分析のための時系列データストレージのスケーリング
時系列データは、ほとんどのシステムが処理できるよりも速いペースで増加しています。 企業がこのデータを効果的に管理する方法は次のとおりです。
- なぜ重要なのか: 時系列データは、株価やセンサーの測定値など、時間の経過に伴う変化を追跡します。金融、製造、小売などの業界におけるリアルタイム分析には不可欠です。
- 課題: 従来のストレージシステムは、膨大なデータ量、高速なクエリ要件、そして長期的なストレージコストといった課題を抱えています。例えば、金融市場では1分間に最大100万件のトランザクションが発生します。
- 解決策: 専用の時系列データベース、圧縮率を向上させる列ベースのストレージ、データ保持のための自動化ポリシーを活用しましょう。InfluxDBやTimescaleDBなどのツールは、クエリの高速化とストレージコストの削減を実現します。
- 結果： スケーラブルなソリューションを使用する企業は、コストを削減し、洞察を加速し、製造のダウンタイムの削減や取引システムの最適化など、業務を改善できます。
クイックヒント: 低遅延のグローバルホスティングソリューションに投資する データセンター リアルタイムデータへの高速アクセスを保証します。
時系列データストレージを効果的に拡張するための実用的な手順、ツール、および戦略については、以下をお読みください。
Citus を使って時系列データ向けに Postgres をスケールする方法 | Citus Con: Postgres 2022 のイベント
時系列データストレージの一般的な問題
時系列データを効果的に管理することは容易ではありません。企業がリアルタイム分析にますます依存するようになるにつれ、従来のストレージシステムでは対応が困難になることがよくあります。時系列データの膨大な量と速度はボトルネックを引き起こし、タイムリーな洞察の抽出を困難にする可能性があります。
大容量・高速データ
時系列データの規模は、古いストレージシステムでは対応しきれないほどです。例えば金融市場は、最大で 1分あたり100万件の取引常にデータフローが生成され、遅延なく処理する必要があります。時系列データを管理する企業は、データの量、速度、多様性、信頼性など、複数の面で課題に直面しています。高度なリアルタイムフレームワークを導入したとしても、多様なデータソース間で一貫したパフォーマンスを維持することは依然として困難な課題です。
例えば、ある通信会社は、ユーザー行動データをより効率的に処理するために、データ取り込みシステムを刷新しました。その結果、顧客離脱を25%削減し、コストを削減しました。 年間$5百万 その過程で。
さらに問題を複雑にしているのは、時系列データはIoTセンサー、アプリケーションログ、金融フィード、監視システムなど複数のソースから生成されることが多く、それぞれが独自の形式と頻度を持っていることです。この変動性に対応できないシステムは、最大で 40%のコンピューティングリソース ピーク負荷時にも、大容量だけでなく多様なデータストリームを処理できるストレージシステムの重要性が強調されます。
高速クエリパフォーマンス要件
リアルタイム分析はスピードにかかっています。1秒未満のクエリパフォーマンスは不可欠ですが、多くの従来のデータベースではこの要求を満たすことができません。実際、 ウォール街の企業70%以上 高頻度ストリーミングデータと過去の状況を組み合わせるために、専用の時系列データベースが利用されています。このスピードの必要性は、取引システムがしばしば処理する資本市場のようなハイリスクな環境では特に重要です。 1秒あたり10万ティック そして、決定は数ミリ秒単位で行う必要があります。
高いカーディナリティとデータへの同時アクセスは複雑さを増します。クエリパフォーマンスの低下は、場合によっては 47分の1の削減 特にアルゴリズム取引においては、取引を阻害する要因となりかねません。そして、スピードの問題だけではありません。新規データと過去のデータの両方へのアクセスを維持することも同様に重要です。分析モデルは時間の経過とともに優位性を失い、パフォーマンスは時間とともに低下する可能性があります。 わずか6ヶ月で15% 再調整が行われない場合、最新のデータとアーカイブされたデータの両方に高速アクセスできるシステムの必要性が浮き彫りになります。
