Skalowanie przechowywania danych szeregów czasowych na potrzeby analiz
Dane szeregów czasowych rosną szybciej, niż większość systemów jest w stanie obsłużyć. Oto w jaki sposób firmy mogą skutecznie zarządzać tymi danymi:
- Dlaczego to ważne: Dane szeregów czasowych śledzą zmiany w czasie, takie jak ceny akcji czy odczyty czujników. Są one kluczowe dla analiz w czasie rzeczywistym w branżach takich jak finanse, produkcja i handel detaliczny.
- Wyzwania: Tradycyjne systemy pamięci masowej borykają się z dużymi wolumenami danych, wymaganiami dotyczącymi szybkich zapytań i długoterminowymi kosztami przechowywania. Na przykład rynki finansowe generują nawet milion transakcji na minutę.
- Rozwiązania: Korzystaj ze specjalistycznych baz danych szeregów czasowych, pamięci kolumnowej dla lepszej kompresji oraz zautomatyzowanych zasad retencji danych. Narzędzia takie jak InfluxDB i TimescaleDB oferują szybsze zapytania i niższe koszty przechowywania.
- Wyniki: Firmy korzystające ze skalowalnych rozwiązań mogą obniżyć koszty, przyspieszyć proces analiz i usprawnić działanie, np. ograniczając przestoje w produkcji lub optymalizując systemy handlowe.
Szybka wskazówka: Zainwestuj w dostosowane rozwiązania hostingowe o niskim opóźnieniu na całym świecie centra danych aby zapewnić szybki dostęp do danych w czasie rzeczywistym.
Czytaj dalej, aby poznać praktyczne kroki, narzędzia i strategie pozwalające skutecznie skalować przechowywanie danych szeregów czasowych.
Jak skalować Postgres dla danych szeregów czasowych za pomocą Citus | Citus Con: Wydarzenie poświęcone Postgres 2022
Typowe problemy z przechowywaniem danych szeregów czasowych
Efektywne zarządzanie danymi szeregów czasowych to nie lada wyzwanie. Ponieważ firmy coraz częściej polegają na analityce w czasie rzeczywistym, tradycyjne systemy pamięci masowej często mają trudności z nadążaniem. Ogromna objętość i szybkość danych szeregów czasowych może tworzyć wąskie gardła, utrudniając wyciąganie aktualnych wniosków.
Duża objętość i prędkość danych
Ogromna skala danych szeregów czasowych może przytłoczyć starsze systemy pamięci masowej. Weźmy na przykład rynki finansowe – mogą one generować nawet 1 milion transakcji na minutę, generując stały przepływ danych, które muszą być przetwarzane bez opóźnień. Firmy zarządzające danymi szeregów czasowych stoją przed wyzwaniami na wielu płaszczyznach: wolumenem danych, ich szybkością, różnorodnością i niezawodnością. Nawet przy użyciu zaawansowanych platform czasu rzeczywistego, utrzymanie spójnej wydajności w różnych źródłach danych pozostaje trudnym wyzwaniem.
Na przykład firma telekomunikacyjna zmodernizowała swój system pozyskiwania danych, aby wydajniej przetwarzać dane o zachowaniach użytkowników. Rezultat? Zmniejszyła liczbę odchodzących klientów o 251 TP3T, oszczędzając $5 milionów rocznie w trakcie.
Sytuację dodatkowo komplikuje fakt, że dane szeregów czasowych często pochodzą z wielu źródeł – czujników IoT, logów aplikacji, kanałów finansowych i systemów monitorowania – z których każde ma swój własny format i częstotliwość. Systemy, które nie radzą sobie z tą zmiennością, ryzykują stratą nawet 40% zasobów obliczeniowych podczas szczytowych obciążeń. Podkreśla to znaczenie systemów pamięci masowej, które mogą obsługiwać nie tylko duże wolumeny, ale także zróżnicowane strumienie danych.
