Масштабирование хранилища временных рядов данных для аналитики
Объемы временных рядов данных растут быстрее, чем может обработать большинство систем. Вот как компании могут эффективно управлять этими данными:
- Почему это важно: Данные временных рядов отслеживают изменения с течением времени, например, цены акций или показания датчиков. Это критически важно для аналитики в реальном времени в таких отраслях, как финансы, производство и розничная торговля.
- Проблемы: Традиционные системы хранения данных испытывают трудности с большими объемами данных, требованиями к быстрым запросам и долгосрочными расходами на хранение. Например, финансовые рынки генерируют до 1 миллиона транзакций в минуту.
- Решения: Используйте специализированные базы данных временных рядов, хранилище на основе столбцов для лучшего сжатия и автоматизированные политики для сохранения данных. Такие инструменты, как InfluxDB и TimescaleDB, предлагают более быстрые запросы и более низкие затраты на хранение.
- Результаты: Компании, использующие масштабируемые решения, могут сократить расходы, ускорить получение информации и улучшить операции, например, сократить время простоя на производстве или оптимизировать торговые системы.
Краткий совет: Инвестируйте в индивидуальные решения для хостинга с низкой задержкой по всему миру центры обработки данных для обеспечения быстрого доступа к данным в реальном времени.
Продолжайте читать, чтобы узнать о практических шагах, инструментах и стратегиях для эффективного масштабирования хранилища данных временных рядов.
Как масштабировать Postgres для временных рядов данных с помощью Citus | Citus Con: мероприятие для Postgres 2022
Распространенные проблемы с хранением данных временных рядов
Эффективное управление данными временных рядов — непростая задача. Поскольку компании все больше полагаются на аналитику в реальном времени, традиционные системы хранения часто не справляются с ней. Огромный объем и скорость данных временных рядов могут создавать узкие места, затрудняя извлечение своевременных сведений.
Большой объем данных и скорость
Масштаб данных временных рядов может перегрузить старые системы хранения. Возьмем, к примеру, финансовые рынки — они могут генерировать до 1 миллион транзакций в минуту, создавая постоянный поток данных, которые должны обрабатываться без задержек. Предприятия, управляющие данными временных рядов, сталкиваются с трудностями на нескольких фронтах: объем данных, их скорость, их разнообразие и надежность. Даже при использовании передовых фреймворков реального времени поддержание стабильной производительности в различных источниках данных остается сложной задачей.
Например, телекоммуникационная компания обновила свою систему приема данных, чтобы эффективнее обрабатывать данные о поведении пользователей. Результат? Они сократили отток клиентов на 25%, сэкономив $5 миллионов ежегодно в процессе.
Еще больше усложняя ситуацию, данные временных рядов часто поступают из нескольких источников — датчиков IoT, журналов приложений, финансовых каналов и систем мониторинга — каждый из которых имеет свой собственный формат и частоту. Системы, которые не могут справиться с этой изменчивостью, рискуют потерять до 40% вычислительных ресурсов во время пиковых нагрузок. Это подчеркивает важность систем хранения, которые могут обрабатывать не только большие объемы, но и разнообразные потоки данных.
Требования к производительности быстрых запросов
Аналитика в реальном времени зависит от скорости. Скорость выполнения запросов менее чем за секунду имеет решающее значение, однако многие традиционные базы данных просто не могут удовлетворить этот спрос. Фактически, более 70% фирм Уолл-стрит полагаться на специализированные базы данных временных рядов для смешивания высокочастотных потоковых данных с историческим контекстом. Эта потребность в скорости особенно важна в средах с высокими ставками, таких как рынки капитала, где торговые системы часто обрабатывают 100 000 тиков в секунду и решения должны приниматься за миллисекунды.
Высокая кардинальность и одновременный доступ к данным добавляют сложности. Замедление производительности запросов – иногда до 47-кратное сокращение – может сорвать операции, особенно в алгоритмической торговле. И дело не только в скорости; сохранение доступа как к новым, так и к историческим данным одинаково важно. Аналитические модели могут со временем потерять свое преимущество, производительность падает 15% всего за шесть месяцев если не перекалиброваны. Это подчеркивает необходимость систем, которые могут обеспечить быстрый доступ как к последним, так и к архивным данным.
