si ottengono tassi di compressione di 5-10 volte superiori e si consente un recupero più rapido, poiché durante le query vengono lette solo le colonne pertinenti. Questo metodo è particolarmente efficace per i dati di serie temporali, che spesso seguono schemi prevedibili.

I risultati concreti dimostrano la potenza di questo approccio. Ad esempio, nel marzo 2023, Ottava, un utente di Timescale, ha raggiunto un rapporto di compressione superiore a 26. Allo stesso modo, Industriale ha segnalato una riduzione media di 97% nell'utilizzo del disco e Gruppo METER hanno ottenuto un risparmio di spazio di oltre 90% nelle loro ipertabelle.

"I database colonnari eccellono nei carichi di lavoro analitici ad alta intensità di lettura perché ignorano i dati irrilevanti e sfruttano la compressione." – Team AWS Redshift

L'archiviazione colonnare eccelle anche in termini di prestazioni delle query. Immaginate di recuperare solo 3 colonne su 300: vengono letti solo circa 1% dei dati rispetto a un database basato su righe. Per i carichi di lavoro ad alta intensità di analisi, che spesso predominano nei casi d'uso di serie temporali, questa efficienza si traduce in notevoli miglioramenti delle prestazioni e risparmi sui costi.

Se abbinato alla specializzazione del database, l'archiviazione colonnare diventa un potente strumento per l'analisi in tempo reale e la gestione dei dati su larga scala.

Criteri di gestione automatizzata dei dati

L'automazione semplifica la gestione dei dati di serie temporali ottimizzando prestazioni e costi. Le policy di conservazione automatizzata e di archiviazione a livelli garantiscono l'efficienza dei sistemi senza richiedere un intervento manuale costante.

Le policy di conservazione dei dati sono un pilastro di questa automazione. Strumenti come InfluxDB e TimescaleDB ti consente di far scadere automaticamente i dati in base alle tue esigenze, che siano orarie, giornaliere o mensili. Ad esempio, TimescaleDB aggiungi_politica_di_conservazione La funzione può eliminare automaticamente i dati obsoleti una volta raggiunta un'età predefinita.

"Una politica di conservazione dei dati ben strutturata non è solo un requisito di conformità, ma una risorsa strategica nella gestione dei dati." – Documentazione Timescale

L'archiviazione a livelli porta l'automazione a un livello superiore, spostando i dati tra livelli di archiviazione ad alte prestazioni e convenienti in base all'utilizzo. I dati recenti rimangono nell'archiviazione ad alta velocità per analisi in tempo reale, mentre i dati più vecchi vengono spostati in archivi più economici. Spostamento verso il rosso dell'Amazzonia esemplifica questo approccio con procedure memorizzate come sp_archive_data, che esporta i dati su Amazon S3 e li elimina dal costoso storage primario dopo un periodo di conservazione impostato.

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Come implementare soluzioni di archiviazione di serie temporali

Questa sezione illustra i passaggi pratici per implementare un archivio scalabile di serie temporali. Il processo può essere suddiviso in tre fasi chiave: configurazione dell'archivio, integrazione con i sistemi di analisi e garanzia di solide misure di sicurezza.

Selezione della configurazione di archiviazione corretta

Il primo passo è valutare le esigenze in termini di dati, inclusi i tassi di acquisizione, la frequenza delle query e i requisiti di conservazione. Il modo in cui i dati vengono interrogati influenzerà significativamente la progettazione del database di serie temporali, incidendo sia sulle prestazioni che sui costi.

Inizia identificando i componenti principali dei tuoi dati:

• Dimensioni: Dati categoriali come tipo_dispositivo, regione, O ID utente.
• Misure: Valori numerici quali temperatura, utilizzo della CPU o importi delle transazioni.
• Chiavi di partizione: Chiavi che ti aiutano a organizzare i tuoi dati in modo efficiente.

Ad esempio, Netflix ottimizza il suo spazio di archiviazione suddividendo la cronologia delle visualizzazioni in tabelle recenti e di archivio. Utilizza anche la suddivisione in blocchi per gestire gli utenti con cronologie estese, dimostrando come il partizionamento possa scalare efficacemente. Analogamente, in un'app di streaming video, utilizzando viewer_id poiché una chiave di partizione funziona bene grazie alla sua elevata cardinalità, mentre metriche come ora_di_inizio e durata_di_riproduzione servono come misure utili.

Le scritture in batch e gli attributi condivisi possono semplificare ulteriormente l'acquisizione dei dati e ridurre i costi. Una volta gettate queste basi, diventa molto più facile integrarsi con i sistemi di analisi in tempo reale.

Connessione con sistemi di analisi in tempo reale

L'analisi in tempo reale richiede un design che supporti l'elaborazione parallela e la resilienza. Come afferma Mark Palmer, vicepresidente senior dell'analisi di Tibco: "È in movimento, è sporco e temporale".