「従来の分析よりも飛躍的に価値を高めることができるインサイトですが、その価値は瞬間が過ぎれば消えてしまいます。」 – Forrester Research
データ保存コストと長期保存
時系列データを長期保存すると、コストが高くなる場合があります。アーカイブまたは削除されることが多い他の種類のビジネスデータとは異なり、時系列データは多くの場合、無期限に保持されます。規制要件、履歴分析、機械学習モデルのトレーニングなど、すべてがこのニーズに寄与しています。しかし、非効率的なタグ付けなど、不適切なデータ管理方法は、ストレージコストを大幅に引き上げる可能性があります。
これらの費用を管理するため、多くの組織は階層型ストレージ戦略を採用しています。リアルタイム分析に不可欠な最近のデータは、高性能なシステムに保存されます。一方、古いデータは圧縮して、より費用対効果の高いストレージソリューションに移動できる場合が多くあります。FacebookのGorillaデータベースは、このアプローチの好例です。高度な圧縮アルゴリズムを使用することで、データポイントのサイズを16バイトから平均1.5バイトに削減しました。 1.37バイト長期保管コストを大幅に削減します。
小売業やヘルスケアといった業界では、時系列分析による業務改善が見られる一方で、厳格なデータ保持ルールがストレージ予算を圧迫し続けています。長期にわたるデータ品質の維持は、これらの課題をさらに深刻化させるだけであり、リアルタイムの意思決定において競争力を維持したい企業にとって、拡張性と経済性に優れたストレージソリューションは不可欠です。
スケーラブルな時系列データストレージソリューション
時系列データの管理には、特にスケーラビリティ、パフォーマンス、コストといった面で、独自の課題が伴います。幸いなことに、最新のテクノロジーは、専用のデータベース、列指向ストレージ、そして自動管理ツールを用いて、これらの課題への対応を強化しています。
特殊な時系列データベース
特殊時系列データベース（TSDB）は、時系列データに必要な膨大なデータ取り込み速度と超高速クエリに対応するように設計されています。これらのデータベースは、リアルタイムデータと履歴データの両方を効率的に管理することに優れています。
インフラックスDB 3.0 TSM エンジンが際立っており、4.5 倍のデータ圧縮と 2.5 ～ 45 倍のクエリ速度を実現します。 タイムスケールDBPostgreSQLをベースに構築されたこのシステムは、ハイパーテーブルとチャンクによる自動パーティショニングにより、3倍のデータ量を処理しながら、10倍のリソース効率を実現しています。一方、 クエストDB TimescaleDB と比較して、取り込み速度が 3～10 倍高速化し、クエリ パフォーマンスが 270% 向上します。
これらのデータベースの簡単な比較は次のとおりです。
| 特徴 | タイムスケールDB | インフルックスDB | クエストDB |
|---|---|---|---|
| データベースモデル | リレーショナル | 時系列 | 時系列 |
| 拡張性 | 垂直、水平（レプリカの読み取り） | 水平 | 水平 |
| クエリ言語 | SQL | SQL、InfluxQL、Flux | SQL |
| データ保持ポリシー | 包括的な | 素晴らしい | 屈強 |
| インデックス作成と圧縮 | PostgreSQLの機能 | 専門TSM | 高度な柱状 |
これらのツールは時系列データに合わせてカスタマイズされており、さらに効率的なストレージ技術の基礎を築きます。
列ベースのストレージとデータ圧縮
列指向ストレージは時系列データにとって画期的なソリューションです。類似するデータ型を行ではなく列にグループ化することで、5～10倍の圧縮率を実現し、クエリ時に関連列のみが読み込まれるため、データ取得速度が向上します。この手法は、予測可能なパターンを示すことが多い時系列データに特に効果的です。
実際の結果はこのアプローチの有効性を実証しています。例えば、2023年3月には、 オクターブTimescaleのユーザーであるは、26を超える圧縮率を達成しました。同様に、 産業 ディスク使用量が平均97%減少したと報告され、 メーターグループ ハイパーテーブルで 90% 以上のスペースが節約されました。
「列指向データベースは、無関係なデータをスキップし、圧縮を活用するため、読み取り負荷の高い分析ワークロードに最適です。」 – AWS Redshiftチーム