Wymagania dotyczące wydajności szybkich zapytań
Analityka w czasie rzeczywistym opiera się na szybkości. Wydajność zapytań poniżej sekundy jest kluczowa, jednak wiele tradycyjnych baz danych po prostu nie jest w stanie sprostać temu wymaganiu. W rzeczywistości, ponad 70% firm z Wall Street Polegają na specjalistycznych bazach danych szeregów czasowych, aby łączyć strumieniowe dane o wysokiej częstotliwości z kontekstem historycznym. Ta potrzeba szybkości jest szczególnie krytyczna w środowiskach o wysokiej stawce, takich jak rynki kapitałowe, gdzie systemy transakcyjne często przetwarzają 100 000 tyknięć na sekundę a decyzje muszą być podejmowane w milisekundach.
Wysoka kardynalność i jednoczesny dostęp do danych zwiększają złożoność. Spowolnienie wydajności zapytań – czasami aż do 47-krotna redukcja – mogą zakłócić operacje, zwłaszcza w handlu algorytmicznym. I nie chodzi tylko o szybkość; równie ważne jest utrzymanie dostępu zarówno do nowych, jak i historycznych danych. Modele analityczne mogą z czasem tracić na przewadze, a ich wydajność spada. 15% w zaledwie sześć miesięcy jeśli nie zostaną ponownie skalibrowane. Podkreśla to potrzebę systemów, które zapewniają szybki dostęp zarówno do najnowszych, jak i archiwalnych danych.
„Wnioski, które mogą przynieść wykładniczo większą wartość niż tradycyjna analityka, ale wartość ta traci na znaczeniu i znika, gdy tylko moment przeminie”. – Forrester Research
Koszty przechowywania danych i ich długoterminowe przechowywanie
Długoterminowe przechowywanie danych szeregów czasowych może być kosztowne. W przeciwieństwie do innych rodzajów danych biznesowych, które często można zarchiwizować lub usunąć, dane szeregów czasowych są często przechowywane bezterminowo. Do tego przyczyniają się wymogi regulacyjne, analiza historyczna i trenowanie modeli uczenia maszynowego. Jednak złe praktyki zarządzania danymi – takie jak nieefektywne tagowanie – mogą znacznie zwiększyć koszty przechowywania.
Aby zarządzać tymi wydatkami, wiele organizacji decyduje się na strategie wielopoziomowego przechowywania danych. Najnowsze dane, niezbędne do analiz w czasie rzeczywistym, są przechowywane w systemach o wysokiej wydajności. Starsze dane można jednak często kompresować i przenosić do bardziej ekonomicznych rozwiązań pamięci masowej. Baza danych Gorilla Facebooka jest doskonałym przykładem tego podejścia. Dzięki zastosowaniu zaawansowanych algorytmów kompresji udało się zmniejszyć rozmiar punktów danych z 16 bajtów do średnio 16 bajtów. 1,37 bajta, co pozwoliło na obniżenie kosztów długoterminowego magazynowania.
Podczas gdy branże takie jak handel detaliczny i opieka zdrowotna odnotowały poprawę operacyjną dzięki analityce szeregów czasowych, surowe zasady przechowywania danych nadal obciążają budżety na pamięć masową. Utrzymanie jakości danych w czasie tylko pogłębia te wyzwania, sprawiając, że skalowalne i ekonomiczne rozwiązania pamięci masowej stają się koniecznością dla firm, które chcą utrzymać konkurencyjność w podejmowaniu decyzji w czasie rzeczywistym.
Rozwiązania do skalowalnego przechowywania danych szeregów czasowych
Zarządzanie danymi szeregów czasowych wiąże się z szeregiem wyzwań, zwłaszcza w zakresie skalowalności, wydajności i kosztów. Na szczęście nowoczesne technologie rozwiązały te problemy, wykorzystując specjalistyczne bazy danych, kolumnową pamięć masową i zautomatyzowane narzędzia do zarządzania.
Specjalistyczne bazy danych szeregów czasowych
Specjalistyczne bazy danych szeregów czasowych (TSDB) zostały zaprojektowane z myślą o obsłudze ogromnego tempa pobierania danych i błyskawicznych zapytań, których wymagają dane szeregów czasowych. Bazy te doskonale radzą sobie z efektywnym zarządzaniem zarówno danymi w czasie rzeczywistym, jak i danymi historycznymi.
