Skalning av tidsseriedatalagring för analys
Tidsseriedata växer snabbare än de flesta system kan hantera. Så här kan företag hantera dessa data effektivt:
- Varför det är viktigt: Tidsseriedata spårar förändringar över tid, som aktiekurser eller sensoravläsningar. Det är avgörande för realtidsanalys inom branscher som finans, tillverkning och detaljhandel.
- Utmaningar: Traditionella lagringssystem kämpar med höga datavolymer, snabba frågekrav och långsiktiga lagringskostnader. Till exempel genererar finansmarknader upp till 1 miljon transaktioner per minut.
- Lösningar: Använd specialiserade tidsseriedatabaser, kolumnbaserad lagring för bättre komprimering och automatiserade policyer för datalagring. Verktyg som InfluxDB och TimescaleDB erbjuder snabbare frågor och lägre lagringskostnader.
- Resultat: Företag som använder skalbara lösningar kan minska kostnader, snabba upp insikter och förbättra verksamheten, som att minska driftstopp i tillverkningen eller optimera handelssystem.
Snabbtips: Investera i skräddarsydda hostinglösningar med globala webbhotell med låg latens datacenter för att säkerställa snabb åtkomst till realtidsdata.
Läs vidare för praktiska steg, verktyg och strategier för att skala din tidsseriedatalagring effektivt.
Hur man skalar Postgres för tidsseriedata med Citus | Citus Con: Ett evenemang för Postgres 2022
Vanliga problem med lagring av tidsseriedata
Att hantera tidsseriedata effektivt är ingen liten prestation. I takt med att företag i allt högre grad förlitar sig på realtidsanalys har traditionella lagringssystem ofta svårt att hålla jämna steg. Den stora volymen och hastigheten hos tidsseriedata kan skapa flaskhalsar, vilket gör det svårare att utvinna aktuella insikter.
Hög datavolym och hastighet
Den stora omfattningen av tidsseriedata kan överbelasta äldre lagringssystem. Ta till exempel finansmarknaderna – de kan generera upp till 1 miljon transaktioner per minut, vilket producerar ett konstant flöde av data som måste bearbetas utan dröjsmål. Företag som hanterar tidsseriedata står inför utmaningar på flera fronter: datamängden, dess hastighet, dess variation och dess tillförlitlighet. Även med avancerade realtidsramverk är det fortfarande en tuff utmaning att upprätthålla konsekvent prestanda över olika datakällor.
Till exempel moderniserade ett telekommunikationsföretag sitt datainmatningssystem för att hantera användarbeteendedata mer effektivt. Resultatet? De minskade kundbortfallet med 25%, vilket sparade $5 miljoner årligen i processen.
För att ytterligare komplicera saken kommer tidsseriedata ofta från flera källor – IoT-sensorer, applikationsloggar, finansiella flöden och övervakningssystem – var och en med sitt eget format och frekvens. System som inte kan hantera denna variation riskerar att slösa bort upp till 40% av datorresurser under toppbelastning. Detta understryker vikten av lagringssystem som kan hantera inte bara höga volymer utan även olika dataströmmar.
Krav för snabba frågeprestanda
Realtidsanalys är beroende av hastighet. Prestanda för frågesökningar på under en sekund är avgörande, men många traditionella databaser kan helt enkelt inte möta denna efterfrågan. Faktum är att, över 70% av Wall Street-företag förlita sig på specialiserade tidsseriedatabaser för att blanda högfrekvent strömmande data med historisk kontext. Detta behov av hastighet är särskilt avgörande i miljöer med höga insatser som kapitalmarknader, där handelssystem ofta bearbetar 100 000 tick per sekund och beslut måste fattas på millisekunder.
Hög kardinalitet och samtidig åtkomst till data ökar komplexiteten. En nedgång i frågeprestanda – ibland så mycket som en 47-faldig reduktion – kan spåra ur verksamheten, särskilt inom algoritmisk handel. Och det handlar inte bara om hastighet; det är lika viktigt att bibehålla tillgången till både ny och historisk data. Analytiska modeller kan förlora sin fördel med tiden, och prestandan minskar med 15% på bara sex månader om inte omkalibreras. Detta belyser behovet av system som kan ge snabb åtkomst till både aktuell och arkiverad data.
