Escalonamento de armazenamento de dados de séries temporais para análise
Os dados de séries temporais estão crescendo mais rápido do que a maioria dos sistemas consegue suportar. Veja como as empresas podem gerenciar esses dados de forma eficaz:
- Por que isso é importante: Dados de séries temporais rastreiam mudanças ao longo do tempo, como preços de ações ou leituras de sensores. São essenciais para análises em tempo real em setores como finanças, manufatura e varejo.
- Desafios: Os sistemas de armazenamento tradicionais enfrentam altos volumes de dados, requisitos de consulta rápida e custos de armazenamento de longo prazo. Por exemplo, os mercados financeiros geram até 1 milhão de transações por minuto.
- Soluções: Utilize bancos de dados especializados em séries temporais, armazenamento em colunas para melhor compactação e políticas automatizadas para retenção de dados. Ferramentas como InfluxDB e TimescaleDB oferecem consultas mais rápidas e custos de armazenamento mais baixos.
- Resultados: Empresas que usam soluções escaláveis podem cortar custos, acelerar insights e melhorar operações, como reduzir o tempo de inatividade na fabricação ou otimizar sistemas comerciais.
Dica rápida: Invista em soluções de hospedagem personalizadas com baixa latência global centros de dados para garantir acesso rápido a dados em tempo real.
Continue lendo para conhecer etapas práticas, ferramentas e estratégias para dimensionar seu armazenamento de dados de séries temporais de forma eficaz.
Como escalar o Postgres para dados de séries temporais com o Citus | Citus Con: Um evento para Postgres 2022
Problemas comuns com armazenamento de dados de séries temporais
Gerenciar dados de séries temporais com eficácia não é tarefa fácil. À medida que as empresas dependem cada vez mais de análises em tempo real, os sistemas de armazenamento tradicionais muitas vezes têm dificuldade para acompanhar o ritmo. O grande volume e a velocidade dos dados de séries temporais podem criar gargalos, dificultando a extração de insights em tempo hábil.
Alto volume de dados e velocidade
A enorme escala de dados de séries temporais pode sobrecarregar sistemas de armazenamento mais antigos. Veja os mercados financeiros, por exemplo – eles podem gerar até 1 milhão de transações por minuto, produzindo um fluxo constante de dados que deve ser processado sem demora. Empresas que gerenciam dados de séries temporais enfrentam desafios em diversas frentes: o volume de dados, sua velocidade, sua variedade e sua confiabilidade. Mesmo com estruturas avançadas em tempo real, manter um desempenho consistente em diversas fontes de dados continua sendo um grande desafio.
Por exemplo, uma empresa de telecomunicações reformulou seu sistema de ingestão de dados para lidar com os dados de comportamento do usuário de forma mais eficiente. O resultado? Eles reduziram a rotatividade de clientes em 25%, economizando $5 milhões anualmente no processo.
Para complicar ainda mais a situação, os dados de séries temporais frequentemente se originam de múltiplas fontes – sensores de IoT, logs de aplicativos, feeds financeiros e sistemas de monitoramento – cada um com seu próprio formato e frequência. Sistemas que não conseguem lidar com essa variabilidade correm o risco de desperdiçar até 40% de recursos de computação durante picos de carga. Isso ressalta a importância de sistemas de armazenamento que possam lidar não apenas com altos volumes, mas também com fluxos de dados diversificados.
Requisitos de desempenho de consulta rápida
A análise em tempo real depende da velocidade. O desempenho de consultas em menos de um segundo é crucial, mas muitos bancos de dados tradicionais simplesmente não conseguem atender a essa demanda. Na verdade, mais de 70% de empresas de Wall Street dependem de bancos de dados especializados em séries temporais para combinar dados de streaming de alta frequência com contexto histórico. Essa necessidade de velocidade é especialmente crítica em ambientes de alto risco, como mercados de capitais, onde os sistemas de negociação frequentemente processam 100.000 tiques por segundo e as decisões devem ser tomadas em milissegundos.
A alta cardinalidade e o acesso simultâneo aos dados aumentam a complexidade. Uma desaceleração no desempenho da consulta – às vezes até Redução de 47 vezes – pode inviabilizar operações, especialmente em negociações algorítmicas. E não se trata apenas de velocidade; manter o acesso a dados novos e históricos é igualmente importante. Os modelos analíticos podem perder sua vantagem com o tempo, com o desempenho caindo em 15% em apenas seis meses se não forem recalibrados. Isso destaca a necessidade de sistemas que possam fornecer acesso rápido a dados recentes e arquivados.