InfluxDB 3.0 wyróżnia się silnikiem TSM, który oferuje 4,5-krotnie lepszą kompresję danych i 2,5–45-krotnie większą prędkość zapytań. Skala czasuDB, oparty na PostgreSQL, wykorzystuje automatyczne partycjonowanie z hipertabelami i fragmentami, aby osiągnąć 10-krotnie bardziej efektywne wykorzystanie zasobów przy obsłudze trzykrotnie większej ilości danych. Tymczasem QuestDB zapewnia prędkość przetwarzania danych od 3 do 10 razy większą i zwiększa wydajność zapytań o 270% w porównaniu do TimescaleDB.
Oto szybkie porównanie tych baz danych:
| Funkcja | Skala czasuDB | InfluxDB | QuestDB |
|---|---|---|---|
| Model bazy danych | Relacyjny | Szeregi czasowe | Szeregi czasowe |
| Skalowalność | Pionowe, Poziome (odczyt replik) | Poziomy | Poziomy |
| Język zapytań | SQL | SQL, InfluxQL, Flux | SQL |
| Zasady przechowywania danych | Wyczerpujący | Doskonały | Solidny |
| Indeksowanie i kompresja | Funkcje PostgreSQL | Specjalistyczny TSM | Zaawansowany kolumnowy |
Narzędzia te są dostosowane do danych szeregów czasowych i stanowią podstawę jeszcze bardziej wydajnych technik przechowywania danych.
Przechowywanie oparte na kolumnach i kompresja danych
Przechowywanie kolumnowe to przełom w przypadku danych szeregów czasowych. Grupując podobne typy danych w kolumny, a nie w wiersze, osiąga współczynnik kompresji 5–10x i umożliwia szybsze wyszukiwanie, ponieważ podczas zapytań odczytywane są tylko odpowiednie kolumny. Ta metoda jest szczególnie skuteczna w przypadku danych szeregów czasowych, które często podążają za przewidywalnymi wzorcami.
Wyniki w świecie rzeczywistym dowodzą skuteczności tego podejścia. Na przykład w marcu 2023 r. Oktawa, użytkownik Timescale, osiągnął współczynnik kompresji wynoszący ponad 26. Podobnie, Przemysłowy odnotowano średnią redukcję wykorzystania dysku o 97% i Grupa METER zaobserwowali oszczędność miejsca na poziomie 90% w swoich hipertabelach.
„Bazy danych kolumnowe sprawdzają się w obciążeniach analitycznych wymagających dużej liczby odczytów, ponieważ pomijają nieistotne dane i wykorzystują kompresję”. – Zespół AWS Redshift
Pamięć kolumnowa sprawdza się również pod względem wydajności zapytań. Wyobraź sobie pobranie zaledwie 3 kolumn z 300 – odczytuje się tylko około 11 TP3T danych w porównaniu z bazą danych opartą na wierszach. W przypadku obciążeń intensywnie wykorzystujących analitykę, które często dominują w przypadku zastosowań opartych na szeregach czasowych, ta efektywność przekłada się na znaczny wzrost wydajności i oszczędności kosztów.
W połączeniu ze specjalizacją w zakresie baz danych, kolumnowe przechowywanie danych staje się potężnym narzędziem do przeprowadzania analiz w czasie rzeczywistym i zarządzania danymi na dużą skalę.
Zautomatyzowane zasady zarządzania danymi
Automatyzacja upraszcza zarządzanie danymi szeregów czasowych, optymalizując zarówno wydajność, jak i koszty. Zautomatyzowane przechowywanie i wielopoziomowe strategie magazynowania zapewniają wydajność systemów bez konieczności ciągłej ręcznej interwencji.