"Insikter som kan ge exponentiellt mer värde än traditionell analys, men värdet försvinner och avdunstar när tillfället är över." – Forrester Research
Kostnader för datalagring och långsiktig lagring
Att lagra tidsseriedata på lång sikt kan vara dyrt. Till skillnad från andra typer av affärsdata som ofta kan arkiveras eller raderas, lagras tidsseriedata ofta på obestämd tid. Myndighetskrav, historisk analys och träning av maskininlärningsmodeller bidrar alla till detta behov. Dåliga datahanteringsmetoder – som ineffektiv taggning – kan dock driva upp lagringskostnaderna avsevärt.
För att hantera dessa kostnader vänder sig många organisationer till nivåindelade lagringsstrategier. Ny data, som är avgörande för realtidsanalys, lagras i högpresterande system. Äldre data kan dock ofta komprimeras och flyttas till mer kostnadseffektiva lagringslösningar. Facebooks Gorilla-databas är ett bra exempel på denna metod. Genom att använda avancerade komprimeringsalgoritmer minskade de datapunktstorlekarna från 16 byte till i genomsnitt 1,37 byte, vilket sänker kostnaderna för långsiktig lagring.
Medan branscher som detaljhandel och hälso- och sjukvård har sett operativa förbättringar genom tidsserieanalys, fortsätter strikta regler för datalagring att belasta lagringsbudgetar. Att upprätthålla datakvaliteten över tid ökar bara dessa utmaningar, vilket gör skalbara och ekonomiska lagringslösningar till en nödvändighet för företag som strävar efter att förbli konkurrenskraftiga i beslutsfattande i realtid.
Lösningar för skalbar tidsseriedatalagring
Att hantera tidsseriedata kommer med sina egna utmaningar, särskilt när det gäller skalbarhet, prestanda och kostnad. Lyckligtvis har modern teknik tagit sig an dessa problem med hjälp av specialiserade databaser, kolumnlagring och automatiserade hanteringsverktyg.
Specialiserade tidsseriedatabaser
Specialiserade tidsseriedatabaser (TSDB) är utformade för att hantera de enorma datainmatningshastigheter och blixtsnabba frågor som tidsseriedata kräver. Dessa databaser utmärker sig på att hantera både realtids- och historisk data effektivt.
InfluxDB 3.0 utmärker sig med sin TSM-motor, som erbjuder 4,5× bättre datakomprimering och frågehastigheter som är 2,5–45× snabbare. TidsskalaDB, byggt på PostgreSQL, använder automatisk partitionering med hypertabeller och chunks för att uppnå 10 gånger effektivare resursanvändning samtidigt som den hanterar 3 gånger så stor datavolym. Samtidigt, QuestDB levererar inmatningshastigheter som är 3–10 gånger snabbare och ökar frågeprestanda med 270% jämfört med TimescaleDB.
Här är en snabb jämförelse av dessa databaser:
| Särdrag | TidsskalaDB | InfluxDB | QuestDB |
|---|---|---|---|
| Databasmodell | Relationell | Tidsserie | Tidsserie |
| skalbarhet | Vertikal, Horisontell (läs repliker) | Horisontell | Horisontell |
| Frågespråk | SQL | SQL, InfluxQL, Flöde | SQL |
| Politik för datalagring | Omfattande | Excellent | Robust |
| Indexering och komprimering | PostgreSQLs funktioner | Specialiserad TSM | Avancerad kolumnformad |
Dessa verktyg är skräddarsydda för tidsseriedata och lägger grunden för ännu effektivare lagringstekniker.
Kolumnbaserad lagring och datakomprimering
Kolumnlagring är banbrytande för tidsseriedata. Genom att gruppera liknande datatyper i kolumner snarare än rader uppnås komprimeringshastigheter på 5–10× och möjliggör snabbare hämtning eftersom endast relevanta kolumner läses under frågor. Denna metod är särskilt effektiv för tidsseriedata, som ofta följer förutsägbara mönster.
Resultat från verkligheten visar kraften i denna metod. Till exempel, i mars 2023, Oktav, en Timescale-användare, uppnådde ett komprimeringsförhållande på över 26. På liknande sätt, Industriell rapporterade en genomsnittlig minskning av diskanvändningen för 97%, och METER-gruppen såg över 90% utrymmesbesparingar i sina hypertabeller.