Per soddisfare queste esigenze, è necessario utilizzare più motori di acquisizione che possano scalare in modo elastico. Questa configurazione garantisce la gestione di milioni di record con bassa latenza. Tuttavia, l'integrazione in tempo reale richiede anche simulazioni e test approfonditi prima dell'implementazione, poiché le possibilità di pulire o convalidare i dati una volta in flusso sono limitate.

"Con l'integrazione dei dati in tempo reale, le opportunità di purificare e convalidare completamente i dati diminuiscono. Ciò significa che il grosso del lavoro deve essere svolto a monte, monitorando e documentando attentamente la provenienza delle fonti dati e la loro affidabilità." – Tony Baer, analista principale di Ovum

Per aumentare la resilienza, disaccoppiate le diverse fasi della pipeline dati e pianificate i potenziali guasti dei componenti. Valutate l'utilizzo di Change Data Capture (CDC) per applicare gli aggiornamenti dalle fonti dati quasi in tempo reale. Anche l'integrazione delle fonti dati come API all'interno di una rete applicativa può migliorare la visibilità e rendere l'integrazione più flessibile.

Requisiti di sicurezza, backup e conformità

La sicurezza è fondamentale quando si gestiscono dati di serie temporali, soprattutto perché si prevede che i costi della criminalità informatica raggiungeranno 10,5 trilioni di dollari all'anno entro il 2025. Un recente studio di Continuity ha rivelato che i sistemi di storage aziendali presentano spesso vulnerabilità significative: in media, 10 rischi per la sicurezza per dispositivo, di cui 5 elevati o critici.

"Per quanto importante sia il rapido ripristino dei dati per la continuità aziendale in caso di perdita o furto dei dati, è probabilmente ancora più importante proteggere i dati ovunque si trovino e non lasciare che i sistemi di archiviazione e backup diventino essi stessi un punto di ingresso per gli attacchi." – Dennis Hahn, analista principale, Data Center Storage and Data Management, Omdia

I rischi più comuni includono:

• Autenticazione debole e gestione dell'identità
• CVE (vulnerabilità ed esposizioni comuni) non affrontate
• Configurazioni di rete e protocollo non sicure
• Crittografia e gestione delle chiavi scadenti
• Politiche di controllo degli accessi e di autorizzazione lassiste

Per mitigare questi rischi, è necessario implementare controlli di accesso rigorosi, come l'autenticazione a più fattori (MFA), poiché l'81% delle violazioni dei dati deriva da password deboli. Aggiornare regolarmente i sistemi con patch di sicurezza e applicare rigide policy sulle password.

Crittografare i dati a riposo e in transito per conformarsi a normative come GDPR, HIPAA e SOC2. Seguire la regola di backup 3-2-1 – conservare tre copie dei dati su due diversi tipi di storage, con una copia archiviata off-site – aggiunge un ulteriore livello di protezione. L'adozione di un'architettura Zero Trust può proteggere ulteriormente i sistemi, soprattutto perché gli attacchi ransomware prendono sempre più di mira i backup.

Inoltre, sviluppa un piano di risposta agli incidenti su misura per scenari di dati di serie temporali. Conduci regolarmente formazione e audit sulla sicurezza informatica per identificare le vulnerabilità prima che si aggravino. Non trascurare la sicurezza fisica: proteggi i data center e i dispositivi che ospitano la tua infrastruttura di storage. Considerando che le minacce interne mettono a rischio il 74% delle organizzazioni, il monitoraggio e i rigorosi controlli degli accessi sono essenziali per una protezione completa.

Utilizzo dell'hosting aziendale per i dati di serie temporali

Nella progettazione di sistemi scalabili per l'archiviazione di dati di serie temporali, l'infrastruttura di hosting gioca un ruolo cruciale nel determinare prestazioni, affidabilità e costi. I provider di hosting aziendali offrono soluzioni su misura per le esigenze specifiche dei carichi di lavoro di serie temporali, come la gestione rapida dell'inserimento dei dati e l'esecuzione di query analitiche complesse.

Funzionalità offerte dai provider di hosting aziendale

I provider di hosting aziendali offrono funzionalità specificamente progettate per l'archiviazione di serie temporali. Un'opzione eccezionale è server dedicati, che assegnano risorse esclusivamente al carico di lavoro. Questo elimina i problemi di prestazioni causati dalle risorse condivise, garantendo operazioni coerenti per i dati delle serie temporali.

Per attività come l'analisi predittiva e il rilevamento delle anomalie, Server GPU AI Questi server sono ottimizzati per l'apprendimento automatico, velocizzando significativamente i calcoli che altrimenti richiederebbero molto più tempo sulle CPU tradizionali.

