База данных временных рядов с динамической схемой - наХРЮ*на это нужно?

Компании быстро открывают для себя полезность данных временных рядов. Данные с временными метками предоставляют детальную информацию об изменениях во времени для определенных систем, датчиков и процессов. Компании должны получить представление о том, как они функционируют изолированно. Но еще большую ценность представляет возможность агрегировать эти данные и видеть, как они влияют на более крупную экосистему.

Для разработчиков данные временных рядов предоставляют новую линзу, через которую они могут обдумывать, просматривать и анализировать широкий спектр методов и проблем.

Знакомство с ROI на основе данных временных рядов

Для тех, кто пришел из мира баз данных SQL, данные временных рядов могут поначалу вызывать затруднения.

Возможно, наиболее серьезной проблемой является огромный объем данных, генерируемых системами. Традиционная база данных SQL может обрабатывать данные временных рядов, но при масштабировании объем дополнительных затрат на обслуживание и эксплуатацию начинает перевешивать ценность данных.

Кроме того, база данных SQL также требует, чтобы вы заранее определили схему данных, которые вы планируете хранить. Данные представляют собой строку или целое число? Соответствуют ли данные определенной длине символов? Есть бесконечные перестановки этих вопросов, которые входят в определение схемы. Конечно, преимущество определенной схемы заключается в том, что она позволяет базе данных SQL быстро обрабатывать запросы.

Необходимость заранее определить схему проблематична для данных временных рядов. Часто в проект, который включает данные с отметками времени, входят неизвестные, поэтому ваша система должна быть достаточно гибкой, чтобы соответствовать меняющимся потребностям.

Например, вам может понадобиться собрать этот тип данных из множества разных источников, каждый из которых дает результаты различной формы. Кроме того, вы можете даже не знать фактическое количество конечных точек, с которых ваша база данных будет собирать метрики, когда вы начнете.

Со всеми этими проблемами может показаться, что данные временных рядов — это бремя. Это не так.

Все, что вам нужно, — это правильные инструменты, чтобы иметь возможность легко раскрыть огромную ценность и более глубокое понимание, которые предоставляют данные временных рядов.

База данных временных рядов — это база данных, специально созданная для обработки данных с отметками времени. Использование базы данных временных рядов, использующей подход динамической схемы (также называемой неявной схемой или схемой при записи), устраняет эти проблемы прямо из коробки.

Еще одним преимуществом экономии времени является то, что этот тип базы данных может принимать любые данные, которые соответствуют настраиваемым протоколам приема, что является низким порогом для допустимых данных.

Пользователи могут упростить этот процесс, просто настроив агент для сбора данных с каждого компонента своей системы. Этот шаг гарантирует, что метрики соответствуют протоколу приема. После того как вы настроите агент сбора данных и метрики будут загружены в базу данных, будет создана схема. По мере поступления новых данных в базу данных временных рядов схема постоянно обновляется по мере необходимости.

Преимущества динамической схемы с временными рядами

Доказательства продолжают накапливаться, чтобы показать, что пользователи могут извлечь выгоду из использования временных рядов с гибкостью динамической схемы. Вот пара популярных примеров.

В ситуации мониторинга DevOps вы можете не знать всю информацию, поступающую от конкретного сервера, системы или инфраструктуры. В этой ситуации вы можете получить сотни или тысячи метрик, и определение схемы для них будет очень трудоемким процессом. Система динамической схемы устраняет этот шаг планирования и, следовательно, ускоряет процесс разработки.

Пространство Интернета вещей — еще одна область, в которой динамическая схема дает преимущество. Предположим, вы развертываете оборудование в полевых условиях, и это оборудование имеет собственный набор датчиков или систем, которые генерируют метрики. Вы можете выполнять удаленные обновления на этом оборудовании, которые изменяют тип информации, которую устройство отправляет обратно в вашу базу данных.

Если вам нужно потратить время на согласование изменений во входящих данных в ваши хранилища данных, это значительно усложнит и усложнит процесс обновления. Если вы хотите настроить и усовершенствовать программное обеспечение на своих полевых устройствах IoT и начать собирать новые метрики с обновлением или изменением имени метрики, то вы не хотите, чтобы данные были потеряны или удалены из базы данных.

С динамической схемой вы продолжаете собирать любые метрики, генерируемые вашими устройствами, а база данных адаптирует их к схеме по мере их поступления.

В обоих приведенных выше примерах скорость разработки и развертывания с динамической схемой значительно выше, чем с базой данных SQL. Компании могут потребоваться недели, чтобы добавить одно поле в схему базы данных SQL, и это может потребовать нескольких встреч с администраторами баз данных и инженерами по инфраструктуре.

Заключительные мысли

Если вы хотите создавать приложения, использующие данные временных рядов, для достижения наилучших результатов используйте базу данных, поддерживающую динамическую схему.

Это не только ускорит разработку, позволяя вам развертывать быстрее в начале вашего проекта, но это также сделает ваши приложения более гибкими по мере их развития. Это потому, что вы можете добавлять новые измерения на лету, чтобы быстро создавать новые функции, генерировать более надежные данные и улучшать взаимодействие с пользователем. Короче говоря, база данных временных рядов с динамической схемой позволяет создавать потрясающие приложения практически в кратчайшие сроки.