«Информация, которая может обеспечить экспоненциально большую ценность, чем традиционная аналитика, но ее ценность истекает и испаряется, как только момент упущен». – Forrester Research
Расходы на хранение данных и долгосрочное хранение
Хранение данных временных рядов в течение длительного периода может быть дорогостоящим. В отличие от других типов бизнес-данных, которые часто можно архивировать или удалять, данные временных рядов часто хранятся неограниченно долго. Нормативные требования, исторический анализ и обучение моделей машинного обучения — все это способствует этой потребности. Однако плохие методы управления данными, такие как неэффективная маркировка, могут значительно увеличить расходы на хранение.
Чтобы управлять этими расходами, многие организации обращаются к стратегиям многоуровневого хранения. Последние данные, которые жизненно важны для аналитики в реальном времени, хранятся в высокопроизводительных системах. Однако старые данные часто можно сжать и переместить в более экономичные решения для хранения. База данных Gorilla от Facebook является прекрасным примером такого подхода. Используя передовые алгоритмы сжатия, она уменьшила размеры точек данных с 16 байт до в среднем 1,37 байта, сокращая затраты на долгосрочное хранение.
В то время как такие отрасли, как розничная торговля и здравоохранение, увидели операционные улучшения благодаря аналитике временных рядов, строгие правила хранения данных продолжают истощать бюджеты на хранение. Поддержание качества данных с течением времени только усугубляет эти проблемы, делая масштабируемые и экономичные решения для хранения необходимыми для предприятий, стремящихся оставаться конкурентоспособными в принятии решений в режиме реального времени.
Решения для масштабируемого хранения временных рядов данных
Управление данными временных рядов сопряжено с собственным набором проблем, особенно когда речь идет о масштабируемости, производительности и стоимости. К счастью, современные технологии шагнули вперед, чтобы решать эти проблемы, используя специализированные базы данных, столбчатое хранилище и автоматизированные инструменты управления.
Специализированные базы данных временных рядов
Специализированные базы данных временных рядов (TSDB) разработаны для обработки больших объемов данных и молниеносных запросов, которые требуются для данных временных рядов. Эти базы данных отлично справляются с управлением как данными в реальном времени, так и историческими данными.
InfluxDB 3.0 выделяется своим движком TSM, обеспечивающим в 4,5 раза лучшее сжатие данных и скорость запросов в 2,5–45 раз выше. TimescaleDB, построенный на PostgreSQL, использует автоматическое разбиение на разделы с гипертаблицами и фрагментами для достижения 10-кратного повышения эффективности использования ресурсов при обработке в 3 раза большего объема данных. Между тем, QuestDB обеспечивает скорость приема данных в 3–10 раз выше и повышает производительность запросов на 270% по сравнению с TimescaleDB.
Вот краткое сравнение этих баз данных:
| Особенность | TimescaleDB | InfluxDB | QuestDB |
|---|---|---|---|
| Модель базы данных | Относительный | Временной ряд | Временной ряд |
| Масштабируемость | Вертикальный, Горизонтальный (реплики чтения) | Горизонтальный | Горизонтальный |
| Язык запроса | SQL | SQL, InfluxQL, Flux | SQL |
| Политика хранения данных | Всесторонний | Отличный | Крепкий |
| Индексация и сжатие | Возможности PostgreSQL | Специализированный ТСМ | Расширенный столбчатый |
Эти инструменты созданы специально для данных временных рядов и закладывают основу для еще более эффективных методов хранения.
Хранение на основе столбцов и сжатие данных
Столбчатое хранилище — это игра-перевертыш для данных временных рядов. Группируя похожие типы данных в столбцы, а не строки, оно достигает коэффициента сжатия 5–10× и позволяет ускорить извлечение, поскольку во время запросов считываются только соответствующие столбцы. Этот метод особенно эффективен для данных временных рядов, которые часто следуют предсказуемым шаблонам.
Реальные результаты демонстрируют силу этого подхода. Например, в марте 2023 г. Октава, пользователь Timescale, достиг коэффициента сжатия более 26. Аналогично, Промышленный сообщили о среднем снижении использования диска на 97%, и Группа МЕТЕР увидели экономию пространства в своих гипертаблицах более 90%.
