再不懂时序就OUT啦!阿里云数据库InfluxDB正式商业化

再不懂时序就OUT啦!阿里云数据库InfluxDB正式商业化,第1张

阿里云数据库 InfluxDB® 版已于近日正式启动商业化 。 云数据库 InfluxDB® 是基于当前最流行的开源数据库 InfluxDB 提供的在线数据库服务,相比较开源具有免运维,稳定可靠,可d性伸缩的优势,广泛应用于互联网基础资源监控,容器监控,业务运营监控分析,物联网设备远程实时监控,工业安全生产监控,生产质量评估和故障回溯。提供时序数据自动化采集,压缩存储,类SQL查询,多维聚合计算和数据可视化分析能力。点击关注,InfluxDB 商业化活动

时序数据和企业业务密切相关,不可或缺。任何一家企业都需要一套高效的运维系统保证实时发现应用和业务问题,通过监控,故障告警的手段,进行故障定位,保证在线业务的稳定,减少不可用时常。业务运营人员依赖运营系统,保证有充足的数据进行业务分析判断,便于更准确的做出业务决策。物联网企业和工业企业都需要能够实时掌握设备的运行状态,对生产过程进行监控,实时判故障预警,故障定位,故障回溯以及业务。以上业务场景都需要时序数据作为“数据证据”来表示指标“变化”过程,进而达到告警,诊断,修复和预测的业务目的。

时序数据很简单,构成具有三个要素,主体,时间戳,和指标数据。比如: xxx公司(主体)2019年8月26日上午10时,11时, 12时(时间戳)的股价分别是:160 USD,165 USD,180 USD(指标值)。概括来说,区别于关系数据库关心的是“最终结果”。时序数据表示的是资产或者过程是如何随着时间变化的,体现的是“变化”的过程价值。

时序数据主要应用在:运维监控,运营分析,设备监控,BI分析,工业安全生产监控场景。这些场景上,产生的核心数据是时序数据,业务特征表现在 写多读少 ,无事务性要求,数据分析强关联时间维度,且实时性要求高。

时序数据库针对时序数据业务特征进行针对性的数据存储结构设计,以及存储方式的优化,在监控等时序业务场景下数据的写入,读取,分析能力相比较传统的关系型数据库如 MySQL ,具有百倍的性能提升。

从数据存储架构上看,关系数据库通常按照行来记录一条时间记录数据,且顺序记录之间无主体关联性,单个主体的记录数据随机分散在多行,如果是分布式数据库甚至分布在多个分分库上,记录之间也没有时间顺序组织数据,连续时间戳的数据,分散在不连续的存储上,这样就造成按照主体和时间维度的数据写入和存储的效率大大降低。

而时序数据库按照主体为维度进行数据存储和索引,完全按照业务使用场景组织数据,相同主体指标数据组织在一起,并且按照时间为度进行分片存储,只需要获取主体信息和时间分片信息就可以顺序进行写入和读取 *** 作。单次IO请求磁盘寻道的时间和获取数据量比关系数据库寻道的效率和获取数据量都要高,查询的时间区间越大,查询主体越多,数据越多,效率差异越大,整体性能比关系数据库要高出十倍甚至百倍。

云InfluxDB® 相比较开源InfluxDB 优势明显。 云InfluxDB 提供云服务的方式,有行业顶级的专家支持服务,具有 免安装,免运维,稳定性高,数据高可靠的优势。使用云存储的方案,数据多副本存储,数据可靠性达到999999% 。

自建快速迁移上云

云 InfluxDB 提供了快速迁云的工具,只需动动鼠标就可以完成自建InfluxDB 到 云 InfluxDB 的迁移。

类SQL 开发友好,快速上手

阿里云 InfluxDB 完全兼容开源 InfluxDB ,面向开发友好, 为了方便传统关系数据库开发者能够快速适应Influx DB开发, 提供给了类 SQL的查询语言 InfluxQL,在提供强大的时序分析能力的基础上,最大程度的沿用了SQL的开发模式,使得学习成本大大降低。

集成数据采集,搭建监控更简单

阿里云数据库 InfluxDB 继承了 Influx DB 良好的开源生态,具有完整的数据采集,存储和数据可视化监控告警体系 TICK Stack 支撑。 同时相比较开源产品,提供了产品化的数据采集服务,只需在控制台进行几步简单 *** 作,“0” 代码完成各类监控源的监控数据自动采集。

云InfluxDB® 金融高可用版即将推出

服务的高可靠和数据一致性对金融类企业至关重要,开源的InfluxDB 没有提供高可靠的HA 版本,阿里云InfluxDB 针对金融,保险,银行,涉及数据和服务高可靠的研发了 HA高可用版本, 目前正在商业化上线的过程中,不久就可上线提供服务。

云InfluxDB® 商业化限时优惠

select from TABLE where time >='10:12:31' and time >='22:22:22'

我能在的问题中了解的就这么简单

不过具体情况要具体分析

     思极有容时序数据库正是普华公司面对这一高速增长的物联网大数据市场和技术挑战推出的创新性的大数据处理产品,它不依赖任何第三方软件,也不是优化或包装了一个开源的数据库或流式计算产品,而是在吸取众多传统关系型数据库、NoSQL数据库、流式计算引擎、消息队列等软件的优点之后自主开发的产品,在时序空间大数据处理上,有着自己独到的优势。

·        10倍以上的性能提升:定义了创新的数据存储结构,单核每秒就能处理至少2万次请求,插入数百万个数据点,读出一千万以上数据点,比现有通用数据库快了十倍以上。

·        硬件或云服务成本降至1/5:由于超强性能,计算资源不到通用大数据方案的1/5;通过列式存储和先进的压缩算法,存储空间不到通用数据库的1/10。

·        全栈时序数据处理引擎:将数据库、消息队列、缓存、流式计算等功能融合一起,应用无需再集成Kafka/Redis/HBase/HDFS等软件,大幅降低应用开发和维护的复杂度成本。

·        强大的分析功能:无论是十年前还是一秒钟前的数据,指定时间范围即可查询。数据可在时间轴上或多个设备上进行聚合。临时查询可通过Shell, Python, R, Matlab随时进行。

·        与第三方工具无缝连接:不用一行代码,即可与Telegraf, Grafana, Matlab, R等工具集成。后续将支持MQTT, OPC等工具, 与BI工具也能够无缝连接。

·        零运维成本、零学习成本:安装、集群一秒搞定,无需分库分表,实时备份。支持标准SQL语句,支持JDBC, RESTful连接, 支持Python/Java/C/C++/Go等开发语言, 与MySQL相似,零学习成本。

采用思极有容时序数据库,可将典型的物联网、车联网、工业互联网大数据平台的整体成本降至现有的1/5。同样的硬件资源,思极有容时序数据库能将系统处理能力和容量增加五倍以上。

同时,相比HBase等数据库,使用普华思极有容时序数据库来存储有以下优势:

1 存储空间大幅节省,估计不到HBase的1/10

2 服务器资源大幅节省,估计不到1/5

3 查询速度提高至少10倍

4 提供异地容灾备份方案

5 支持通过标准SQL进行即席查询

6 数据超过保留时长,自动删除

7 零管理,安装、部署、维护极其简单,一键搞定

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原文地址: http://outofmemory.cn/sjk/10158261.html

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