Zasady przechowywania danych stanowią podstawę tej automatyzacji. Narzędzia takie jak InfluxDB i Skala czasuDB Umożliwia automatyczne wygasanie danych w zależności od potrzeb – co godzinę, dzień lub miesiąc. Na przykład TimescaleDB dodaj_politykę_retencji Funkcja ta umożliwia automatyczne usuwanie nieaktualnych danych po osiągnięciu przez nie określonego wieku.
„Dobrze ustrukturyzowana polityka przechowywania danych to nie tylko wymóg zgodności, ale także strategiczny atut w zarządzaniu danymi”. – Dokumentacja skali czasowej
Pamięć warstwowa idzie o krok dalej w automatyzacji, przenosząc dane między wydajnymi i ekonomicznymi warstwami pamięci masowej w zależności od wykorzystania. Najnowsze dane pozostają w szybkiej pamięci masowej do celów analiz w czasie rzeczywistym, a starsze dane są przenoszone do tańszej pamięci masowej. Amazon Redshift ilustruje to podejście za pomocą procedur składowanych, takich jak sp_archive_data, który eksportuje dane do Amazon S3 i usuwa je z kosztownej pamięci masowej po upływie określonego okresu przechowywania.
sbb-itb-59e1987
Jak wdrożyć rozwiązania do przechowywania szeregów czasowych
W tej sekcji omówiono praktyczne kroki wdrażania skalowalnego magazynu danych szeregów czasowych. Proces ten można podzielić na trzy kluczowe fazy: konfigurację magazynu, integrację z systemami analitycznymi oraz zapewnienie silnych zabezpieczeń.
Wybór właściwej konfiguracji pamięci masowej
Pierwszym krokiem jest ocena potrzeb w zakresie danych, w tym szybkości pobierania, częstotliwości zapytań i wymagań dotyczących retencji. Sposób, w jaki dane są odpytywane, ma znaczący wpływ na projekt bazy danych szeregów czasowych, wpływając zarówno na wydajność, jak i koszty.
Zacznij od zidentyfikowania podstawowych komponentów swoich danych:
- Wymiary:Dane kategoryczne, takie jak
typ_urządzenia,region, Lubidentyfikator użytkownika. - Środki: Wartości liczbowe, takie jak temperatura, wykorzystanie procesora lub kwoty transakcji.
- Klucze partycji:Klucze pomagające efektywnie organizować dane.
Na przykład Netflix optymalizuje swoją pamięć masową, dzieląc historię przeglądania na tabele ostatnio przeglądane i archiwalne. Używają również fragmentacji do obsługi użytkowników z rozbudowaną historią, co pokazuje, jak efektywne skalowanie partycjonowania jest możliwe. Podobnie w aplikacji do strumieniowego przesyłania wideo, używając identyfikator_widza jako klucz partycji działa dobrze ze względu na swoją wysoką kardynalność, podczas gdy metryki takie jak czas_rozpoczęcia i czas_odtwarzania służyć jako użyteczne środki.
Zapis wsadowy i współdzielone atrybuty mogą dodatkowo usprawnić pozyskiwanie danych i obniżyć koszty. Po wdrożeniu tej podstawy, integracja z systemami analityki w czasie rzeczywistym staje się znacznie łatwiejsza.
Łączenie się z systemami analityki w czasie rzeczywistym
Analityka w czasie rzeczywistym wymaga projektu, który obsługuje przetwarzanie równoległe i odporność. Jak ujął to Mark Palmer, starszy wiceprezes ds. analityki w Tibco: „To się zmienia, jest brudne i ma charakter czasowy”.
Aby sprostać tym wymaganiom, należy korzystać z wielu silników przetwarzania danych, które można elastycznie skalować. Taka konfiguracja gwarantuje obsługę milionów rekordów z niskim opóźnieniem. Jednak integracja w czasie rzeczywistym wymaga również gruntownej symulacji i testów przed wdrożeniem, ponieważ możliwości czyszczenia lub walidacji danych po ich przesłaniu są ograniczone.