"Insights que podem fornecer exponencialmente mais valor do que as análises tradicionais, mas o valor expira e evapora quando o momento passa." – Forrester Research
Custos de armazenamento de dados e retenção de longo prazo
Armazenar dados de séries temporais a longo prazo pode ser caro. Ao contrário de outros tipos de dados empresariais, que muitas vezes podem ser arquivados ou excluídos, os dados de séries temporais costumam ser retidos indefinidamente. Requisitos regulatórios, análise histórica e treinamento de modelos de aprendizado de máquina contribuem para essa necessidade. No entanto, práticas inadequadas de gerenciamento de dados – como marcação ineficiente – podem aumentar significativamente os custos de armazenamento.
Para gerenciar essas despesas, muitas organizações recorrem a estratégias de armazenamento em camadas. Dados recentes, vitais para análises em tempo real, são armazenados em sistemas de alto desempenho. Dados mais antigos, no entanto, podem frequentemente ser compactados e movidos para soluções de armazenamento mais econômicas. O banco de dados Gorilla do Facebook é um ótimo exemplo dessa abordagem. Usando algoritmos de compactação avançados, ele reduziu o tamanho dos pontos de dados de 16 bytes para uma média de 1,37 bytes, reduzindo os custos de armazenamento a longo prazo.
Embora setores como varejo e saúde tenham observado melhorias operacionais por meio de análises de séries temporais, regras rígidas de retenção de dados continuam a sobrecarregar os orçamentos de armazenamento. Manter a qualidade dos dados ao longo do tempo só agrava esses desafios, tornando soluções de armazenamento escaláveis e econômicas uma necessidade para empresas que buscam se manter competitivas na tomada de decisões em tempo real.
Soluções para armazenamento escalável de dados de séries temporais
Gerenciar dados de séries temporais traz consigo seus próprios desafios, especialmente em termos de escalabilidade, desempenho e custo. Felizmente, as tecnologias modernas avançaram para lidar com esses problemas usando bancos de dados especializados, armazenamento em colunas e ferramentas de gerenciamento automatizadas.
Bancos de dados especializados em séries temporais
Bancos de dados especializados em séries temporais (TSDBs) são projetados para lidar com as enormes taxas de ingestão de dados e consultas extremamente rápidas que os dados de séries temporais exigem. Esses bancos de dados se destacam no gerenciamento eficiente de dados históricos e em tempo real.
InfluxDB 3.0 se destaca com seu mecanismo TSM, oferecendo compressão de dados 4,5× melhor e velocidades de consulta 2,5–45× mais rápidas. TimescaleDB, construído no PostgreSQL, utiliza particionamento automático com hipertabelas e blocos para alcançar um uso de recursos 10 vezes mais eficiente, ao mesmo tempo em que manipula 3 vezes o volume de dados. Enquanto isso, QuestDB oferece velocidades de ingestão de 3 a 10 vezes mais rápidas e aumenta o desempenho da consulta em 270% em comparação ao TimescaleDB.
Aqui está uma rápida comparação desses bancos de dados:
| Recurso | TimescaleDB | InfluxoDB | QuestDB |
|---|---|---|---|
| Modelo de Banco de Dados | Relacional | Séries Temporais | Séries Temporais |
| Escalabilidade | Vertical, Horizontal (ler réplicas) | Horizontal | Horizontal |
| Linguagem de consulta | SQL | SQL, InfluxQL, Fluxo | SQL |
| Políticas de retenção de dados | Abrangente | Excelente | Robusto |
| Indexação e Compressão | Recursos do PostgreSQL | TSM especializado | Colunar avançado |
Essas ferramentas são adaptadas para dados de séries temporais e estabelecem as bases para técnicas de armazenamento ainda mais eficientes.
Armazenamento baseado em colunas e compactação de dados
O armazenamento em colunas é revolucionário para dados de séries temporais. Ao agrupar tipos de dados semelhantes em colunas em vez de linhas, ele atinge taxas de compressão de 5 a 10 vezes e permite uma recuperação mais rápida, já que apenas as colunas relevantes são lidas durante as consultas. Esse método é particularmente eficaz para dados de séries temporais, que frequentemente seguem padrões previsíveis.
