北京美信科技公司-BlueSky時間序列化數(shù)據(jù)庫案例

bluesky時序數(shù)據(jù)庫云/邊/端三個角度看數(shù)據(jù)的創(chuàng)建和存儲
隨著網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展，尤其是5g時代的到來，數(shù)據(jù)越來越多的進(jìn)入云端。那么我們所說的core/edge/endpoint(云/邊/端）分別指的是什么呢？云(core) - 這包括企業(yè)中的計算數(shù)據(jù)中心和云提供商。它包括各種云計算，公共云、私有云和混合云。邊(edge) - 邊緣是指不在數(shù)據(jù)中心的企業(yè)級服務(wù)器和設(shè)備。這包括服務(wù)器機(jī)房、現(xiàn)場服務(wù)器、還有一些較小的數(shù)據(jù)中心，這些數(shù)據(jù)中心位于距離設(shè)備較近的區(qū)域，以加快響應(yīng)。端(endpoint) - 端包括網(wǎng)絡(luò)邊緣的所有設(shè)備，包括個人電腦、電話、聯(lián)網(wǎng)汽車、可穿戴備以及工業(yè)傳感器等。
bluesky*時序數(shù)據(jù)庫發(fā)展史2
基于通用存儲的時序數(shù)據(jù)庫
伴隨著大數(shù)據(jù)和hadoop的發(fā)展，時序數(shù)據(jù)量開始迅速增長，系統(tǒng)業(yè)務(wù)對于處理時序數(shù)據(jù)的擴(kuò)展性等方面提出更多的要求。
基于通用存儲而專門構(gòu)建的時間序列數(shù)據(jù)庫開始出現(xiàn)，它可以按時間間隔快速
地存儲和處理這些數(shù)據(jù)。像opentsdb，kairosdb等等。
這類時序數(shù)據(jù)庫在繼承通用存儲優(yōu)勢的基礎(chǔ)上，利用時序的特性規(guī)避部分通用存儲的劣勢，并且在數(shù)據(jù)模型，bluesky時間序列化數(shù)據(jù)庫分析報告，聚合分析方面做了貼合時序的大量*。
比如opentsdb繼承了hbase的寬表屬性結(jié)合時序設(shè)計了偏移量的存儲模型，利用salt緩解熱點(diǎn)問題等等。
然而它也有諸多不足之處，比如低效的全局uid機(jī)制，聚合數(shù)據(jù)的加載不可控，無法處理高基數(shù)標(biāo)簽查詢等等。
bluesky*時序數(shù)據(jù)庫關(guān)注的技術(shù)點(diǎn)在哪里？
快速聚合能力。時序業(yè)務(wù)一個通用的需求是聚合統(tǒng)計報表查詢，bluesky時間序列化數(shù)據(jù)庫，比如哨兵系統(tǒng)中需要查看近一天某個接口出現(xiàn)異常的總次數(shù)，或者某個接口執(zhí)行的大耗時時間。這樣的聚合實際上就是簡單的count以及max，問題是如何能快速的在那么大的數(shù)據(jù)量的基礎(chǔ)上將滿足條件的原始數(shù)據(jù)查詢出來并聚合，bluesky時間序列化數(shù)據(jù)庫案例，要知道統(tǒng)計的原始值可能因為時間比較久遠(yuǎn)而不在內(nèi)存中哈，因此這可能是一個非常耗時的操作。目前業(yè)界比較成熟的方案是使用預(yù)聚合，就是在數(shù)據(jù)寫進(jìn)來的時候就完成基本的聚合操作。
未來技術(shù)點(diǎn)：異常實時檢測、未來預(yù)測等等。異常實時監(jiān)測主要用來監(jiān)測實時異常點(diǎn)，比如服務(wù)器監(jiān)控中對延遲響應(yīng)慢的請求都會實時監(jiān)控報警，再比如運(yùn)動手環(huán)對心跳異常監(jiān)測報警等；未來預(yù)測是另一個非常重要的領(lǐng)域，能夠預(yù)測未來是一個很有用的事情，試想，bluesky時間序列化數(shù)據(jù)庫解決方案，如果在交通堵塞前3分鐘預(yù)測到這個路段要堵并向發(fā)送報警，就可以一定程度上緩解交通堵塞的問題。而根據(jù)時間序列來預(yù)測未來時間會發(fā)生的事情是一件看起來水到渠成的事情，這里面會涉及到機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)知識。
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