列指向ストレージは、クエリパフォーマンスにおいても優れた性能を発揮します。300列のうちたった3列を取得するだけでも、行ベースのデータベースと比較して、わずか約1%のデータしか読み込まれません。時系列データのユースケースが中心となる分析重視のワークロードでは、この効率性は大幅なパフォーマンス向上とコスト削減につながります。
データベースの特殊化と組み合わせると、列指向ストレージはリアルタイム分析と大規模データ管理のための強力なツールになります。
自動データ管理ポリシー
自動化により、パフォーマンスとコストの両方が最適化され、時系列データの管理が簡素化されます。自動保存と階層型ストレージポリシーにより、手動による継続的な介入を必要とせずにシステムの効率性を維持できます。
データ保持ポリシーは、この自動化の基盤となります。 インフルックスDB そして タイムスケールDB 必要に応じて、時間単位、日単位、月単位など、データを自動的に期限切れにすることができます。例えば、TimescaleDBの 保持ポリシーの追加 この機能により、事前に定義された期間が経過すると古いデータを自動的に削除できます。
「適切に構造化されたデータ保持ポリシーは、コンプライアンス要件であるだけでなく、データ管理における戦略的資産でもあります。」 – Timescale Documentation
階層型ストレージは、使用状況に応じて高性能かつコスト効率の高いストレージ階層間でデータを移動することで、自動化をさらに一歩進めます。最新のデータは高速ストレージに保持され、リアルタイム分析に活用されます。一方、古いデータはより安価なストレージに移行されます。 アマゾンレッドシフト このアプローチをストアドプロシージャで例示すると、 sp_archive_dataは、データを Amazon S3 にエクスポートし、設定された保存期間後に高価なプライマリ ストレージからデータを削除します。
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時系列ストレージソリューションの実装方法
このセクションでは、スケーラブルな時系列ストレージを実装するための実践的な手順について詳しく説明します。プロセスは、ストレージのセットアップ、分析システムとの統合、そして強力なセキュリティ対策の確保という3つの主要なフェーズに分けられます。
適切なストレージ設定の選択
最初のステップは、データのニーズを評価することです。これには、取り込み速度、クエリ頻度、保持要件などが含まれます。データのクエリ方法は、時系列データベースの設計に大きく影響し、パフォーマンスとコストの両方に影響を与えます。
まず、データのコアコンポーネントを特定します。
- 寸法: 次のようなカテゴリデータ
デバイスタイプ,地域、 またはユーザーID. - 対策: 温度、CPU 使用率、トランザクション量などの数値。
- パーティションキー: データを効率的に整理するのに役立つキー。
例えば、Netflixは視聴履歴を最近のテーブルとアーカイブテーブルに分割することでストレージを最適化しています。また、膨大な視聴履歴を持つユーザーに対応するためにチャンク化を採用しており、パーティショニングが効果的にスケールすることを示しています。同様に、ビデオストリーミングアプリでは、 視聴者ID パーティションキーとしての使用は、その高いカーディナリティにより効果的ですが、 開始時間 そして 再生時間 有用な対策として役立ちます。
バッチ書き込みと共有属性により、データ取り込みがさらに効率化され、コストも削減されます。こうした基盤が整えば、リアルタイム分析システムとの統合がはるかに容易になります。
リアルタイム分析システムとの接続
リアルタイム分析には、並列処理と復元力をサポートする設計が必要です。Tibcoの分析担当シニアバイスプレジデント、マーク・パーマー氏は次のように述べています。「リアルタイム分析は、動きがあり、複雑で、時間的なものです。」
これらのニーズを満たすには、弾力的にスケーリングできる複数の取り込みエンジンを活用することが重要です。この構成により、数百万件ものレコードを低レイテンシで処理できるようになります。ただし、リアルタイム統合には、データが流れ始めた後にクレンジングや検証を行う機会が限られているため、導入前に徹底的なシミュレーションとテストを行う必要があります。