Resultados reais demonstram o poder desta abordagem. Por exemplo, em março de 2023, Oitava, um usuário do Timescale, atingiu uma taxa de compressão de mais de 26. Da mesma forma, Industrial relataram uma redução média de 97% no uso do disco e Grupo METER viram mais de 90% de economia de espaço em suas hipertabelas.
"Bancos de dados em coluna se destacam em cargas de trabalho analíticas com alto consumo de leitura porque ignoram dados irrelevantes e exploram a compactação." – Equipe do AWS Redshift
O armazenamento em colunas também se destaca em termos de desempenho de consultas. Imagine buscar apenas 3 colunas de 300 — apenas cerca de 1% dos dados são lidos em comparação com um banco de dados baseado em linhas. Para cargas de trabalho com uso intensivo de análise, que frequentemente dominam os casos de uso de séries temporais, essa eficiência se traduz em grandes ganhos de desempenho e economia de custos.
Quando combinado com a especialização de banco de dados, o armazenamento em colunas se torna uma ferramenta poderosa para análises em tempo real e gerenciamento de dados em larga escala.
Políticas de gerenciamento automatizado de dados
A automação simplifica o gerenciamento de dados de séries temporais, otimizando o desempenho e o custo. Políticas automatizadas de retenção e armazenamento em camadas garantem que os sistemas permaneçam eficientes sem exigir intervenção manual constante.
As políticas de retenção de dados são a base dessa automação. Ferramentas como InfluxoDB e TimescaleDB permitem que você expire os dados automaticamente com base em suas necessidades – seja por hora, dia ou mês. Por exemplo, o TimescaleDB adicionar_política_de_retenção a função pode excluir automaticamente dados desatualizados quando eles atingem uma idade predefinida.
"Uma política de retenção de dados bem estruturada não é apenas um requisito de conformidade, mas um ativo estratégico na gestão de dados." – Documentação Timescale
O armazenamento em camadas leva a automação um passo adiante, movendo dados entre camadas de armazenamento de alto desempenho e baixo custo com base no uso. Os dados recentes permanecem em armazenamento de alta velocidade para análises em tempo real, enquanto os dados mais antigos são transferidos para um armazenamento mais barato. Amazon Redshift exemplifica essa abordagem com procedimentos armazenados como dados_de_arquivo_sp, que exporta dados para o Amazon S3 e os exclui do armazenamento primário caro após um período de retenção definido.
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Como implementar soluções de armazenamento de séries temporais
Esta seção aborda as etapas práticas para implementar armazenamento escalável de séries temporais. O processo pode ser dividido em três fases principais: configuração do armazenamento, integração com sistemas de análise e garantia de fortes medidas de segurança.
Selecionando a configuração de armazenamento correta
O primeiro passo é avaliar suas necessidades de dados, incluindo taxas de ingestão, frequência de consulta e requisitos de retenção. A forma como seus dados são consultados influenciará significativamente o design do seu banco de dados de séries temporais, afetando tanto o desempenho quanto o custo.
Comece identificando os principais componentes dos seus dados:
- Dimensões: Dados categóricos como
tipo_de_dispositivo,região, ouID do usuário. - Medidas: Valores numéricos, como temperatura, uso da CPU ou valores de transações.
- Chaves de partição: Teclas que ajudam a organizar seus dados de forma eficiente.
Por exemplo, a Netflix otimiza seu armazenamento dividindo o histórico de visualização em tabelas recentes e arquivadas. Eles também usam o particionamento para lidar com usuários com históricos extensos, demonstrando como o particionamento pode ser escalonado de forma eficaz. Da mesma forma, em um aplicativo de streaming de vídeo, usando ID do visualizador como uma chave de partição funciona bem devido à sua alta cardinalidade, enquanto métricas como hora_de_início e duração_de_reprodução servem como medidas úteis.
Gravações em lote e atributos compartilhados podem otimizar ainda mais a ingestão de dados e reduzir custos. Uma vez estabelecida essa base, fica muito mais fácil integrar com sistemas de análise em tempo real.
Conexão com sistemas de análise em tempo real
A análise em tempo real exige um design que suporte processamento paralelo e resiliência. Como afirma Mark Palmer, vice-presidente sênior de análise da Tibco: "É móvel, é sujo e é temporal."
Para atender a essas demandas, utilize vários mecanismos de ingestão com capacidade de escalabilidade elástica. Essa configuração garante que você possa lidar com milhões de registros com baixa latência. No entanto, a integração em tempo real também exige simulação e testes completos antes da implantação, pois há poucas oportunidades de limpeza ou validação de dados após o fluxo.
