北京美信科技公司-BlueSky時間序列化數據庫案例

bluesky時序數據庫云/邊/端三個角度看數據的創建和存儲
隨著網絡的高速發展，尤其是5g時代的到來，數據越來越多的進入云端。那么我們所說的core/edge/endpoint(云/邊/端）分別指的是什么呢？云(core) - 這包括企業中的計算數據中心和云提供商。它包括各種云計算，公共云、私有云和混合云。邊(edge) - 邊緣是指不在數據中心的企業級服務器和設備。這包括服務器機房、現場服務器、還有一些較小的數據中心，這些數據中心位于距離設備較近的區域，以加快響應。端(endpoint) - 端包括網絡邊緣的所有設備，包括個人電腦、電話、聯網汽車、可穿戴備以及工業傳感器等。
bluesky*時序數據庫發展史2
基于通用存儲的時序數據庫
伴隨著大數據和hadoop的發展，時序數據量開始迅速增長，系統業務對于處理時序數據的擴展性等方面提出更多的要求。
基于通用存儲而專門構建的時間序列數據庫開始出現，它可以按時間間隔快速
地存儲和處理這些數據。像opentsdb，kairosdb等等。
這類時序數據庫在繼承通用存儲優勢的基礎上，利用時序的特性規避部分通用存儲的劣勢，并且在數據模型，bluesky時間序列化數據庫分析報告，聚合分析方面做了貼合時序的大量*。
比如opentsdb繼承了hbase的寬表屬性結合時序設計了偏移量的存儲模型，利用salt緩解熱點問題等等。
然而它也有諸多不足之處，比如低效的全局uid機制，聚合數據的加載不可控，無法處理高基數標簽查詢等等。
bluesky*時序數據庫關注的技術點在哪里？
快速聚合能力。時序業務一個通用的需求是聚合統計報表查詢，bluesky時間序列化數據庫，比如哨兵系統中需要查看近一天某個接口出現異常的總次數，或者某個接口執行的大耗時時間。這樣的聚合實際上就是簡單的count以及max，問題是如何能快速的在那么大的數據量的基礎上將滿足條件的原始數據查詢出來并聚合，bluesky時間序列化數據庫案例，要知道統計的原始值可能因為時間比較久遠而不在內存中哈，因此這可能是一個非常耗時的操作。目前業界比較成熟的方案是使用預聚合，就是在數據寫進來的時候就完成基本的聚合操作。
未來技術點：異常實時檢測、未來預測等等。異常實時監測主要用來監測實時異常點，比如服務器監控中對延遲響應慢的請求都會實時監控報警，再比如運動手環對心跳異常監測報警等；未來預測是另一個非常重要的領域，能夠預測未來是一個很有用的事情，試想，bluesky時間序列化數據庫解決方案，如果在交通堵塞前3分鐘預測到這個路段要堵并向發送報警，就可以一定程度上緩解交通堵塞的問題。而根據時間序列來預測未來時間會發生的事情是一件看起來水到渠成的事情，這里面會涉及到機器學習的相關知識。
北京美信科技公司-bluesky時間序列化數據庫案例由北京美信時代科技有限公司提供。行路致遠，砥礪前行。北京美信時代科技有限公司致力成為與您共贏、共生、共同前行的戰略伙伴，更矢志成為軟件開發具有競爭力的企業，與您一起飛躍，共同成功!