「リアルタイムデータ統合では、データを完全にクレンジングし検証する機会は限られています。つまり、データソースの系統と信頼性を注意深く追跡・記録するという、大変な作業を上流で実行する必要があるということです。」 – トニー・ベア氏、Ovum主席アナリスト
レジリエンス（回復力）を構築するには、データパイプラインの各フェーズを分離し、潜在的なコンポーネント障害に備えた計画を立てましょう。変更データキャプチャ（CDC）を活用して、データソースからの更新をほぼリアルタイムで適用することを検討しましょう。データソースをアプリケーションネットワーク内のAPIとしてパッケージ化することで、可視性が向上し、統合の柔軟性も向上します。
セキュリティ、バックアップ、コンプライアンス要件
時系列データを扱う場合、セキュリティは非常に重要です。特に、サイバー犯罪によるコストは2025年までに年間1兆4千億10500億ユーロに達すると予測されているためです。Continuityによる最近の調査では、エンタープライズ ストレージ システムには重大な脆弱性がしばしば存在し、平均してデバイス 1 台あたり 10 件のセキュリティ リスクがあり、そのうち 5 件が重大または重大なものであることが明らかになりました。
「データの紛失や盗難が発生した場合、迅速なデータ復旧が事業継続にとって重要であるのと同様に、データがどこに保存されているかに関わらず保護し、ストレージやバックアップシステム自体が攻撃の入り口にならないようにすることが、おそらくさらに重要です。」 - デニス・ハーン、Omdiaデータセンターストレージおよびデータ管理担当主席アナリスト
最も一般的なリスクは次のとおりです。
- 認証とID管理の弱さ
- 未対処の CVE (共通脆弱性識別子)
- 安全でないネットワークとプロトコルの構成
- 不十分な暗号化と鍵管理
- 緩いアクセス制御と承認ポリシー
これらのリスクを軽減するには、多要素認証（MFA）などの強力なアクセス制御を実施してください。データ侵害の81%は脆弱なパスワードに起因しています。セキュリティパッチでシステムを定期的に更新し、厳格なパスワードポリシーを適用してください。
GDPR、HIPAA、SOC2などの規制に準拠するために、保存時と転送時のデータを暗号化しましょう。3-2-1バックアップルール（データのコピーを2種類の異なるストレージに3つ保存し、1つをオフサイトに保管する）に従うことで、保護層がさらに強化されます。特にランサムウェア攻撃がバックアップを標的とするケースが増えている中、ゼロトラスト・アーキテクチャを採用することで、システムの安全性をさらに高めることができます。
さらに、時系列データのシナリオに合わせたインシデント対応計画を策定してください。定期的にサイバーセキュリティのトレーニングと監査を実施し、脆弱性が深刻化する前に特定しましょう。物理的なセキュリティも忘れず、データセンターとストレージインフラストラクチャを収容するデバイスを保護しましょう。内部脅威は74%の組織にリスクをもたらしており、包括的な保護には監視と厳格なアクセス制御が不可欠です。
時系列データのためのエンタープライズホスティングの使用
時系列データを格納するためのスケーラブルなシステムを設計する際には、ホスティングインフラストラクチャがパフォーマンス、信頼性、そしてコストを左右する上で重要な役割を果たします。エンタープライズホスティングプロバイダーは、迅速なデータ取り込みや複雑な分析クエリの実行など、時系列ワークロード特有のニーズに合わせてカスタマイズされたソリューションを提供しています。
エンタープライズホスティングプロバイダーが提供する機能
エンタープライズホスティングプロバイダーは、時系列ストレージ向けに特別に設計された機能を提供しています。特に注目すべき選択肢の一つは 専用サーバーは、ワークロード専用のリソースを割り当てます。これにより、共有リソースに起因するパフォーマンスの問題が解消され、時系列データの一貫した操作が保証されます。
予測分析や異常検出などのタスクでは、 AI GPUサーバー 登場です。これらのサーバーは機械学習向けに最適化されており、従来のCPUでははるかに長い時間がかかる計算を大幅に高速化します。