"Kolumndatabaser utmärker sig i lästunga analysbelastningar eftersom de hoppar över irrelevant data och utnyttjar komprimering." – AWS Redshift-teamet
Kolumnlagring glänser också när det gäller prestanda för frågor. Tänk dig att bara hämta 3 kolumner av 300 – endast cirka 1% av datan läses jämfört med en radbaserad databas. För analysintensiva arbetsbelastningar, som ofta dominerar användningsfall för tidsserier, leder denna effektivitet till stora prestandavinster och kostnadsbesparingar.
I kombination med databasspecialisering blir kolumnlagring ett kraftfullt verktyg för realtidsanalys och storskalig datahantering.
Automatiserade policyer för datahantering
Automatisering förenklar hanteringen av tidsseriedata genom att optimera både prestanda och kostnad. Automatiserad lagring och nivåindelade lagringspolicyer säkerställer att systemen förblir effektiva utan att ständig manuell intervention krävs.
Datalagringspolicyer är en hörnsten i denna automatisering. Verktyg som InfluxDB och TidsskalaDB låter dig automatiskt förfalla data baserat på dina behov – oavsett om det är timvis, dagligen eller månadsvis. Till exempel TimescaleDB:s lägg till_retentionspolicy Funktionen kan automatiskt radera föråldrad data när den når en fördefinierad ålder.
"En välstrukturerad policy för datalagring är inte bara ett krav på efterlevnad utan en strategisk tillgång inom datahantering." – Tidsskaledokumentation
Nivåindelad lagring tar automatiseringen ett steg längre genom att flytta data mellan högpresterande och kostnadseffektiva lagringsnivåer baserat på användning. Ny data lagras i höghastighetslagring för realtidsanalys, medan äldre data flyttas till billigare lagring. Amazonas rödförskjutning exemplifierar denna metod med lagrade procedurer som sp_arkiv_data, som exporterar data till Amazon S3 och raderar den från dyr primär lagring efter en viss lagringsperiod.
sbb-itb-59e1987
Hur man implementerar tidsserielagringslösningar
Det här avsnittet går in på de praktiska stegen för att implementera skalbar tidsserielagring. Processen kan delas upp i tre huvudfaser: konfigurera lagringen, integrera den med analyssystem och säkerställa starka säkerhetsåtgärder.
Att välja rätt lagringsuppsättning
Det första steget är att utvärdera dina databehov, inklusive inmatningshastigheter, frågefrekvens och lagringskrav. Hur dina data efterfrågas kommer att påverka utformningen av din tidsseriedatabas avsevärt, vilket påverkar både prestanda och kostnad.
Börja med att identifiera kärnkomponenterna i din data:
- MåttKategoriska data som
enhetstyp,område, elleranvändar ID. - ÅtgärderNumeriska värden som temperatur, CPU-användning eller transaktionsbelopp.
- PartitionsnycklarNycklar som hjälper dig att organisera dina data effektivt.
Till exempel optimerar Netflix sin lagring genom att dela upp visningshistorik i tabeller över senaste och arkiverade. De använder också chunking för att hantera användare med omfattande historik, vilket visar hur partitionering kan skalas effektivt. På liknande sätt, i en videostreamingapp, med hjälp av tittar-id som partitionsnyckel fungerar bra på grund av dess höga kardinalitet, medan mätvärden som starttid och uppspelningslängd tjäna som nyttiga åtgärder.
Batchskrivningar och delade attribut kan ytterligare effektivisera datainmatning och minska kostnaderna. När denna grund är på plats blir det mycket enklare att integrera med realtidsanalyssystem.
Ansluta till realtidsanalyssystem
Realtidsanalys kräver en design som stöder parallell bearbetning och motståndskraft. Som Mark Palmer, senior vice president för analys på Tibco, uttrycker det: "Det rör sig, det är smutsigt och det är temporalt."
För att möta dessa krav, använd flera inmatningsmotorer som kan skalas elastiskt. Denna konfiguration säkerställer att du kan hantera miljontals poster med låg latens. Realtidsintegration kräver dock också noggrann simulering och testning före distribution, eftersom det finns begränsad möjlighet att rensa eller validera data när de väl flödar.