Un'altra opzione è servizi di colocation, ideale per le aziende che necessitano del pieno controllo del proprio hardware, beneficiando al contempo di strutture di data center di livello professionale. Questa configurazione consente alle aziende di personalizzare le configurazioni di storage per carichi di lavoro di serie temporali, garantendo al contempo l'accesso a un'alimentazione, un raffreddamento e una connettività di rete affidabili.

I vantaggi in termini di prestazioni offerti da queste soluzioni sono impressionanti. Ad esempio, TDengine ha dimostrato prestazioni oltre dieci volte superiori a quelle delle piattaforme generiche, utilizzando solo un quinto dello spazio di archiviazione. Nei test di benchmark condotti su 4.000 dispositivi, TDengine ha superato TimescaleDB di un fattore 87,1 e InfluxDB di 132 volte.

Vantaggi di una rete di data center globali

Una rete globale di data center offre numerosi vantaggi per i carichi di lavoro di analisi delle serie temporali. Bassa latenza È fondamentale per i flussi di dati in tempo reale provenienti da fonti distribuite. Avendo data center più vicini a queste fonti, i ritardi di rete vengono ridotti al minimo, garantendo una maggiore reattività del sistema.

Alta disponibilità Un altro importante vantaggio. Una rete di data center distribuiti in diverse regioni consente solide strategie di disaster recovery, garantendo la continuità operativa anche durante le interruzioni in aree specifiche. Inoltre, questa distribuzione geografica favorisce il bilanciamento del carico e migliora le prestazioni delle query, fornendo i dati dalla sede più vicina.

Conformità normativa diventa più gestibile con un'infrastruttura globale. I requisiti di residenza dei dati variano a seconda della regione e la presenza di più data center consente alle aziende di archiviare i dati entro confini geografici specifici senza compromettere le prestazioni. Questo approccio è fondamentale per l'ottimizzazione delle capacità di analisi delle serie temporali da parte di Serverion.

Come Serverion Supporta l'analisi delle serie temporali

Serverion affronta le sfide legate all'archiviazione e all'analisi di dati di serie temporali con un'infrastruttura globale progettata per l'acquisizione rapida dei dati e query a bassa latenza. La sua rete si estende su diverse sedi globali, con sedi chiave a L'Aia, nei Paesi Bassi, e New York, negli Stati Uniti, oltre a oltre 40 sedi in tutto il mondo, tra cui città come Amsterdam, Francoforte, Hong Kong, Singapore e Tokyo.

Offerte Serverion soluzioni di hosting scalabili Per soddisfare le esigenze dei carichi di lavoro time-series. I server privati virtuali (VPS) partono da $10/mese, mentre i server dedicati sono disponibili a partire da $75/mese. Questi server dedicati offrono configurazioni robuste, come processori Xeon Quad con 16 GB di RAM e due unità SATA da 1 TB, garantendo prestazioni affidabili.

Per le attività di apprendimento automatico comunemente utilizzate nell'analisi delle serie temporali, Serverion fornisce Server GPU AIQuesti server sono ideali per le organizzazioni che implementano modelli predittivi o sistemi di rilevamento delle anomalie in tempo reale.

Serverion offre anche servizi di colocation, offrendo alle aziende la flessibilità di implementare configurazioni hardware personalizzate in base alle specifiche esigenze dei loro database. Tra queste, array di storage specializzati, configurazioni ad alta capacità di memoria o opzioni di rete personalizzate, solitamente non disponibili nei pacchetti server standard.

Per migliorare ulteriormente l'affidabilità, Serverion fornisce servizi essenziali come Protezione DDoS, Certificati SSL a partire da $8/anno, e Supporto 24 ore su 24, 7 giorni su 7Queste funzionalità garantiscono la sicurezza e l'operatività dei sistemi di analisi delle serie temporali, il che è fondamentale per le applicazioni che si basano sulla raccolta e l'analisi continua dei dati.

Grazie alla sua portata globale, Serverion consente alle aziende di implementare sistemi di archiviazione di serie temporali più vicini alle loro fonti dati, che si tratti di sensori IoT in fabbrica, sistemi di trading finanziario o strumenti di monitoraggio di applicazioni distribuite. Questa vicinanza riduce la latenza e migliora le prestazioni delle query, consentendo agli utenti di accedere a dashboard e report di analisi con ritardi minimi.

Conclusione

Gestire l'archiviazione dei dati di serie temporali è diventata una priorità impellente, dato che le organizzazioni si trovano ad affrontare un'impennata esponenziale della crescita dei dati. Considerate quanto segue: Il 94% delle organizzazioni segnala che i propri dati si espandono più velocemente di quanto possano gestirli in modo efficacee alcune strutture sfornano milioni di punti dati ogni giorno. La portata della sfida è innegabile.