«Столбчатые базы данных отлично подходят для аналитических рабочих нагрузок с большим объемом чтения, поскольку они пропускают ненужные данные и используют сжатие». – Команда AWS Redshift
Столбчатое хранилище также блистает, когда дело касается производительности запросов. Представьте себе выборку всего 3 столбцов из 300 — только около 1% данных считывается по сравнению с базой данных на основе строк. Для аналитических рабочих нагрузок, которые часто доминируют в сценариях использования временных рядов, эта эффективность приводит к значительному повышению производительности и экономии средств.
В сочетании со специализацией базы данных столбчатое хранилище становится мощным инструментом для аналитики в реальном времени и управления крупномасштабными данными.
Политики автоматизированного управления данными
Автоматизация упрощает управление данными временных рядов, оптимизируя как производительность, так и стоимость. Автоматизированные политики хранения и многоуровневого хранения гарантируют, что системы остаются эффективными без необходимости постоянного ручного вмешательства.
Политики хранения данных являются краеугольным камнем этой автоматизации. Такие инструменты, как InfluxDB а также TimescaleDB позволяют автоматически удалять данные в зависимости от ваших потребностей – почасово, ежедневно или ежемесячно. Например, TimescaleDB добавить_политику_хранения функция может автоматически удалять устаревшие данные по достижении ими заданного возраста.
«Хорошо структурированная политика хранения данных — это не просто требование соответствия, а стратегический актив в управлении данными». — Документация по временной шкале
Многоуровневое хранилище выводит автоматизацию на новый уровень, перемещая данные между высокопроизводительными и экономичными уровнями хранения в зависимости от использования. Последние данные остаются в высокоскоростном хранилище для аналитики в реальном времени, в то время как старые данные перемещаются в более дешевое хранилище. Амазонка Редшифт иллюстрирует этот подход с помощью хранимых процедур, таких как sp_archive_data, который экспортирует данные в Amazon S3 и удаляет их из дорогостоящего основного хранилища по истечении установленного периода хранения.
sbb-itb-59e1987
Как реализовать решения для хранения временных рядов
В этом разделе мы рассмотрим практические шаги по внедрению масштабируемого хранилища временных рядов. Процесс можно разбить на три основных этапа: настройка хранилища, его интеграция с аналитическими системами и обеспечение надежных мер безопасности.
Выбор правильной конфигурации хранилища
Первый шаг — оценить ваши потребности в данных, включая скорость приема, частоту запросов и требования к хранению. То, как запрашиваются ваши данные, будет существенно влиять на дизайн вашей базы данных временных рядов, влияя как на производительность, так и на стоимость.
Начните с определения основных компонентов ваших данных:
- Размеры: Категориальные данные, такие как
тип_устройства,область, илиИдентификатор пользователя. - Меры: Числовые значения, такие как температура, загрузка ЦП или объемы транзакций.
- Разделы ключей: Ключи, которые помогут эффективно организовать ваши данные.
Например, Netflix оптимизирует свое хранилище, разделяя историю просмотров на недавние и архивные таблицы. Они также используют фрагментацию для обработки пользователей с обширной историей, демонстрируя, как эффективно масштабировать разделение. Аналогично, в приложении для потоковой передачи видео, используя идентификатор_зрителя как ключ раздела хорошо работает из-за его высокой мощности, в то время как такие метрики, как время_начала а также продолжительность_воспроизведения служат полезными мерами.
Пакетные записи и общие атрибуты могут еще больше оптимизировать прием данных и сократить расходы. Как только эта основа будет заложена, станет намного проще интегрировать ее с системами аналитики в реальном времени.
Подключение к системам аналитики в реальном времени
Аналитика в реальном времени требует дизайна, который поддерживает параллельную обработку и устойчивость. Как говорит Марк Палмер, старший вице-президент по аналитике в Tibco: «Это движется, это грязно и это временно».
Чтобы удовлетворить эти требования, используйте несколько механизмов приема, которые могут масштабироваться эластично. Такая настройка гарантирует, что вы сможете обрабатывать миллионы записей с низкой задержкой. Однако интеграция в реальном времени также требует тщательного моделирования и тестирования перед развертыванием, поскольку существует ограниченная возможность очистки или проверки данных после их поступления.
