在物联网场景中,每时每刻有大量的时间序列数据(简称时序数据)产生,如何将这些数据进行实时灵活的分析成为不可或缺的一环。

10月10日,阿里云发布了时序数据库TSDB,用户无需开发代码,就可以完成数据的查询和分析,可帮助企业从任意维度挖掘时序数据的价值。

通常情况下,时序业务数据监测点较多,并发度超过百万,并且实时性要求高,进行多维属性组合分析难度因此大幅提升。如果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,存储成本很高;而使用开源的OpenTSDB来搭建时序集群,不仅运维成本高,稳定性也难以得到保证。

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TSDB针对时序数据进行存储结构的优化,同时通过批量内存压缩降低单记录的数据大小,写入效率相比较关系数据库提升百倍以上,存储成本降低90%;同时,TSDB具备时序洞察能力,可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,提高生产效能。

据了解,根据实际压测对比,TSDB的读取效率比开源的OpenTSDB和InfluxDB读取效率要高出一个数量级;此外,TSDB提供了专业全面的时序数据计算函数,支持降采样、数据插值和空间聚合计算,能满足各种复杂的业务数据查询场景,百万级别数据点聚合分析秒级完成。

阿里云时序数据库高级产品经理艾乐强表示,“时序数据库负责物联网最具价值数据资产的存储分析服务,今后必然会在智慧城市、智慧交通、智慧酒店、智慧农业方面发挥巨大的作用,是未来万物智联的基础设施。”

以车联网场景为例,通过TSDB的时序洞察可以快速实时获取每个车辆的行驶里程、驾驶速度、电源电量、发动机转速等指标,随时掌握车辆运行情况和时间区段内的运行趋势。

TSDB已经服务于阿里巴巴集团内部多个场景,例如电商交易跟踪、容器指标监控、服务监控、物流配送跟踪、智慧园区的智能设备监控等。今年9月,阿里云参与了国内首个时间序列数据库标准——中国通信标准化协会大数据技术标准推进委员会(CCSATC601)《大数据产品,时序数据库》系列标准的制定。

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