”Med realtidsdataintegration finns det inte lika mycket möjligheter att fullständigt rensa och validera data. Det innebär att det tunga arbetet måste utföras uppströms, med noggrant spårning och dokumentering av datakällornas härkomst och källornas tillförlitlighet.” – Tony Baer, chefsanalytiker på Ovum
För att bygga motståndskraft, frikoppla de olika faserna i din datapipeline och planera för potentiella komponentfel. Överväg att använda Change Data Capture (CDC) för att tillämpa uppdateringar från datakällor i nära realtid. Att paketera dina datakällor som API:er inom ett applikationsnätverk kan också förbättra synligheten och göra integrationen mer flexibel.
Säkerhets-, säkerhetskopierings- och efterlevnadskrav
Säkerhet är avgörande när man hanterar tidsseriedata, särskilt eftersom kostnaderna för cyberbrottslighet beräknas uppgå till 1400 biljoner dollar årligen år 2025. En nyligen genomförd studie av Continuity visade att företagslagringssystem ofta har betydande sårbarheter – i genomsnitt 10 säkerhetsrisker per enhet, varav 5 är höga eller kritiska.
"Lika viktigt som snabb dataåterställning är för affärskontinuiteten om data förloras eller blir stulen, är det utan tvekan ännu viktigare att skydda data var de än finns och inte låta lagrings- och säkerhetskopieringssystem i sig bli en ingångspunkt för attacker." – Dennis Hahn, chefsanalytiker, Data Center Storage and Data Management, Omdia
De vanligaste riskerna inkluderar:
- Svag autentisering och identitetshantering
- Oadresserade CVE:er (vanliga sårbarheter och exponeringar)
- Osäkra nätverks- och protokollkonfigurationer
- Dålig kryptering och nyckelhantering
- Lax åtkomstkontroll och auktoriseringspolicyer
För att minska dessa risker, tillämpa starka åtkomstkontroller, såsom multifaktorautentisering (MFA), eftersom 81% av dataintrången härrör från svaga lösenord. Uppdatera regelbundet system med säkerhetsuppdateringar och tillämpa strikta lösenordspolicyer.
Kryptera data i vila och under överföring för att följa regler som GDPR, HIPAA och SOC2. Att följa 3-2-1-regeln för säkerhetskopiering – att behålla tre kopior av dina data på två olika lagringstyper, varav en kopia lagras utanför anläggningen – ger ytterligare ett skyddslager. Att använda en Zero Trust-arkitektur kan skydda dina system ytterligare, särskilt eftersom ransomware-attacker i allt högre grad riktar in sig på säkerhetskopior.
Utveckla dessutom en incidenthanteringsplan som är skräddarsydd för tidsseriedatascenarier. Genomför regelbunden cybersäkerhetsutbildning och granskningar för att identifiera sårbarheter innan de eskalerar. Glöm inte bort den fysiska säkerheten – skydda datacenter och enheter som inrymmer din lagringsinfrastruktur. Med insiderhot som utgör risker för många organisationer är övervakning och strikta åtkomstkontroller avgörande för ett omfattande skydd.
Använda företagshosting för tidsseriedata
Vid utformning av skalbara system för lagring av tidsseriedata spelar hostinginfrastrukturen en avgörande roll för att bestämma prestanda, tillförlitlighet och kostnad. Företagshostingleverantörer erbjuder lösningar skräddarsydda för de unika kraven hos tidsseriearbetsbelastningar, såsom hantering av snabb datainmatning och körning av komplexa analytiska frågor.
Funktioner som erbjuds av företagshotellleverantörer
Företagshotellleverantörer levererar funktioner som är specifikt utformade för tidsserielagring. Ett utmärkt alternativ är dedikerade servrar, som allokerar resurser exklusivt till din arbetsbelastning. Detta eliminerar prestandaproblem som orsakas av delade resurser, vilket säkerställer konsekventa åtgärder för tidsseriedata.
För uppgifter som prediktiv analys och avvikelsedetektering, AI GPU-servrar spela in. Dessa servrar är optimerade för maskininlärning, vilket avsevärt snabbar upp beräkningar som annars skulle ta mycket längre tid på traditionella processorer.
Ett annat alternativ är samlokaliseringstjänster, perfekt för företag som behöver full kontroll över sin hårdvara samtidigt som de drar nytta av professionella datacenteranläggningar. Denna konfiguration gör det möjligt för företag att anpassa sina lagringskonfigurationer för tidsseriearbetsbelastningar samtidigt som de säkerställer tillgång till pålitlig strömförsörjning, kylning och nätverksanslutning.