«При интеграции данных в реальном времени не так много возможностей для полной очистки и проверки данных. Это означает, что тяжелая работа должна выполняться на более высоком уровне, тщательно отслеживая и документируя происхождение источников данных и надежность источников». – Тони Баер, главный аналитик Ovum
Чтобы повысить устойчивость, разделите различные фазы конвейера данных и спланируйте потенциальные отказы компонентов. Рассмотрите возможность использования Change Data Capture (CDC) для применения обновлений из источников данных в режиме, близком к реальному времени. Упаковка источников данных в виде API в сети приложений также может улучшить видимость и сделать интеграцию более гибкой.
Требования безопасности, резервного копирования и соответствия
Безопасность имеет решающее значение при работе с данными временных рядов, особенно с учетом того, что, по прогнозам, к 2025 году убытки от киберпреступности достигнут 1 трлн 40,5 млрд долларов США в год. Недавнее исследование Continuity показало, что корпоративные системы хранения данных часто имеют серьезные уязвимости — в среднем 10 рисков безопасности на устройство, 5 из которых являются высокими или критическими.
«Насколько важно быстрое восстановление данных для обеспечения непрерывности бизнеса в случае потери или кражи данных, возможно, еще важнее защитить данные, где бы они ни находились, и не допустить, чтобы системы хранения и резервного копирования сами по себе стали точкой входа для атак». – Деннис Хан, главный аналитик отдела хранения и управления данными в центрах обработки данных, Omdia
Наиболее распространенные риски включают в себя:
- Слабая аутентификация и управление идентификацией
- Нерешенные CVE (распространенные уязвимости и риски)
- Небезопасные конфигурации сети и протоколов
- Плохое шифрование и управление ключами
- Слабая политика контроля доступа и авторизации
Чтобы снизить эти риски, используйте строгие средства контроля доступа, такие как многофакторная аутентификация (MFA), поскольку 81% утечек данных происходят из-за слабых паролей. Регулярно обновляйте системы исправлениями безопасности и применяйте строгие политики паролей.
Шифруйте данные в состоянии покоя и при передаче, чтобы соответствовать таким нормам, как GDPR, HIPAA и SOC2. Соблюдение правила резервного копирования 3-2-1 — хранение трех копий ваших данных на двух разных типах хранилищ, одна копия при этом хранится вне офиса — добавляет еще один уровень защиты. Внедрение архитектуры Zero Trust может дополнительно защитить ваши системы, особенно с учетом того, что атаки программ-вымогателей все чаще нацелены на резервные копии.
Кроме того, разработайте план реагирования на инциденты, адаптированный к сценариям временных рядов данных. Проводите регулярные тренинги и аудиты по кибербезопасности для выявления уязвимостей до их эскалации. Не забывайте о физической безопасности — защитите центры обработки данных и устройства, в которых размещена ваша инфраструктура хранения данных. Поскольку внутренние угрозы представляют риск для 74% организаций, мониторинг и строгий контроль доступа имеют решающее значение для комплексной защиты.
Использование корпоративного хостинга для данных временных рядов
При проектировании масштабируемых систем для хранения данных временных рядов инфраструктура хостинга играет решающую роль в определении производительности, надежности и стоимости. Поставщики корпоративного хостинга предлагают решения, адаптированные к уникальным требованиям рабочих нагрузок временных рядов, таким как обработка быстрого приема данных и выполнение сложных аналитических запросов.
Возможности, предлагаемые провайдерами корпоративного хостинга
Поставщики корпоративного хостинга предоставляют функции, специально разработанные для хранения временных рядов. Один из выдающихся вариантов — Выделенные серверы, которые выделяют ресурсы исключительно для вашей рабочей нагрузки. Это устраняет проблемы производительности, вызванные общими ресурсами, обеспечивая согласованные операции для данных временных рядов.
Для таких задач, как предиктивная аналитика и обнаружение аномалий, Серверы с ИИ-GPU в игру вступают. Эти серверы оптимизированы для машинного обучения, что значительно ускоряет вычисления, которые в противном случае заняли бы гораздо больше времени на традиционных процессорах.
Другой вариант - услуги колокейшн, идеально подходит для предприятий, которым нужен полный контроль над своим оборудованием, при этом они получают выгоду от профессиональных центров обработки данных. Эта настройка позволяет компаниям настраивать конфигурации своих хранилищ для рабочих нагрузок временных рядов, обеспечивая при этом доступ к надежному питанию, охлаждению и сетевому подключению.