Com a integração de dados em tempo real, não há tanta oportunidade de limpar e validar completamente os dados. Isso significa que o trabalho pesado deve ser feito a montante, rastreando e documentando cuidadosamente a origem das fontes de dados e a confiabilidade das mesmas. – Tony Baer, analista principal da Ovum
Para construir resiliência, dissocie as diferentes fases do seu pipeline de dados e planeje-se para possíveis falhas de componentes. Considere usar a Captura de Dados Alterados (CDC) para aplicar atualizações de fontes de dados quase em tempo real. Empacotar suas fontes de dados como APIs dentro de uma rede de aplicativos também pode melhorar a visibilidade e tornar a integração mais flexível.
Requisitos de segurança, backup e conformidade
A segurança é essencial ao lidar com dados de séries temporais, especialmente porque os custos do crime cibernético devem atingir $10,5 trilhões anualmente até 2025. Um estudo recente da Continuity revelou que os sistemas de armazenamento corporativo geralmente apresentam vulnerabilidades significativas — em média, 10 riscos de segurança por dispositivo, sendo 5 altos ou críticos.
"Tão importante quanto a recuperação rápida de dados para a continuidade dos negócios em caso de perda ou roubo de dados, é sem dúvida ainda mais importante proteger os dados onde quer que estejam e não permitir que os sistemas de armazenamento e backup se tornem um ponto de entrada para ataques." – Dennis Hahn, analista principal de Armazenamento de Data Center e Gerenciamento de Dados da Omdia
Os riscos mais comuns incluem:
- Autenticação e gerenciamento de identidade fracos
- CVEs (Vulnerabilidades e Exposições Comuns) não abordadas
- Configurações de rede e protocolo inseguras
- Criptografia e gerenciamento de chaves deficientes
- Políticas frouxas de controle de acesso e autorização
Para mitigar esses riscos, aplique controles de acesso rigorosos, como autenticação multifator (MFA), já que 81% das violações de dados decorrem de senhas fracas. Atualize os sistemas regularmente com patches de segurança e aplique políticas de senha rigorosas.
Criptografe dados em repouso e em trânsito para cumprir regulamentações como GDPR, HIPAA e SOC2. Seguir a regra de backup 3-2-1 – manter três cópias dos seus dados em dois tipos diferentes de armazenamento, com uma cópia armazenada externamente – adiciona outra camada de proteção. Adotar uma arquitetura Zero Trust pode proteger ainda mais seus sistemas, especialmente com os ataques de ransomware cada vez mais direcionados a backups.
Além disso, desenvolva um plano de resposta a incidentes adaptado a cenários de dados de séries temporais. Realize treinamentos e auditorias regulares em segurança cibernética para identificar vulnerabilidades antes que elas se agravem. Não negligencie a segurança física – proteja os data centers e os dispositivos que abrigam sua infraestrutura de armazenamento. Com ameaças internas representando riscos para 74% das organizações, o monitoramento e controles de acesso rigorosos são essenciais para uma proteção abrangente.
Usando hospedagem corporativa para dados de séries temporais
Ao projetar sistemas escaláveis para armazenamento de dados de séries temporais, a infraestrutura de hospedagem desempenha um papel crucial na determinação de desempenho, confiabilidade e custo. Provedores de hospedagem empresarial oferecem soluções adaptadas às demandas específicas de cargas de trabalho de séries temporais, como o processamento rápido de ingestão de dados e a execução de consultas analíticas complexas.
Recursos oferecidos por provedores de hospedagem empresarial
Os provedores de hospedagem empresarial oferecem recursos projetados especificamente para armazenamento de séries temporais. Uma opção de destaque é servidores dedicados, que aloca recursos exclusivamente para sua carga de trabalho. Isso elimina os problemas de desempenho causados por recursos compartilhados, garantindo operações consistentes para dados de séries temporais.
Para tarefas como análise preditiva e detecção de anomalias, Servidores de GPU de IA entram em ação. Esses servidores são otimizados para aprendizado de máquina, acelerando significativamente cálculos que, de outra forma, levariam muito mais tempo em CPUs tradicionais.
Outra opção é serviços de colocation, ideal para empresas que precisam de controle total sobre seu hardware e, ao mesmo tempo, se beneficiam de instalações de data center de nível profissional. Essa configuração permite que as empresas personalizem suas configurações de armazenamento para cargas de trabalho de séries temporais, garantindo acesso confiável a energia, refrigeração e conectividade de rede.
