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重磅发布 | 阿里云时序时空数据库TSDB 数据写入效率提升百倍

阿里云数据库 2018-10-26

你是否遇到过业务迅速发展,使用传统关系数据库存储监控指标数据,写入和分析效率低 ,存储成本太高,运维压力山大?


你是否遇到过接入物联网设备越来越多,设备属性复杂,要分析指标纬度太多,而流计算无法灵活变更分析模型,历史数据也无法回溯分析,更无法进行可视化分析验证?


你是否遇到过使用开源的 OpenTSDB 来搭建时序集群,发现运维成本太高,稳定性差,遇到问题只能求助社区,造成业务流失?


阿里云近日发布的TSDB(时序时空数据库)可以帮忙解决以上所有的问题。它针对时序数据进行存储结构的优化,写入效率提升百倍以上存储成本降低90%百万级记录分析计算秒级响应。同时,TSDB具备时序洞察能力,实现交互式可视化数据分析,帮助企业实时掌握数据变化过程,发现数据异常,降低生产风险,提高生产效能。

重磅发布 | 阿里云时序时空数据库TSDB 数据写入效率提升百倍

大程度降低存储成本


时序数据的一大典型特点就是持续产生,并且每一个数据变化,都会产生一条新的数据条目,所以数据存储空间会持续膨胀。如果使用传统的关系数据库很快就会遇到瓶颈,而时序时空数据库TSDB能够根据时序数据的特点,对时间戳和数据value进行专业的压缩,压缩比可以达到10:1,能够很大程度上降低存储成本


通过TSDB分析时序数据发现数据价值

TSDB提供专业的时序分析能力,通过聚合、降精度以及地理位置信息等计算函数支持,能够基于不同的维度组合分析数据,业务应用只要按需提交分析函数,TSDB引擎完成计算,应用可直接获取分析结果。相比传统的数据库只具备存储能力,数据计算分析需要应用开发,时序数据的分析开发成本大大降低。

 

恶劣环境下实现边缘数据采集和分析

通常,边缘环境下网络环境是非常不稳定的。如果数据直接上云,非常容易造数据丢失, 阿里云提供的 TSDB Edge 可以支持部署到设备边缘端,将数据本地化存储,本地化分析,也能够支持同步上传到云端,在网络不稳定的情况下,支持断点续传,保证数据不丢失。

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简单方式体验TSDB的时序数据分析能力 


TSDB提供了时序洞察以及demo数据导入,用户可以直接写入自己的业务时序数据或者导入demo数据,在TSDB的控制台创建洞察事件,通过指定分析数据、分析时间和分析函数,可以实时获取可视化的分析结果


如果您对TSDB还有其他疑问

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