もう一つの選択肢は コロケーションサービスプロフェッショナルグレードのデータセンター施設のメリットを活用しながら、ハードウェアを完全に制御する必要がある企業に最適です。この構成により、企業は信頼性の高い電源、冷却、ネットワーク接続を確保しながら、時系列ワークロードに合わせてストレージ構成をカスタマイズできます。
このようなソリューションによるパフォーマンス上のメリットは目覚ましいものがあります。例えば、TDengineは、汎用プラットフォームの10倍以上のパフォーマンスを、わずか5分の1のストレージ容量で実現しています。4,000台のデバイスを対象としたベンチマークテストでは、TDengineはTimescaleDBの87.1倍、InfluxDBの132倍という優れたパフォーマンスを示しました。
グローバルデータセンターネットワークの利点
データセンターのグローバル ネットワークは、時系列分析ワークロードにさまざまな利点をもたらします。 低遅延 分散ソースからのリアルタイムデータストリームには、データセンターの設置が不可欠です。データセンターをこれらのソースに近づけることで、ネットワーク遅延が最小限に抑えられ、システムの応答速度が向上します。
高可用性 これも大きなメリットです。複数の地域にまたがるデータセンターネットワークにより、堅牢な災害復旧戦略が実現し、特定の地域で障害が発生した場合でも事業継続性を確保できます。さらに、この地理的分散は負荷分散に役立ち、最も近い場所からデータを提供することでクエリパフォーマンスを向上させます。
規制遵守 グローバルインフラストラクチャにより、管理性が向上します。データレジデンシー要件は地域によって異なりますが、複数のデータセンター拠点を持つことで、企業はパフォーマンスを犠牲にすることなく、特定の地理的境界内にデータを保存できます。このアプローチは、Serverionが時系列分析機能を最適化する上で中心的な役割を果たしています。
どうやって Serverion 時系列分析をサポート
Serverionは、迅速なデータ取り込みと低レイテンシのクエリを実現するグローバルインフラストラクチャにより、時系列データの保存と分析の課題に取り組んでいます。同社のネットワークは世界各地に広がっており、主要拠点はオランダのハーグと米国ニューヨークに加え、アムステルダム、フランクフルト、香港、シンガポール、東京などの都市を含む世界40以上の拠点に展開しています。
Serverionが提供する スケーラブルなホスティングソリューション 時系列ワークロードの需要に対応します。仮想プライベートサーバーは月額$10から、専用サーバーは月額$75からご利用いただけます。これらの専用サーバーは、Xeon Quadプロセッサ、16GB RAM、デュアル1TB SATAドライブなどの堅牢な構成を備え、信頼性の高いパフォーマンスを保証します。
時系列分析でよく使用される機械学習タスクの場合、Serverionは AI GPUサーバーこれらのサーバーは、予測モデルやリアルタイムの異常検出システムを実装する組織に最適です。
Serverionはまた、 コロケーションサービス企業は、データベース固有のニーズに合わせてカスタマイズされたハードウェア構成を柔軟に導入できます。これには、特殊なストレージアレイ、大容量メモリ構成、標準サーバーパッケージでは通常提供されないカスタムネットワークオプションなどが含まれます。
信頼性をさらに高めるために、Serverionは次のような重要なサービスを提供しています。 DDoS 保護, SSL証明書 年間$8から始まり、 24時間365日サポートこれらの機能により、時系列分析システムの安全性と運用性が維持されます。これは、継続的なデータ収集と分析に依存するアプリケーションにとって重要です。
Serverionはグローバルなリーチを誇り、工場のIoTセンサー、金融取引システム、分散アプリケーション監視ツールなど、データソースに近い場所に時系列ストレージシステムを導入することを可能にします。この近接性によりレイテンシが短縮され、クエリパフォーマンスが向上し、ユーザーは最小限の遅延で分析ダッシュボードやレポートにアクセスできます。
結論
組織がデータ量の急増に直面する中、時系列データストレージの管理は喫緊の課題となっています。以下の点にご留意ください。 94%の組織が、データを効果的に管理できるよりも速いペースで拡大していると報告しています。施設によっては、毎日数百万ものデータポイントを大量に生成しています。課題の規模は計り知れません。