Os benefícios de desempenho dessas soluções são impressionantes. Por exemplo, o TDengine demonstrou um desempenho mais de dez vezes superior ao de plataformas de uso geral, utilizando apenas um quinto do espaço de armazenamento. Em testes de benchmark envolvendo 4.000 dispositivos, o TDengine superou o TimescaleDB por um fator de 87,1 e o InfluxDB por 132 vezes.
Vantagens de uma rede global de data centers
Uma rede global de data centers oferece vários benefícios para cargas de trabalho de análise de séries temporais. Baixa latência é essencial para fluxos de dados em tempo real de fontes distribuídas. Ao ter data centers mais próximos dessas fontes, os atrasos na rede são minimizados, garantindo uma resposta mais rápida do sistema.
Alta disponibilidade é outra grande vantagem. Uma rede de data centers em diferentes regiões permite estratégias robustas de recuperação de desastres, garantindo a continuidade dos negócios mesmo durante interrupções em áreas específicas. Além disso, essa distribuição geográfica auxilia no balanceamento de carga e melhora o desempenho das consultas, fornecendo dados do local mais próximo.
Conformidade regulatória torna-se mais gerenciável com uma infraestrutura global. Os requisitos de residência de dados variam de acordo com a região, e ter vários data centers permite que as empresas armazenem dados dentro de limites geográficos específicos sem comprometer o desempenho. Essa abordagem é fundamental para a otimização dos recursos de análise de séries temporais pela Serverion.
Como Serverion Suporta análise de séries temporais
A Serverion aborda os desafios de armazenamento e análise de dados de séries temporais com uma infraestrutura global projetada para ingestão rápida de dados e consultas de baixa latência. Sua rede abrange vários locais ao redor do mundo, com instalações importantes em Haia, Holanda, e Nova York, EUA, além de mais de 40 locais em todo o mundo, incluindo cidades como Amsterdã, Frankfurt, Hong Kong, Singapura e Tóquio.
Ofertas da Serverion soluções de hospedagem escaláveis Para atender às demandas de cargas de trabalho de séries temporais. Servidores Virtuais Privados (VPS) custam a partir de $10/mês, enquanto servidores dedicados estão disponíveis a partir de $75/mês. Esses servidores dedicados oferecem configurações robustas, como processadores Xeon Quad com 16 GB de RAM e dois discos SATA de 1 TB, garantindo um desempenho confiável.
Para tarefas de aprendizado de máquina comumente usadas em análises de séries temporais, a Serverion fornece Servidores de GPU de IA. Esses servidores são ideais para organizações que implementam modelos preditivos ou sistemas de detecção de anomalias em tempo real.
A Serverion também oferece serviços de colocation, oferecendo às empresas a flexibilidade de implantar configurações de hardware personalizadas, adaptadas às suas necessidades específicas de banco de dados. Isso inclui matrizes de armazenamento especializadas, configurações com alto consumo de memória ou opções de rede personalizadas, normalmente não disponíveis em pacotes de servidores padrão.
Para aumentar ainda mais a confiabilidade, a Serverion fornece serviços essenciais como Proteção DDoS, Certificados SSL a partir de $8/ano, e Suporte 24 horas por dia, 7 dias por semana. Esses recursos garantem que os sistemas de análise de séries temporais permaneçam seguros e operacionais, o que é essencial para aplicativos que dependem de coleta e análise contínuas de dados.
Com seu alcance global, a Serverion permite que as empresas implantem sistemas de armazenamento de séries temporais mais próximos de suas fontes de dados, seja por meio de sensores de IoT em fábricas, sistemas de negociação financeira ou ferramentas de monitoramento de aplicações distribuídas. Essa proximidade reduz a latência e aprimora o desempenho das consultas, permitindo que os usuários acessem painéis e relatórios analíticos com o mínimo de atrasos.
Conclusão
Gerenciar o armazenamento de dados de séries temporais tornou-se uma prioridade urgente, à medida que as organizações enfrentam um aumento avassalador no crescimento de dados. Considere o seguinte: 94% de organizações relatam que seus dados estão se expandindo mais rápido do que eles conseguem gerenciá-los de forma eficaz, e algumas instalações produzem milhões de pontos de dados todos os dias. A escala do desafio é inegável.