„W przypadku integracji danych w czasie rzeczywistym nie ma aż tak wielu możliwości pełnego oczyszczenia i walidacji danych. Oznacza to, że większość pracy musi być wykonywana na wczesnym etapie, starannie śledząc i dokumentując pochodzenie źródeł danych oraz ich wiarygodność”. – Tony Baer, główny analityk w Ovum
Aby zwiększyć odporność, rozdziel poszczególne fazy potoku danych i zaplanuj działania na wypadek potencjalnych awarii komponentów. Rozważ użycie funkcji przechwytywania zmian danych (CDC), aby wprowadzać aktualizacje ze źródeł danych niemal w czasie rzeczywistym. Pakowanie źródeł danych jako interfejsów API w sieci aplikacji może również poprawić widoczność i zwiększyć elastyczność integracji.
Wymagania dotyczące bezpieczeństwa, tworzenia kopii zapasowych i zgodności
Bezpieczeństwo ma kluczowe znaczenie w przypadku danych szeregów czasowych, zwłaszcza że szacuje się, iż koszty cyberprzestępczości do 2025 r. osiągną 14 bilionów dolarów rocznie. Z niedawnego badania przeprowadzonego przez Continuity wynika, że korporacyjne systemy pamięci masowej często mają poważne luki w zabezpieczeniach – średnio 10 zagrożeń bezpieczeństwa na urządzenie, przy czym 5 oznacza wysokie lub krytyczne ryzyko.
„Chociaż szybkie odzyskiwanie danych jest ważne dla ciągłości działania firmy w przypadku ich utraty lub kradzieży, to prawdopodobnie jeszcze ważniejsza jest ochrona danych niezależnie od miejsca ich przechowywania i niedopuszczenie, by systemy pamięci masowej i tworzenia kopii zapasowych stały się punktem wejścia dla ataku”. – Dennis Hahn, główny analityk ds. pamięci masowej i zarządzania danymi w centrum danych, Omdia
Do najczęstszych zagrożeń zalicza się:
- Słabe uwierzytelnianie i zarządzanie tożsamością
- Niezaadresowane CVE (typowe luki i zagrożenia)
- Niezabezpieczone konfiguracje sieci i protokołów
- Słabe szyfrowanie i zarządzanie kluczami
- Niewłaściwa polityka kontroli dostępu i autoryzacji
Aby zminimalizować te zagrożenia, należy wdrożyć rygorystyczne mechanizmy kontroli dostępu, takie jak uwierzytelnianie wieloskładnikowe (MFA), ponieważ 81% naruszeń danych wynika ze słabych haseł. Regularnie aktualizuj systemy, wprowadzając poprawki zabezpieczeń i egzekwuj rygorystyczne zasady dotyczące haseł.
Szyfruj dane w spoczynku i w ruchu, aby zachować zgodność z przepisami takimi jak RODO, HIPAA i SOC2. Przestrzeganie zasady tworzenia kopii zapasowych 3-2-1 – przechowywanie trzech kopii danych na dwóch różnych nośnikach, z czego jedna poza siedzibą firmy – zapewnia dodatkową warstwę ochrony. Wdrożenie architektury Zero Trust może dodatkowo zabezpieczyć systemy, zwłaszcza że ataki ransomware coraz częściej atakują kopie zapasowe.
Dodatkowo, opracuj plan reagowania na incydenty dostosowany do scenariuszy danych szeregów czasowych. Przeprowadzaj regularne szkolenia i audyty z zakresu cyberbezpieczeństwa, aby identyfikować luki w zabezpieczeniach, zanim się rozwiną. Nie zaniedbuj bezpieczeństwa fizycznego – chroń centra danych i urządzenia, na których znajduje się infrastruktura pamięci masowej. W obliczu zagrożeń wewnętrznych, które stanowią zagrożenie dla 74% organizacji, monitorowanie i ścisła kontrola dostępu są niezbędne dla kompleksowej ochrony.
Korzystanie z hostingu korporacyjnego do danych szeregów czasowych
Podczas projektowania skalowalnych systemów do przechowywania danych szeregów czasowych, infrastruktura hostingowa odgrywa kluczową rolę w określaniu wydajności, niezawodności i kosztów. Dostawcy hostingu dla przedsiębiorstw oferują rozwiązania dostosowane do unikalnych wymagań obciążeń szeregów czasowych, takich jak obsługa szybkiego pobierania danych i uruchamianie złożonych zapytań analitycznych.
