近日,阿里云宣布高性能时间序列数据库 (High-Performance Time Series Database , 简称 HiTSDB) 正式商业化。
先跟大家聊一下什么叫时序数据。简单的说,就是时间上分布的一系列数值,关键字是数值,我们一般认为的时序数据是什么时间发生了什么事情,但是在时序数据这个领域里定义的时序数据全都是跟数值有关的。也就是说,如果只是一个带有时间戳的一条数据并不能叫做时序数据。举个例子,比如像我早上8点半上楼吃了个饭这条记录,相当于一个日志,这个本身不构成一个时序数据,但是如果某个餐厅早上8点半同时有50个人在那里吃饭,这个50加上餐厅的信息再加这个时间点就构成了一个时序数据。
HiTSDB是一种高性能、低成本、稳定可靠的在线时序数据库服务,提供高效读写、高压缩比存储、时序数据插值及聚合计算等,广泛应用于物联网(IoT)设备监控系统 ,企业能源管理系统(EMS),生产安全监控系统,电力检测系统等行业场景。
HiTSDB 提供百万级时序数据秒级写入,高压缩比低成本存储、预降精度、插值、多维聚合计算,查询结果可视化等功能。可以解决由于设备采集点数量巨大,数据采集频率高,造成的存储成本高,写入和查询分析效率低等问题。
物联网领域是最典型的时序数据产生和应用的场景,这些场景具备一些特征,技术数据量特别大,比如某个智能设备的温度传感器,首先第一是时间序列会持续的产生大量的数据,持续的产生什么意思呢?因为我们往往对时间序列来说是定时采样功能,如果每秒测量一次,一天是86400秒,如果24小时都要用,平均每一个传感器仪表在一个时间点上产生一个数据点,一个仪表就产生86400个数据,如果把全国各个县都布一个采样点,那一天数据就上亿了,实际上大家作为气象采样来说每一个县对应一个温度传感器显然有点不够的,可能我们是每一个街道甚至每个小区都有这样的传感器,那么这个数据加起来实际上是一个非常惊人的数字。
利用HiTSDB 的高压缩技术,相比较 OpenTSDB 提升10倍左右,通常原始时序数据的大小在 200-300 Byte,OpenTSDB 单数据点消耗约20 Byte,HiTSDB 单数据点消耗约 2Byte,通过 HiTSDB 可以节约90%以上的数据库存储成本。
对于物联网平台企业可以利用HiTSDB 和阿里云的产品能力基于如下的架构构建云上的物联网平台。
HiTSDB 除了在云上提供高效的时序数据服务能力,企业可以也可以利用HiTSDB 结合阿里云工业大脑和城市大脑的大数据方案实现智能制造生产和智慧城市。 利用HiTSDB 的“边缘+ 中心”的解决方案,可以满足工业物联网IoT尤其是电力能源行业的数据边缘端本地存储分析,逐级数据上报 ,以及网络不稳态的数据数据稳定上报和中心端的全局设备数据监控分析,打通智慧大脑的数据通道。
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那么问题来了
福禄寿淘公仔 x 1
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1.您的企业是什么行业的呢 ?
目前企业为云服务器提供商,致力于在云时代,客户上去难的问题,从云咨询,云迁移,云部署,培训等,一系列助理中小型企业快速轻松上云。
您的企业多少设备和指标要管理呢?
目前公司是阿里云云服务提供商,但是自己本身也有传统的IDC业务,对于传统的IDC有全国超过9加数据中心,在其中超过机柜服务器及网络设备等超过10k+,对与其资产例如没个机柜的位置,上联核心,放置的服务器型号品牌,配置以及那个客户使用等。
您最希望时序数据库提供什么样功能需求?
支持每秒钟上千万上亿数据点的写入,秒级对上亿数据的分组聚合运算,对应海量数据低成本的存储这些数。
您当前的设备数据存储方案是什么呢?
高速通道打通的阿里云和物理机房,混合部署。目前的数据库利用的DRDS,配合公司CMDB进行管理设备将备份的文件通过阿里API调用备份到OSS中,持久存储备份。