Os sistemas tradicionais simplesmente não conseguem acompanhar as demandas de dados de séries temporais. Ao contrário dos dados estáticos, que fornecem instantâneos isolados, os dados de séries temporais capturam padrões, tendências e correlações ao longo do tempo, transformando informações brutas em insights acionáveis. Bancos de dados especializados em séries temporais são projetados para lidar com esses fluxos rápidos e contínuos, oferecendo a análise em tempo real que as empresas precisam para se manterem competitivas.
Para resolver isso, as empresas devem combinar soluções avançadas de armazenamento com ambientes de hospedagem personalizados. Provedores como a Serverion fornecem a infraestrutura necessária para implantações em larga escala, oferecendo serviços como servidores dedicados, recursos de GPU de IA e opções de colocation. Esses recursos, combinados com data centers distribuídos globalmente, não apenas garantem baixa latência para aplicativos em tempo real, mas também ajudam as empresas a atender aos padrões regionais de conformidade.
A preparação de suas operações para o futuro começa com bancos de dados de séries temporais dedicados e gerenciamento automatizado do ciclo de vida de dadosEssas ferramentas ajudam a otimizar o armazenamento, controlar custos e estabelecer as bases para análises escaláveis. Ao investir nas soluções certas hoje, as empresas podem se posicionar para extrair insights significativos, aprimorar operações e prosperar em um mundo orientado por dados.
As ferramentas e a infraestrutura já estão aqui. A oportunidade de obter vantagem está ao seu alcance – agora é a hora de aproveitá-la.
Perguntas frequentes
Quais são as principais vantagens de usar bancos de dados de séries temporais em vez de sistemas de armazenamento tradicionais para gerenciar dados em grande escala?
Os bancos de dados de séries temporais (TSDBs) são desenvolvidos especificamente para gerenciar grandes volumes de dados com registro de data e hora com eficiência impressionante, oferecendo benefícios distintos em comparação aos sistemas de armazenamento tradicionais.
Uma característica marcante é sua capacidade de lidar compressão de dados e habilitar recuperação rápida, o que torna a análise de grandes conjuntos de dados em períodos de tempo específicos uma tarefa fácil. Os TSDBs também são projetados para altas taxas de ingestão e análises em tempo real, tornando-os perfeitos para cenários como monitoramento contínuo, detecção de anomalias e reconhecimento de padrões conforme eles surgem.
Outro ponto forte é a sua escalabilidade. Esses bancos de dados podem se expandir perfeitamente para atender às crescentes demandas de dados, mantendo um desempenho de alto nível, o que os torna uma excelente escolha para empresas que lidam com operações de dados complexas e urgentes.
Como as empresas podem gerenciar com eficiência o armazenamento de dados de séries temporais para manter a relação custo-benefício e, ao mesmo tempo, atender às necessidades de retenção e conformidade de longo prazo?
Para lidar com o armazenamento de dados de séries temporais de uma forma eficiente e econômica, as empresas podem recorrer a hierarquização de dados e técnicas de compressão. Esses métodos funcionam transferindo dados mais antigos ou menos utilizados para opções de armazenamento mais acessíveis, mantendo-os acessíveis quando necessário. Combinando isso com políticas de retenção de dados garante que dados desatualizados sejam arquivados ou excluídos automaticamente, o que ajuda a gerenciar custos de armazenamento e aderir aos padrões de conformidade.
Indo um passo além, as empresas devem avaliar e refinar regularmente suas práticas de armazenamento. Isso pode incluir o aproveitamento de soluções escaláveis baseadas em nuvem ou a adoção de formatos de dados que priorizem a eficiência. Ao integrar essas abordagens, as empresas podem encontrar um equilíbrio inteligente entre desempenho, requisitos de conformidade e cumprimento do orçamento.
Como uma rede global de data centers melhora o desempenho e a confiabilidade da análise de dados de séries temporais?
Uma rede mundial de data centers é fundamental para melhorar a velocidade e a confiabilidade da análise de dados de séries temporais. Ao distribuir a infraestrutura por diferentes locais, ajuda a reduzir latência, fornece redundância, reduzindo as chances de tempo de inatividade. Essa configuração suporta processamento de dados em tempo real e garante análises fluidas, mesmo durante picos de uso.
Além disso, ter data centers em diferentes regiões aumenta a segurança e ajuda a atender aos requisitos regulatórios. Isso permite que as empresas armazenem e processem dados mais próximos de onde são gerados, facilitando o cumprimento das normas locais. Essa combinação de velocidade, confiabilidade e adaptabilidade é crucial para dimensionar o armazenamento e a análise de dados de séries temporais com eficiência.