Prestandafördelarna med sådana lösningar är imponerande. Till exempel har TDengine visat över tio gånger högre prestanda än generella plattformar, samtidigt som de bara använder en femtedel av lagringsutrymmet. I benchmarktester med 4 000 enheter överträffade TDengine TimescaleDB med en faktor på 87,1 och InfluxDB med 132 gånger.
Fördelar med ett globalt datacenternätverk
Ett globalt nätverk av datacenter erbjuder flera fördelar för arbetsbelastningar för tidsserieanalys. Låg latens är avgörande för realtidsdataströmmar från distribuerade källor. Genom att ha datacenter närmare dessa källor minimeras nätverksfördröjningar, vilket säkerställer snabbare systemrespons.
Hög tillgänglighet är en annan stor fördel. Ett nätverk av datacenter i olika regioner möjliggör robusta strategier för katastrofåterställning, vilket säkerställer affärskontinuitet även vid avbrott i specifika områden. Dessutom hjälper denna geografiska spridning till med lastbalansering och förbättrar prestandan för frågor genom att leverera data från närmaste plats.
Regelefterlevnad blir mer hanterbart med en global infrastruktur. Kraven på datalagring varierar beroende på region, och att ha flera datacenterplatser gör det möjligt för företag att lagra data inom specifika geografiska gränser utan att offra prestanda. Denna metod är central för hur Serverion optimerar tidsserieanalysfunktioner.
Hur Serverion Stöder tidsserieanalys
Serverion hanterar utmaningarna med att lagra och analysera tidsseriedata med en global infrastruktur utformad för snabb datainmatning och frågor med låg latens. Deras nätverk sträcker sig över flera globala platser, med viktiga anläggningar i Haag, Nederländerna och New York, USA, samt över 40 ytterligare platser världen över, inklusive städer som Amsterdam, Frankfurt, Hongkong, Singapore och Tokyo.
Serverion-erbjudanden skalbara hostinglösningar för att möta kraven från tidsseriearbetsbelastningar. Virtuella privata servrar börjar på $10/månad, medan dedikerade servrar finns tillgängliga från $75/månad. Dessa dedikerade servrar erbjuder robusta konfigurationer, såsom Xeon Quad-processorer med 16 GB RAM och dubbla 1 TB SATA-diskar, vilket säkerställer pålitlig prestanda.
För maskininlärningsuppgifter som vanligtvis används i tidsserieanalys tillhandahåller Serverion AI GPU-servrarDessa servrar är idealiska för organisationer som implementerar prediktiva modeller eller system för avvikelsedetektering i realtid.
Serverion erbjuder även samlokaliseringstjänster, vilket ger företag flexibiliteten att distribuera anpassade hårdvarukonfigurationer som är skräddarsydda efter deras specifika databasbehov. Detta inkluderar specialiserade lagringsmatriser, konfigurationer med högt minne eller anpassade nätverksalternativ som vanligtvis inte finns tillgängliga i standardserverpaket.
För att ytterligare förbättra tillförlitligheten tillhandahåller Serverion viktiga tjänster som DDoS-skydd, SSL-certifikat från $8/år, och Support dygnet runtDessa funktioner säkerställer att system för tidsserieanalys förblir säkra och operativa, vilket är avgörande för applikationer som är beroende av kontinuerlig datainsamling och analys.
Med sin globala räckvidd gör Serverion det möjligt för företag att distribuera tidsserielagringssystem närmare sina datakällor, oavsett om det handlar om IoT-sensorer i fabriker, finansiella handelssystem eller distribuerade applikationsövervakningsverktyg. Denna närhet minskar latensen och förbättrar frågeprestanda, vilket gör att användare kan komma åt analysinstrumentpaneler och rapporter med minimala fördröjningar.
Slutsats
Att hantera lagring av tidsseriedata har blivit en angelägen prioritet då organisationer står inför en överväldigande ökning av datatillväxt. Tänk på detta: 94% av organisationer rapporterar att deras data expanderar snabbare än de kan hantera den effektivt, och vissa anläggningar producerar miljontals datapunkter varje dag. Utmaningens omfattning är obestridlig.