I sistemi tradizionali semplicemente non riescono a tenere il passo con le esigenze dei dati di serie temporali. A differenza dei dati statici, che forniscono istantanee isolate, i dati di serie temporali catturano modelli, tendenze e correlazioni nel tempo, trasformando le informazioni grezze in informazioni fruibili. I database di serie temporali specializzati sono progettati per gestire questi flussi rapidi e continui, offrendo l'analisi in tempo reale di cui le aziende hanno bisogno per rimanere competitive.

Per affrontare questo problema, le aziende devono abbinare soluzioni di storage avanzate con ambienti di hosting su misuraI fornitori come Serverion forniscono l'infrastruttura necessaria per distribuzioni su larga scala, offrendo servizi come server dedicati, capacità GPU AI e opzioni di colocationQueste caratteristiche, unite ai data center distribuiti a livello globale, non solo garantiscono una bassa latenza per le applicazioni in tempo reale, ma aiutano anche le aziende a soddisfare gli standard di conformità regionali.

La protezione futura delle tue operazioni inizia con database dedicati alle serie temporali e gestione automatizzata del ciclo di vita dei datiQuesti strumenti aiutano a semplificare l'archiviazione, a controllare i costi e a gettare le basi per un'analisi scalabile. Investendo oggi stesso nelle soluzioni giuste, le aziende possono posizionarsi per estrarre insight significativi, migliorare le operazioni e prosperare in un mondo basato sui dati.

Gli strumenti e l'infrastruttura sono già disponibili. L'opportunità di ottenere un vantaggio è a portata di mano: è il momento di coglierla.

Domande frequenti

Quali sono i principali vantaggi dell'utilizzo di database di serie temporali anziché dei tradizionali sistemi di archiviazione per la gestione di dati su larga scala?

I database di serie temporali (TSDB) sono progettati appositamente per gestire grandi volumi di dati con timestamp con un'efficienza impressionante, offrendo vantaggi distinti rispetto ai sistemi di archiviazione tradizionali.

Una caratteristica distintiva è la loro capacità di gestire compressione dei dati e abilitare recupero veloce, che semplifica l'analisi di enormi set di dati in intervalli di tempo specifici. I TSDB sono progettati anche per alti tassi di ingestione e analisi in tempo reale, rendendoli perfetti per scenari quali il monitoraggio continuo, l'individuazione di anomalie e il riconoscimento di modelli non appena emergono.

Un altro punto di forza fondamentale è il loro scalabilitàQuesti database possono espandersi senza problemi per soddisfare la crescente domanda di dati, mantenendo al contempo prestazioni di alto livello, il che li rende una scelta eccellente per le aziende che gestiscono operazioni sui dati complesse e urgenti.

In che modo le aziende possono gestire in modo efficiente l'archiviazione dei dati di serie temporali per rimanere convenienti e soddisfare al contempo le esigenze di conservazione e conformità a lungo termine?

Per gestire l'archiviazione dei dati di serie temporali in un modo efficiente e conveniente, le aziende possono rivolgersi a livelli di dati e tecniche di compressioneQuesti metodi funzionano spostando i dati più vecchi o meno utilizzati verso opzioni di archiviazione più convenienti, mantenendoli comunque accessibili quando necessario. Abbinando questo a criteri ben definiti politiche di conservazione dei dati garantisce che i dati obsoleti vengano archiviati o eliminati automaticamente, il che aiuta a gestire i costi di archiviazione e a rispettare gli standard di conformità.

Facendo un ulteriore passo avanti, le aziende dovrebbero valutare e perfezionare regolarmente le proprie pratiche di storage. Questo potrebbe includere l'utilizzo di soluzioni scalabili basate sul cloud o l'adozione di formati di dati che privilegiano l'efficienza. Integrando questi approcci, le aziende possono trovare un equilibrio intelligente tra prestazioni, esigenze di conformità e rispetto del budget.

In che modo una rete globale di data center migliora le prestazioni e l'affidabilità dell'analisi dei dati di serie temporali?

Una rete mondiale di data center è fondamentale per migliorare la velocità e l'affidabilità dell'analisi dei dati di serie temporali. Distribuendo l'infrastruttura in diverse sedi, contribuisce a ridurre latenza, fornisce ridondanzae riduce le possibilità di tempi di inattività. Questa configurazione supporta l'elaborazione dei dati in tempo reale e garantisce analisi fluide, anche durante i picchi di utilizzo.

Inoltre, la presenza di data center in diverse regioni aumenta la sicurezza e contribuisce a soddisfare i requisiti normativi. Consente alle aziende di archiviare ed elaborare i dati più vicino al luogo in cui vengono generati, semplificando il rispetto delle normative locali. Questa combinazione di velocità, affidabilità e adattabilità è fondamentale per scalare in modo efficiente l'archiviazione e l'analisi dei dati di serie temporali.

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