Inleiding
We zijn ons misschien niet bewust van dit feit, maar we gebruiken voortdurend tijdreeksdatabases. Ze zullen nog relevanter worden naarmate het Internet of Things (IoT) en andere revolutionaire technologieën zich blijven ontwikkelen. In dit artikel zullen we bekijken wat een tijdreeksdatabase is, wat het doel ervan is en wat hun impact op ons dagelijks leven is.
Wat is een database?
Een database is een verzameling gegevens die op een gecorreleerde manier is georganiseerd en opgeslagen. Een lijst met contactpersonen is bijvoorbeeld een fysieke database waarin we namen, adressen, telefoonnummers en e-mailadressen noteren. We creëren profielen door gecorreleerde informatie over individuen op te slaan. Er zijn verschillende gegevenstypen die een database kan verwerken, afhankelijk van hun structuur of hun beheersysteem.
Wat is een tijdreeksdatabase?
Een tijdreeksdatabase (TSDB) is een database die is ontworpen en geoptimaliseerd om gegevens te registreren en op te slaan die altijd zijn gekoppeld aan een specifiek tijdstip of die een tijdstempel gebruiken. Deze structuur maakt het gemakkelijk om gebeurtenissen chronologisch in de tijd te analyseren vanuit elke gegevensbron. Niet alleen dat, een TSDB kan gelijktijdige invoer ontvangen, waardoor we verschillende gegevensstromen tegelijk kunnen analyseren en opslaan en zelfs gecombineerd kunnen analyseren.
Een TSDB heeft twee primaire toepassingen:
- Het dient als historisch referentiepunt voor elk type gegevensstroom.
- Het voert complexe gegevensanalyse en voorspellende modellering uit.
Hoe is een tijdreeksdatabase anders?
Een oppervlakkige lezing van de definities kan ons doen afvragen, wat maakt een TSDB anders dan andere databasesystemen zoals een Relational DatabaseManagement Systems (RDBMS) of NoSQL-database? Zowel RDBMS'en als NoSQL-databases kunnen gegevens opslaan in waardeparen van gegevenstijd. Structureel zijn ze echter enorm verschillend. TSDB's zijn speciaal geoptimaliseerd om snel gegevens te schrijven, hebben een superieur compressie-algoritme en hebben een aanzienlijk snellere query-engine.
In de onderstaande grafiek kunnen we zien hoe het CPU-gebruik gedurende een bepaalde periode correleert met het RAM-gebruik op een specifieke server. Deze informatie kan efficiënt worden opgeslagen en gebruikt om een prognose te maken op basis van historische gegevens.
Voordelen
TSDB's zijn met name handig bij het onderzoeken en verzamelen van trends van een algemeen patroon of richting waarin een bepaalde dataset zich beweegt. Gezien zijn aard is het ook uitstekend in het waarnemen van vreemde variaties of gegevensafwijkingen in een verder stabiele omgeving. Aangezien alle records een tijdstempel hebben, is het grootboek van de gegevenspunten native georganiseerd. Deze databases zijn geconfigureerd om de gegevens efficiënt aan verschillende verwerkingsengines te leveren, waarbij de oorspronkelijke gegevensstroom wordt gesimuleerd.
We hebben een grote groei gezien in het gebruik van TSDB's sinds het populair werd in 2015, vooral in de afgelopen 12 maanden, zoals geïllustreerd in deze grafiek.
We kunnen een enorme hoeveelheid realtime gegevens volgen met bijna onmiddellijke snelheid en opslagefficiëntie. Dit voorstel klinkt vooral aantrekkelijk voor industriële toepassingen. In feite hebben industrieën deze technologie sinds het begin verwelkomd voor toepassingen die variëren van het efficiënt opslaan van gegevens van sensorische apparatuur tot het snel opsporen van knelpunten tijdens fabricageprocessen. Dit is natuurlijk niet het enige potentiële gebruik van TSDB's, en veel ontwikkelingen zorgen ervoor dat het gebruik ervan wordt uitgebreid naar een breder scala aan toepassingen.