Funkcje oferowane przez dostawców hostingu korporacyjnego
Dostawcy hostingu korporacyjnego oferują funkcje zaprojektowane specjalnie do przechowywania danych szeregów czasowych. Jedną z wyróżniających się opcji jest dedykowane serwery, które przydzielają zasoby wyłącznie do Twojego obciążenia. Eliminuje to problemy z wydajnością spowodowane współdzieleniem zasobów, zapewniając spójność operacji dla danych szeregów czasowych.
W przypadku zadań takich jak analityka predykcyjna i wykrywanie anomalii, Serwery GPU AI wchodzą do gry. Te serwery są zoptymalizowane pod kątem uczenia maszynowego, co znacznie przyspiesza obliczenia, które w innym przypadku zajęłyby znacznie więcej czasu na tradycyjnych procesorach.
Inną opcją jest usługi kolokacji, idealne dla przedsiębiorstw potrzebujących pełnej kontroli nad sprzętem, a jednocześnie korzystających z profesjonalnych centrów danych. Ta konfiguracja pozwala firmom dostosować konfiguracje pamięci masowej do obciążeń szeregów czasowych, zapewniając jednocześnie dostęp do niezawodnego zasilania, chłodzenia i łączności sieciowej.
Korzyści wydajnościowe płynące z takich rozwiązań są imponujące. Na przykład TDengine wykazał ponad dziesięciokrotnie wyższą wydajność niż platformy ogólnego przeznaczenia, wykorzystując zaledwie jedną piątą przestrzeni dyskowej. W testach porównawczych obejmujących 4000 urządzeń, TDengine przewyższył TimescaleDB o współczynnik 87,1, a InfluxDB o współczynnik 132.
Zalety globalnej sieci centrów danych
Globalna sieć centrów danych oferuje szereg korzyści w zakresie analiz szeregów czasowych. Niskie opóźnienie ma kluczowe znaczenie dla strumieni danych w czasie rzeczywistym z rozproszonych źródeł. Dzięki umieszczeniu centrów danych bliżej tych źródeł, opóźnienia sieciowe są minimalizowane, co zapewnia szybszą reakcję systemu.
Wysoka dostępność To kolejna istotna zaleta. Sieć centrów danych w różnych regionach umożliwia skuteczne strategie odzyskiwania po awarii, zapewniając ciągłość działania nawet w przypadku awarii w określonych obszarach. Ponadto, takie rozproszenie geograficzne ułatwia równoważenie obciążenia i poprawia wydajność zapytań, udostępniając dane z najbliższej lokalizacji.
Zgodność z przepisami staje się łatwiejsze w zarządzaniu dzięki globalnej infrastrukturze. Wymagania dotyczące rezydencji danych różnią się w zależności od regionu, a posiadanie wielu centrów danych pozwala firmom przechowywać dane w określonych granicach geograficznych bez utraty wydajności. To podejście jest kluczowe dla sposobu, w jaki Serverion optymalizuje możliwości analityki szeregów czasowych.
Jak Serverion Obsługuje analizę szeregów czasowych
Serverion rozwiązuje problemy związane z przechowywaniem i analizą danych szeregów czasowych dzięki globalnej infrastrukturze zaprojektowanej do szybkiego pobierania danych i wykonywania zapytań z niskimi opóźnieniami. Sieć firmy obejmuje wiele lokalizacji na całym świecie, z kluczowymi obiektami w Hadze w Holandii i Nowym Jorku w USA, a także ponad 40 dodatkowych lokalizacji na całym świecie, w tym w takich miastach jak Amsterdam, Frankfurt, Hongkong, Singapur i Tokio.
