A seleção das tecnologias e soluções corretas para sua empresa exige uma compreensão completa do que você faz – e não – precisa. Enquanto se inclina para um uso mais geral, as soluções tradicionais são aparentemente mais confortáveis para muitas empresas, a tecnologia criada para fins específicos pode manter a chave para a verdadeira eficiência.
Anais dotis-georgiou, gerente de produto, Influxoingressou DBTAé o webinar, Por que um banco de dados de séries temporais é a melhor solução para criar sistemas e aplicativos inteligentes em tempo realpara discutir os cenários em que os bancos de dados de séries temporais rivalizam com bancos de dados relacionais tradicionais, oferecendo uma variedade de benefícios relacionados ao desempenho, sobrecarga operacional e muito mais.
Para começar, o Dotis-Georgiou definiu os dados de séries temporais como quaisquer dados que possuam um registro de data e hora associado a ele. Como uma sequência de pontos de dados, os dados de séries temporais normalmente consistem em medições sucessivas feitas da mesma fonte durante um intervalo de tempo.
“Tudo acontece no contexto do tempo, e os dados da série temporal preservam esse contexto”, disse Dotis-Georgiou.
Por que você deveria se preocupar com dados de séries temporais? “Estamos na era da instrumentação”, disse Dotis-Georgiou. “Estamos recebendo cada vez mais dados de séries temporais de nossos mundos físicos e digitais”.
De dispositivos a sensores, veículos autônomos e grades inteligentes no mundo físico a redes, contêineres, sistemas financeiros e VMs em software no mundo digital, os dados da série temporal desempenham um papel significativo, principalmente no que diz respeito ao monitoramento.
“Se você está ou não analisando os dados no mundo físico ou virtual, a semelhança aqui é que os usuários desejam poder entender as tendências ao longo do tempo, para que possam não apenas detectar quando seu ambiente que eles estão monitorando se desviam da norma e têm anomalias, mas também para prever e, em geral, ter mais controle sobre o mundo físico e/ou virtual” ”, ditis-reidioul.
Os dados de séries temporais são cruciais na mudança das operações comerciais reativas para proativas, onde a incorporação de dados de séries temporais pode ajudar uma empresa a economizar milhões a evitar potenciais tempo de inatividade. No entanto, aproveitar os dados da série temporal não deixa de ter seus desafios, como exige:
- Suporte para escala maciçaonde as fontes e frequências de dados cada vez maiores criam requisitos de alto rendimento e armazenamento
- Ação em tempo real onde os aplicativos devem analisar dados dentro dos fluxos e agir em tempo real
- Suporte para a alta cardinalidade de dados impulsionado por um número maior de tags coletadas, impactando o desempenho
- Acesso simplificado e a conjunto de ferramentas amplamente usado Para promover a produtividade do desenvolvedor
Por que os bancos de dados de uso geral não se encaixam no trabalho? De acordo com o Dotis-Georgiou, enquanto os bancos de dados de uso geral são ideais para dados estruturados e quando existem inter-relações complexas entre os elementos de dados, eles ficam aquém em várias áreas:
- Desempenho de inserção lenta (sobrecarga transacional)
- Altos custos de armazenamento
- Não opera em escala
- Execução complexa de consulta e gerenciamento de ciclo de vida manual de dados
O InfluxData inova neste espaço, oferecendo o InfluxDB, um banco de dados de séries temporais (TSDB), construído e otimizado para dados estampados. O InfluxDB se destaca, onde os bancos de dados de uso geral não são para dados de séries temporais, incluindo alta escalabilidade e desempenho, alta taxa de gravação, consultas eficientes ao longo do tempo e muito mais.
O InfluxDB utiliza tecnologias apoiadas pelo Apache para ingerir, armazenar e analisar com eficiência os dados de séries temporais em qualquer escala, de acordo com o InfluxData. Além disso, o banco de dados oferece suporte a SQL nativo, eficiência de armazenamento e integrações perfeitas com uma arquitetura de dados abertos, eliminando preocupações com a cardinalidade.
Este é apenas um trecho do total Por que um banco de dados de séries temporais é a melhor solução para criar sistemas e aplicativos inteligentes em tempo real webinar. Para o webinar completo, apresentando explicações mais detalhadas, uma demonstração, estudos de caso, perguntas e respostas e muito mais, você pode ver uma versão arquivada do webinar aqui.
Luis es un experto en Inteligência Empresarial, Redes de Computadores, Gestão de Dados e Desenvolvimento de Software. Con amplia experiencia en tecnología, su objetivo es compartir conocimientos prácticos para ayudar a los lectores a entender y aprovechar estas áreas digitales clave.