Преимущества производительности таких решений впечатляют. Например, TDengine продемонстрировал более чем десятикратное превышение производительности универсальных платформ при использовании всего одной пятой пространства хранилища. В тестах производительности с участием 4000 устройств TDengine превзошел TimescaleDB в 87,1 раза, а InfluxDB — в 132 раза.
Преимущества глобальной сети центров обработки данных
Глобальная сеть центров обработки данных обеспечивает ряд преимуществ для рабочих нагрузок аналитики временных рядов. Низкая задержка имеет решающее значение для потоков данных в реальном времени из распределенных источников. При наличии центров обработки данных ближе к этим источникам задержки в сети сводятся к минимуму, что обеспечивает более быструю реакцию системы.
Высокая доступность — еще одно важное преимущество. Сеть центров обработки данных в разных регионах обеспечивает надежные стратегии аварийного восстановления, гарантируя непрерывность бизнеса даже во время сбоев в определенных областях. Кроме того, это географическое распределение помогает с балансировкой нагрузки и повышает производительность запросов, обслуживая данные из ближайшего местоположения.
Соблюдение нормативных требований становится более управляемым с глобальной инфраструктурой. Требования к размещению данных различаются в зависимости от региона, а наличие нескольких центров обработки данных позволяет компаниям хранить данные в определенных географических границах без ущерба для производительности. Этот подход является центральным в том, как Serverion оптимизирует возможности аналитики временных рядов.
Как Serverion Поддерживает аналитику временных рядов
Serverion решает проблемы хранения и анализа данных временных рядов с помощью глобальной инфраструктуры, разработанной для быстрого приема данных и запросов с малой задержкой. Их сеть охватывает несколько глобальных местоположений, с ключевыми объектами в Гааге, Нидерланды, и Нью-Йорке, США, а также более 40 дополнительных местоположений по всему миру, включая такие города, как Амстердам, Франкфурт, Гонконг, Сингапур и Токио.
Предложения Serverion масштабируемые хостинговые решения для удовлетворения потребностей рабочих нагрузок временных рядов. Виртуальные частные серверы начинаются с $10/месяц, в то время как выделенные серверы доступны от $75/месяц. Эти выделенные серверы предоставляют надежные конфигурации, такие как процессоры Xeon Quad с 16 ГБ ОЗУ и два диска SATA по 1 ТБ, что гарантирует надежную производительность.
Для задач машинного обучения, обычно используемых в аналитике временных рядов, Serverion предоставляет Серверы с ИИ-GPU. Эти серверы идеально подходят для организаций, внедряющих прогностические модели или системы обнаружения аномалий в реальном времени.
Serverion также предлагает услуги колокейшн, предоставляя предприятиям гибкость в развертывании пользовательских конфигураций оборудования, адаптированных к их конкретным потребностям базы данных. Это включает специализированные массивы хранения, настройки с большим объемом памяти или пользовательские сетевые опции, которые обычно не доступны в стандартных серверных пакетах.
Для дальнейшего повышения надежности Serverion предоставляет такие важные услуги, как Защита от DDoS-атак, SSL-сертификаты начиная с $8/год, и Круглосуточная поддержкаЭти функции гарантируют, что системы аналитики временных рядов остаются безопасными и работоспособными, что имеет решающее значение для приложений, полагающихся на непрерывный сбор и анализ данных.
Благодаря своему глобальному охвату Serverion позволяет компаниям развертывать системы хранения временных рядов ближе к источникам данных, будь то датчики IoT на фабриках, финансовые торговые системы или распределенные инструменты мониторинга приложений. Такая близость сокращает задержку и повышает производительность запросов, позволяя пользователям получать доступ к аналитическим панелям и отчетам с минимальными задержками.
Заключение
Управление хранением данных временных рядов стало насущным приоритетом, поскольку организации сталкиваются с ошеломляющим ростом объемов данных. Подумайте об этом: 94% организаций сообщают, что их данные растут быстрее, чем они могут эффективно ими управлять, а некоторые объекты выдают миллионы точек данных каждый день. Масштаб проблемы неоспорим.