Oferty serwerowe skalowalne rozwiązania hostingowe aby sprostać wymaganiom obciążeń szeregów czasowych. Wirtualne serwery prywatne (VPS) zaczynają się od $10 miesięcznie, a serwery dedykowane od $75 miesięcznie. Te serwery dedykowane oferują solidne konfiguracje, takie jak procesory Xeon Quad z 16 GB pamięci RAM i dwa dyski SATA o pojemności 1 TB, gwarantując niezawodną wydajność.
W przypadku zadań uczenia maszynowego powszechnie stosowanych w analityce szeregów czasowych Serverion zapewnia Serwery GPU AISerwery te idealnie nadają się dla organizacji wdrażających modele predykcyjne lub systemy wykrywania anomalii w czasie rzeczywistym.
Serverion oferuje również usługi kolokacji, dając przedsiębiorstwom elastyczność we wdrażaniu niestandardowych konfiguracji sprzętowych dostosowanych do ich specyficznych potrzeb w zakresie baz danych. Obejmuje to specjalistyczne macierze pamięci masowej, konfiguracje o dużej pojemności lub niestandardowe opcje sieciowe, które zazwyczaj nie są dostępne w standardowych pakietach serwerowych.
Aby jeszcze bardziej zwiększyć niezawodność, Serverion zapewnia podstawowe usługi, takie jak: Ochrona przed atakami DDoS, Certyfikaty SSL zaczynając od $8/rok i Wsparcie 24/7Funkcje te gwarantują bezpieczeństwo i sprawne działanie systemów analityki szeregów czasowych, co jest kluczowe dla aplikacji opierających się na ciągłym gromadzeniu i analizie danych.
Dzięki globalnemu zasięgowi, Serverion umożliwia firmom wdrażanie systemów pamięci masowej szeregów czasowych bliżej źródeł danych, niezależnie od tego, czy chodzi o czujniki IoT w fabrykach, systemy obrotu finansowego, czy narzędzia do monitorowania rozproszonych aplikacji. Ta bliskość zmniejsza opóźnienia i poprawia wydajność zapytań, umożliwiając użytkownikom dostęp do pulpitów analitycznych i raportów z minimalnymi opóźnieniami.
Wniosek
Zarządzanie przechowywaniem danych szeregów czasowych stało się palącym priorytetem, ponieważ organizacje zmagają się z ogromnym wzrostem ilości danych. Rozważmy to: 94% organizacji zgłasza, że ich dane rozrastają się szybciej, niż są w stanie nimi skutecznie zarządzać, a niektóre placówki produkują miliony punktów danych każdego dnia. Skala wyzwania jest niezaprzeczalna.
Tradycyjne systemy po prostu nie nadążają za wymaganiami danych szeregów czasowych. W przeciwieństwie do danych statycznych, które dostarczają izolowane migawki, dane szeregów czasowych rejestrują wzorce, trendy i korelacje w czasie – przekształcając surowe informacje w praktyczne wnioski. Specjalistyczne bazy danych szeregów czasowych zostały zaprojektowane z myślą o obsłudze tych szybkich, ciągłych strumieni danych, oferując analizę w czasie rzeczywistym, której firmy potrzebują, aby utrzymać konkurencyjność.
Aby temu zaradzić, firmy muszą połączyć zaawansowane rozwiązania pamięci masowej z dostosowane środowiska hostingoweDostawcy tacy jak Serverion dostarczają infrastrukturę wymaganą do wdrożeń na dużą skalę, oferując usługi takie jak: dedykowane serwery, możliwości GPU AI i opcje kolokacjiFunkcje te, w połączeniu z globalnie rozproszonymi centrami danych, nie tylko zapewniają niskie opóźnienia w przypadku aplikacji działających w czasie rzeczywistym, ale także pomagają firmom spełniać regionalne standardy zgodności.
Zabezpieczanie przyszłości Twoich operacji zaczyna się od dedykowane bazy danych szeregów czasowych i zautomatyzowane zarządzanie cyklem życia danychNarzędzia te pomagają usprawnić przechowywanie danych, kontrolować koszty i tworzyć podwaliny pod skalowalną analitykę. Inwestując w odpowiednie rozwiązania już dziś, przedsiębiorstwa mogą zapewnić sobie dostęp do wartościowych spostrzeżeń, usprawnić działanie i odnieść sukces w świecie opartym na danych.