従来のシステムでは、時系列データの需要に追いつくことができません。静的データとは異なり、時系列データは、時系列のパターン、傾向、相関関係を時間経過とともに捉え、生の情報を実用的な洞察へと変換します。専用の時系列データベースは、こうした高速かつ継続的なストリームを処理するように設計されており、企業が競争力を維持するために必要なリアルタイム分析を提供します。
これに対処するには、企業は高度なストレージソリューションと カスタマイズされたホスティング環境Serverionのようなプロバイダーは、大規模な導入に必要なインフラストラクチャを提供し、次のようなサービスを提供しています。 専用サーバー、AI GPU機能、コロケーションオプションこれらの機能と世界各地に分散されたデータ センターを組み合わせることで、リアルタイム アプリケーションの低レイテンシが保証されるだけでなく、企業が地域のコンプライアンス基準を満たすのにも役立ちます。
将来を見据えた事業運営は 専用の時系列データベース そして 自動化されたデータライフサイクル管理これらのツールは、ストレージの効率化、コスト管理、そしてスケーラブルな分析基盤の構築に役立ちます。適切なソリューションに今すぐ投資することで、企業は有意義なインサイトを抽出し、業務を改善し、データドリブンな世界で成功するための基盤を築くことができます。
ツールとインフラはすでに整っています。優位性を獲得するチャンスはすぐそこにあります。今こそ、それを掴む時です。
よくある質問
大規模データを管理するために、従来のストレージ システムの代わりに時系列データベースを使用する主な利点は何ですか?
時系列データベース (TSDB) は、大量のタイムスタンプ付きデータを優れた効率で管理するために特別に構築されており、従来のストレージ システムに比べて明確な利点を提供します。
際立った特徴の一つは、 データ圧縮 有効にする 高速検索これにより、特定の期間にわたる膨大なデータセットの分析が容易になります。TSDBはまた、 高い摂取率 そして リアルタイム分析そのため、継続的な監視、異常の発見、出現したパターンの認識などのシナリオに最適です。
もう一つの重要な強みは スケーラビリティこれらのデータベースは、最高レベルのパフォーマンスを維持しながら、増大するデータ需要に合わせてシームレスに拡張できるため、複雑で時間に敏感なデータ操作を扱う企業にとって最適な選択肢となります。
企業は、長期的な保存とコンプライアンスのニーズを満たしながらコスト効率を維持するために、時系列データストレージを効率的に管理するにはどうすればよいでしょうか。
時系列データストレージを効率的かつ予算に優しい方法で処理するには、企業は データ階層化 そして 圧縮技術これらの方法は、古いデータやあまり使用されていないデータをより手頃なストレージオプションに移行し、必要なときにアクセスできるようにすることで機能します。これを明確に定義された データ保持ポリシー 古いデータがアーカイブされるか自動的に削除されることを保証し、ストレージ コストを管理し、コンプライアンス標準に準拠するのに役立ちます。
さらに一歩進んで、企業はストレージ運用を定期的に評価し、改善する必要があります。これには、スケーラブルなクラウドベースのソリューションの活用や、効率性を重視したデータ形式の採用などが含まれます。これらのアプローチを組み合わせることで、企業はパフォーマンス、コンプライアンス要件、そして予算内での適切なバランスを実現できます。
グローバルなデータセンター ネットワークは、時系列データ分析のパフォーマンスと信頼性をどのように向上させるのでしょうか?
時系列データ分析の速度と信頼性を向上させるには、世界規模のデータセンターネットワークが鍵となります。インフラストラクチャを複数の拠点に分散させることで、 レイテンシー、提供 冗長性、ダウンタイムの可能性を低減します。この設定により、リアルタイムのデータ処理がサポートされ、ピーク時でもスムーズな分析が可能になります。
さらに、複数の地域にデータセンターを配置することで、セキュリティが強化され、規制要件への準拠が容易になります。企業はデータが生成された場所に近い場所でデータを保存・処理できるため、現地の規制への準拠が容易になります。このスピード、信頼性、そして適応性の組み合わせは、時系列データの保存と分析を効率的に拡張するために不可欠です。