Традиционные системы просто не могут справиться с требованиями данных временных рядов. В отличие от статических данных, которые предоставляют изолированные моментальные снимки, данные временных рядов фиксируют закономерности, тенденции и корреляции с течением времени, превращая сырую информацию в действенные идеи. Специализированные базы данных временных рядов предназначены для обработки этих быстрых, непрерывных потоков, предлагая анализ в реальном времени, необходимый компаниям для сохранения конкурентоспособности.
Чтобы справиться с этой проблемой, компании должны объединить передовые решения для хранения данных с адаптированные среды хостингаТакие поставщики, как Serverion, предоставляют инфраструктуру, необходимую для крупномасштабных развертываний, предлагая такие услуги, как выделенные серверы, возможности AI GPU и варианты размещенияЭти функции в сочетании с глобально распределенными центрами обработки данных не только обеспечивают низкую задержку для приложений реального времени, но и помогают предприятиям соблюдать региональные стандарты соответствия.
Подготовка вашей деятельности к будущему начинается с специализированные базы данных временных рядов а также автоматизированное управление жизненным циклом данных. Эти инструменты помогают оптимизировать хранение, контролировать расходы и заложить основу для масштабируемой аналитики. Инвестируя в правильные решения сегодня, предприятия могут позиционировать себя для извлечения значимых идей, улучшения операций и процветания в мире, управляемом данными.
Инструменты и инфраструктура уже здесь. Возможность получить преимущество уже в пределах досягаемости — сейчас самое время ею воспользоваться.
Часто задаваемые вопросы
Каковы основные преимущества использования баз данных временных рядов вместо традиционных систем хранения для управления большими объемами данных?
Базы данных временных рядов (TSDB) специально созданы для управления большими объемами данных с метками времени с впечатляющей эффективностью, предлагая явные преимущества по сравнению с традиционными системами хранения.
Одной из выдающихся особенностей является их способность справляться сжатие данных и включить быстрый поиск, что делает анализ больших наборов данных в определенных временных рамках легким. TSDB также предназначены для высокие показатели проглатывания а также аналитика в реальном времени, что делает их идеальными для таких сценариев, как непрерывный мониторинг, обнаружение аномалий и распознавание закономерностей по мере их возникновения.
Еще одной ключевой силой является их масштабируемостьЭти базы данных могут легко расширяться в соответствии с растущими потребностями в данных, сохраняя при этом первоклассную производительность, что делает их отличным выбором для предприятий, имеющих дело со сложными, срочными операциями с данными.
Как предприятия могут эффективно управлять хранением данных временных рядов, чтобы оставаться экономически эффективными и при этом удовлетворять потребности в долгосрочном хранении и соблюдении нормативных требований?
Чтобы организовать хранение данных временных рядов эффективным и экономичным способом, предприятия могут обратиться к многоуровневое распределение данных а также методы сжатия. Эти методы работают путем перемещения старых или менее используемых данных в более доступные варианты хранения, при этом сохраняя к ним доступ при необходимости. Сочетание этого с четко определенными политики хранения данных обеспечивает архивацию или автоматическое удаление устаревших данных, что помогает контролировать расходы на хранение и соблюдать стандарты соответствия.
Если пойти еще дальше, предприятиям следует регулярно оценивать и совершенствовать свои методы хранения данных. Это может включать использование масштабируемых облачных решений или принятие форматов данных, которые отдают приоритет эффективности. Интегрируя эти подходы, компании могут найти разумный баланс между производительностью, требованиями соответствия и соблюдением бюджета.
Каким образом глобальная сеть центров обработки данных повышает производительность и надежность анализа временных рядов данных?
Всемирная сеть центров обработки данных является ключом к повышению скорости и надежности анализа временных рядов данных. Распределяя инфраструктуру по разным местам, она помогает снизить задержка, обеспечивает избыточность, и снижает вероятность простоя. Эта настройка поддерживает обработку данных в реальном времени и обеспечивает плавную аналитику даже во время пиковой нагрузки.
Вдобавок ко всему, наличие центров обработки данных в разных регионах повышает безопасность и помогает соответствовать нормативным требованиям. Это позволяет компаниям хранить и обрабатывать данные ближе к месту их создания, что упрощает соблюдение местных правил. Такое сочетание скорости, надежности и адаптивности имеет решающее значение для эффективного масштабирования хранения и аналитики временных рядов данных.