Traditionella system kan helt enkelt inte hålla jämna steg med kraven från tidsseriedata. Till skillnad från statisk data, som ger isolerade ögonblicksbilder, fångar tidsseriedata mönster, trender och korrelationer över tid – och omvandlar rådata till handlingsbara insikter. Specialiserade tidsseriedatabaser är utformade för att hantera dessa snabba, kontinuerliga strömmar och erbjuder den realtidsanalys som företag behöver för att förbli konkurrenskraftiga.
För att hantera detta måste företag kombinera avancerade lagringslösningar med skräddarsydda hostingmiljöerLeverantörer som Serverion levererar den infrastruktur som krävs för storskaliga implementeringar och erbjuder tjänster som dedikerade servrar, AI GPU-funktioner och colocation-alternativDessa funktioner, i kombination med globalt distribuerade datacenter, säkerställer inte bara låg latens för realtidsapplikationer utan hjälper också företag att uppfylla regionala efterlevnadsstandarder.
Att framtidssäkra din verksamhet börjar med dedikerade tidsseriedatabaser och automatiserad hantering av datalivscykelnDessa verktyg hjälper till att effektivisera lagring, kontrollera kostnader och lägga grunden för skalbar analys. Genom att investera i rätt lösningar idag kan företag positionera sig för att utvinna meningsfulla insikter, förbättra verksamheten och blomstra i en datadriven värld.
Verktygen och infrastrukturen finns redan här. Möjligheten att få ett försprång är inom räckhåll – nu är det dags att ta den.
Vanliga frågor
Vilka är de främsta fördelarna med att använda tidsseriedatabaser istället för traditionella lagringssystem för att hantera storskalig data?
Tidsseriedatabaser (TSDB) är specialbyggda för att hantera stora volymer tidsstämplad data med imponerande effektivitet och erbjuder tydliga fördelar jämfört med traditionella lagringssystem.
En utmärkande egenskap är deras förmåga att hantera datakomprimering och aktivera snabb hämtning, vilket gör det enkelt att analysera massiva datamängder över specifika tidsramar. TSDB:er är också utformade för höga intagshastigheter och realtidsanalys, vilket gör dem perfekta för scenarier som kontinuerlig övervakning, upptäckt avvikelser och igenkänning av mönster när de uppstår.
En annan viktig styrka är deras skalbarhetDessa databaser kan utökas sömlöst för att matcha växande databehov samtidigt som de bibehåller högsta prestanda, vilket gör dem till ett utmärkt val för företag som hanterar komplicerade och tidskänsliga dataoperationer.
Hur kan företag effektivt hantera lagring av tidsseriedata för att förbli kostnadseffektiva samtidigt som de uppfyller långsiktiga behov av lagring och efterlevnad?
För att hantera lagring av tidsseriedata på ett sätt som är både effektivt och budgetvänligt kan företag vända sig till datanivå och kompressionsteknikerDessa metoder fungerar genom att flytta äldre eller mindre använd data till mer prisvärda lagringsalternativ, samtidigt som de fortfarande är tillgängliga vid behov. Genom att kombinera detta med väldefinierade policyer för datalagring säkerställer att föråldrad data antingen arkiveras eller raderas automatiskt, vilket hjälper till att hantera lagringskostnader och följa efterlevnadsstandarder.
Företag bör regelbundet utvärdera och förfina sina lagringsmetoder. Detta kan innefatta att utnyttja skalbara molnbaserade lösningar eller att anta dataformat som prioriterar effektivitet. Genom att integrera dessa metoder kan företag hitta en smart balans mellan prestanda, efterlevnadsbehov och att hålla sig inom budget.
Hur förbättrar ett globalt nätverk av datacenter prestandan och tillförlitligheten för tidsseriedataanalys?
Ett världsomspännande nätverk av datacenter är nyckeln till att förbättra hastigheten och tillförlitligheten för tidsseriedataanalys. Genom att sprida infrastrukturen över olika platser bidrar det till att minska latens, tillhandahåller redundans, och minskar risken för driftstopp. Denna installation stöder databehandling i realtid och säkerställer smidig analys, även under hög användning.
Dessutom ökar säkerheten och bidrar till att uppfylla myndighetskrav genom att ha datacenter i olika regioner. Det gör det möjligt för företag att lagra och bearbeta data närmare där de genereras, vilket gör det enklare att följa lokala regler. Denna kombination av hastighet, tillförlitlighet och anpassningsförmåga är avgörande för att skala tidsseriedatalagring och analys effektivt.
