Introduzione
Potremmo non essere consapevoli di questo fatto, ma utilizziamo sempre database di serie temporali. Diventeranno ancora più rilevanti man mano che l'Internet of Things (IoT) e altre tecnologie rivoluzionarie continuano a svilupparsi. In questo articolo esamineremo cos'è un database di serie temporali, qual è il suo scopo e il loro impatto sulla nostra vita quotidiana.
Cos'è un database?
Un database è una raccolta di dati organizzata e archiviata in modo correlato. Ad esempio, un elenco di contatti è un database fisico in cui annotiamo nomi, indirizzi, numeri di telefono e indirizzi e-mail. Creiamo profili memorizzando informazioni correlate sugli individui. Esistono diversi tipi di dati che un database può gestire, a seconda della loro struttura o del loro sistema di gestione.
Cos'è un database di serie storiche?
Un database di serie temporali (TSDB) è un database progettato e ottimizzato per registrare e archiviare dati sempre associati a un momento specifico o che utilizza un timestamp. Questa struttura semplifica l'analisi cronologica degli eventi nel tempo da qualsiasi origine dati. Non solo, un TSDB può ricevere input simultanei, consentendoci di analizzare e archiviare diversi flussi di dati contemporaneamente e persino di analizzarli combinati.
Un TSDB ha due usi principali:
- Serve come punto di riferimento storico per qualsiasi tipo di flusso di dati.
- Esegue analisi di dati complessi e modelli predittivi.
In che cosa differisce un database di serie temporali?
Una lettura superficiale delle definizioni potrebbe farci chiedere, cosa rende un TSDB diverso da altri sistemi di database come un Relational DatabaseManagement Systems (RDBMS) o un database NoSQL? Sia gli RDBMS che i database NoSQL possono archiviare i dati in coppie di valori di tempo-dati. Tuttavia, strutturalmente, sono molto diversi. I TSDB sono appositamente ottimizzati per scrivere dati velocemente, hanno un algoritmo di compressione superiore e hanno un motore di query notevolmente più veloce.
Nel grafico seguente, possiamo vedere come l'utilizzo della CPU è correlato all'utilizzo della RAM su un server specifico per un periodo di tempo. Queste informazioni possono essere archiviate in modo efficiente e utilizzate per creare una proiezione basata su dati storici.
Vantaggi
I TSDB sono particolarmente utili durante la ricerca e la raccolta delle tendenze di un modello o direzione generale in cui si sta muovendo un determinato set di dati. Data la sua natura, è anche eccellente per osservare variazioni dispari o anomalie dei dati in un ambiente altrimenti stabile. Poiché tutti i record sono dotati di timestamp, il libro mastro dei punti dati è organizzato in modo nativo. Questi database sono configurati per fornire in modo efficiente i dati a diversi motori di elaborazione, simulando il flusso di dati originale.
Abbiamo assistito a una notevole crescita nell'utilizzo dei TSDB da quando è stato reso popolare nel 2015, in particolare negli ultimi 12 mesi, come illustrato in questo grafico.
Siamo in grado di tracciare un'enorme quantità di dati in tempo reale con velocità ed efficienza di archiviazione quasi istantanee. Questa proposta suona particolarmente interessante per le applicazioni industriali. In effetti, le industrie hanno accolto favorevolmente questa tecnologia sin dall'inizio per applicazioni che vanno dall'archiviazione efficiente dei dati delle apparecchiature sensoriali al rilevamento rapido dei colli di bottiglia durante i processi di fabbricazione. Naturalmente, questo non è l'unico utilizzo potenziale dei TSDB e una grande quantità di sviluppo sta espandendo il suo utilizzo a una gamma più ampia di applicazioni.
Applicazioni
Altre applicazioni includono il concetto di Internet of Things (IoT), con sensori che generano permanentemente dati e comunicazioni all'interno dei dispositivi. Un TSDB offre anche un ambiente di lavoro più efficiente e veloce. In questo stesso contesto, l'implementazione di TSDB per i sistemi di monitoraggio web e il monitoraggio delle prestazioni sta guadagnando popolarità tra gli sviluppatori che lo utilizzano per identificare problemi e tracciare la stabilità complessiva di un sistema. Questa raccolta di dati serve anche a modellare i modelli dei visitatori Web per offrire una migliore esperienza complessiva dell'interfaccia utente.
Questi database sono anche ampiamente utilizzati nei modelli predittivi per vendite, domanda, tendenze, cicli e analisi dei prezzi in rapida evoluzione nei mercati finanziari. Si è dimostrato estremamente utile nelle operazioni mediche archiviando e trasmettendo informazioni in streaming da dispositivi inseriti o indossabili.
Sistemi TSDM popolari
A seguito della popolarità dei TSDB, lo sviluppo del sistema di gestione del database per l'analisi delle serie temporali è esploso. L'obiettivo è ottimizzare gli algoritmi di archiviazione dei dati esistenti utilizzati per migliorare le esperienze dei clienti. Discuteremo alcune delle opzioni più popolari di seguito.
1. Afflusso DB
InfluxDB è l'opzione predefinita per i database di serie temporali. Compatibile con tutti i moderni sistemi operativi e che supporta un lungo elenco di linguaggi di programmazione, questo progetto open source è stato introdotto da InfluxData nel 2013. Da allora è uno dei principali attori in questo spazio. È estremamente ben ottimizzato e può gestire facilmente processi simultanei. L'unico grande svantaggio è che è difficile da scalare.
2. Prometeo
Inizialmente sviluppato da SoundCloud, questo software open source offre un'alternativa affidabile per archiviare dati di serie temporali con particolare attenzione ai sistemi e alle applicazioni di monitoraggio. Può gestire una notevole quantità di volume. Tuttavia, poiché è stato creato per utilizzare una configurazione a nodo singolo, potrebbe presentare problemi di scalabilità.
3. KDB+
KDB+ è un sistema TSDB ad alte prestazioni sviluppato e commercializzato da Kx Systems. L'obiettivo principale della progettazione di questo sistema era elaborare miliardi di voci di dati in tempo reale per il sistema finanziario. Ciò si ottiene principalmente grazie al suo linguaggio di programmazione estremamente efficiente noto come Q .
Conclusione
In questo tutorial, abbiamo esplorato le basi dei database delle serie temporali. I TSDB diventeranno ancora più rilevanti nel tempo man mano che la nostra necessità di tracciare e archiviare continuamente enormi quantità di informazioni aumenta. Siamo agli albori di sistemi di modellazione completamente gestiti che saranno in grado di adottare processi decisionali efficaci basati su dati storici in modo più efficiente. Le implicazioni che ciò potrebbe comportare devono ancora essere viste, ma questa tecnologia si è rivelata molto vantaggiosa per il modo in cui memorizziamo ed elaboriamo le informazioni.
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