你是否遇到過接入物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備越來越多，設(shè)備屬性復(fù)雜，要分析指標(biāo)緯度太多，而流計算無法靈活變更分析模型，歷史數(shù)據(jù)也無法回溯分析，更無法進(jìn)行可視化分析驗證？
你是否遇到過使用開源的 OpenTSDB 來搭建時序集群，發(fā)現(xiàn)運維成本太高，穩(wěn)定性差，遇到問題只能求助社區(qū)，造成業(yè)務(wù)流失？
近日發(fā)布的TSDB可以幫忙解決以上所有的問題。它針對時序數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，寫入效率提升百倍以上，存儲成本降低90%，百萬級記錄分析，計算秒級響應(yīng)。同時，TSDB具備時序洞察能力，實現(xiàn)交互式可視化數(shù)據(jù)分析，幫助企業(yè)實時掌握數(shù)據(jù)變化過程，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)異常，降低生產(chǎn)風(fēng)險，提高生產(chǎn)效能。
很大程度降低存儲成本
時序數(shù)據(jù)的一大典型特點就是持續(xù)產(chǎn)生，并且每一個數(shù)據(jù)變化，都會產(chǎn)生一條新的數(shù)據(jù)條目，所以數(shù)據(jù)存儲空間會持續(xù)膨脹。如果使用傳統(tǒng)的關(guān)系數(shù)據(jù)庫很快就會遇到瓶頸，而時間序列數(shù)據(jù)庫TSDB能夠根據(jù)時序數(shù)據(jù)的特點，對時間戳和數(shù)據(jù)value進(jìn)行專業(yè)的壓縮，壓縮比可以達(dá)到10:1，能夠很大程度上降低存儲成本。
通過TSDB分析時序數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)價值
TSDB提供專業(yè)的時序分析能力，通過聚合、降精度以及地理位置信息等計算函數(shù)支持，能夠基于不同的維度組合分析數(shù)據(jù)，業(yè)務(wù)應(yīng)用只要按需提交分析函數(shù)，TSDB引擎完成計算，應(yīng)用可直接獲取分析結(jié)果。相比傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)庫只具備存儲能力，數(shù)據(jù)計算分析需要應(yīng)用開發(fā)，時序數(shù)據(jù)的分析開發(fā)成本大大降低。
惡劣環(huán)境下實現(xiàn)邊緣數(shù)據(jù)采集和分析
通常，邊緣環(huán)境下網(wǎng)絡(luò)環(huán)境是非常不穩(wěn)定的。如果數(shù)據(jù)直接上云，非常容易造數(shù)據(jù)丟失， 阿里云提供的 TSDB Edge 可以支持部署到設(shè)備邊緣端，將數(shù)據(jù)本地化存儲，本地化分析，也能夠支持同步上傳到云端，在網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定的情況下，支持?jǐn)帱c續(xù)傳，保證數(shù)據(jù)不丟失。
簡單方式體驗TSDB的時序數(shù)據(jù)分析能力
TSDB提供了時序洞察以及demo數(shù)據(jù)導(dǎo)入，用戶可以直接寫入自己的業(yè)務(wù)時序數(shù)據(jù)或者導(dǎo)入demo數(shù)據(jù)，在TSDB的控制臺創(chuàng)建洞察事件，通過指定分析數(shù)據(jù)、分析時間和分析函數(shù)，可以實時獲取可視化的分析結(jié)果。