Narzędzia i infrastruktura już tu są. Szansa na zdobycie przewagi jest w zasięgu ręki – teraz jest czas, aby ją wykorzystać.
Często zadawane pytania
Jakie są główne zalety stosowania baz danych szeregów czasowych zamiast tradycyjnych systemów przechowywania danych w zarządzaniu danymi na dużą skalę?
Bazy danych szeregów czasowych (TSDB) zostały stworzone specjalnie do zarządzania dużymi wolumenami danych oznaczonych znacznikami czasu z imponującą wydajnością, oferując wyraźne korzyści w porównaniu z tradycyjnymi systemami przechowywania danych.
Jedną z wyróżniających się cech jest ich zdolność do radzenia sobie kompresja danych i włączyć szybkie pobieranie, co ułatwia analizę ogromnych zbiorów danych w określonych przedziałach czasowych. Bazy danych TSDB są również zaprojektowane do wysokie wskaźniki spożycia i analityka w czasie rzeczywistym, co czyni je idealnymi do zastosowań takich jak ciągły monitoring, wykrywanie anomalii i rozpoznawanie pojawiających się wzorców.
Kolejną kluczową zaletą jest ich skalowalnośćTe bazy danych można bezproblemowo rozbudowywać, aby sprostać rosnącym wymaganiom dotyczącym danych, zachowując przy tym najwyższą wydajność. Dzięki temu stanowią doskonały wybór dla firm zajmujących się skomplikowanymi i czasochłonnymi operacjami na danych.
W jaki sposób przedsiębiorstwa mogą efektywnie zarządzać przechowywaniem danych szeregów czasowych, aby zachować opłacalność, a jednocześnie sprostać potrzebom długoterminowego przechowywania danych i zgodności z przepisami?
Aby obsługiwać przechowywanie danych szeregów czasowych w sposób wydajny i przyjazny dla budżetu, firmy mogą zwrócić się do warstwowanie danych i techniki kompresjiMetody te działają poprzez przenoszenie starszych lub rzadziej używanych danych do tańszych opcji przechowywania, przy jednoczesnym zachowaniu do nich dostępu w razie potrzeby. Połączenie tego z dobrze zdefiniowanymi zasady przechowywania danych zapewnia archiwizację lub automatyczne usuwanie nieaktualnych danych, co pomaga zarządzać kosztami przechowywania danych i zachować zgodność ze standardami.
Idąc o krok dalej, firmy powinny regularnie oceniać i udoskonalać swoje praktyki w zakresie przechowywania danych. Może to obejmować wykorzystanie skalowalnych rozwiązań w chmurze lub przyjęcie formatów danych, które priorytetowo traktują wydajność. Integrując te podejścia, firmy mogą osiągnąć inteligentną równowagę między wydajnością, wymogami zgodności z przepisami i utrzymaniem budżetu.
W jaki sposób globalna sieć centrów danych może poprawić wydajność i niezawodność analizy danych szeregów czasowych?
Globalna sieć centrów danych jest kluczowa dla poprawy szybkości i niezawodności analizy danych szeregów czasowych. Rozproszenie infrastruktury w różnych lokalizacjach pomaga obniżyć utajenie, zapewnia nadmiernośći zmniejsza ryzyko przestojów. Taka konfiguracja obsługuje przetwarzanie danych w czasie rzeczywistym i zapewnia płynną analizę, nawet w okresach szczytowego obciążenia.
Co więcej, posiadanie centrów danych w różnych regionach zwiększa bezpieczeństwo i pomaga spełnić wymogi regulacyjne. Pozwala to firmom przechowywać i przetwarzać dane bliżej miejsca ich generowania, ułatwiając przestrzeganie lokalnych przepisów. To połączenie szybkości, niezawodności i elastyczności ma kluczowe znaczenie dla efektywnego skalowania przechowywania i analizy danych szeregów czasowych.