Toepassingen
Andere toepassingen zijn het Internet of Things (IoT)-concept, waarbij sensoren permanent gegevens en communicatie binnen apparaten genereren. Een TSDB biedt ook een efficiëntere en snellere werkomgeving. In dezelfde context wint de implementatie van TSDB's voor webmonitoringsystemen en prestatietracking aan populariteit onder ontwikkelaars die het gebruiken om problemen te identificeren en de algehele stabiliteit van een systeem te traceren. Deze gegevenscompilatie dient ook om patronen van webbezoekers te modelleren om een betere algemene gebruikersinterface-ervaring te bieden.
Deze databases worden ook veel gebruikt in voorspellende modellen voor verkoop, vraag, trends, cycli en het analyseren van snel veranderende prijzen op financiële markten. Het is uiterst nuttig gebleken bij medische operaties door informatie van geplaatste of draagbare apparaten op te slaan en te streamen.
Populaire TSDM-systemen
Na de populariteit van TSDB's is de ontwikkeling van databasebeheersystemen voor tijdreeksanalyse explosief gestegen. Het doel is om de bestaande algoritmen voor gegevensopslag te optimaliseren die worden gebruikt om de klantervaringen te verbeteren. We zullen hieronder enkele van de meest populaire opties bespreken.
1. InfluxDB
InfluxDB is de standaardoptie voor tijdreeksdatabases. Dit open-sourceproject, dat compatibel is met alle moderne besturingssystemen en een lange lijst programmeertalen ondersteunt, werd in 2013 geïntroduceerd door InfluxData. Sindsdien is het een belangrijke speler op dit gebied. Het is buitengewoon goed geoptimaliseerd en kan gelijktijdige processen gemakkelijk aan. Het enige grote nadeel is dat het moeilijk te schalen is.
2. Prometheus
Oorspronkelijk ontwikkeld door SoundCloud, biedt deze open-source software een betrouwbaar alternatief voor het opslaan van tijdreeksgegevens met een focus op monitoringsystemen en applicaties. Het kan een behoorlijke hoeveelheid volume aan. Omdat het echter is gebouwd om een enkel knooppunt te gebruiken, kunnen er schaalbaarheidsproblemen optreden.
3. KDB+
KDB+ is een krachtig TSDB-systeem ontwikkeld en op de markt gebracht door Kx Systems. Het primaire ontwerpdoel van dit systeem was om miljarden invoer van realtime gegevens voor het financiële systeem te verwerken. Dit wordt voornamelijk bereikt dankzij de uiterst efficiënte programmeertaal die bekend staat als Q .
Conclusie
In deze zelfstudie hebben we de basisprincipes van Time Series-databases onderzocht. TSDB's zullen in de loop van de tijd nog relevanter worden naarmate onze behoefte om voortdurend enorme hoeveelheden informatie te volgen en op te slaan toeneemt. We staan aan het begin van volledig beheerde modelleringssystemen die in staat zullen zijn om op een efficiëntere manier een effectief besluitvormingsproces te nemen op basis van historische gegevens. De implicaties die dit kan hebben, moeten nog worden gezien, maar deze technologie heeft bewezen zeer gunstig te zijn voor de manier waarop we informatie opslaan en verwerken.
Praat vandaag nog met een expert!
We zijn er trots op de meest behulpzame mensen in Hosting™ te zijn!
Als u aanvullende informatie over dit onderwerp nodig heeft, staan onze oplossingsadviseurs en technische ondersteuningsmedewerkers altijd voor u klaar. Als u een volledig beheerde VPS-server, Cloud Dedicated, VMWare Private Cloud, Private Parent-server, Managed Cloud Servers of een Dedicated server-eigenaar bent en met ons wilt spreken, zijn we telefonisch bereikbaar op 800.580.4985, chat of in een supportticket 24 uur per dag, 7 dagen per week, 365 dagen per jaar.