BlueSky时间序列化数据库-北京美信科技公司

BlueSky高性能时序数据库应用场景

制造业：比如轻量化的生产管理云平台，运用物联网和大数据技术，采集、分析生产过程产生的各类时序数据，实时呈现生产现场的生产进度、目标达成状况，以及人、机、料的利用状况，让生产现场完全透明，提高生产效率。

******：传统证券、新兴的加密的交易系统，采集、分析交易过程中产生的时序数据，实现***量化交易。DevOps：IT基础设施和应用的运维系统，采集、分析设备运行和应用服务运行监控指标，实时掌握设备和应用的健康状态。

社交媒体：社交APP大数据平台，跟踪用户交互数据，分析用户习惯、改善用户体验；***系统，采集***过程中包括主播、观众以及中间各环节的监控指标数据，监控***质量。

卫生***：商业智能工具，采集智能手表，智能手环中的健康数据，跟踪关键指标和业务的总体健康情况；智慧家居：居家物联网平台，采集家居智能设备数据，实现远程监控。网络：网络监控系统，实时呈现网络、带宽使用情况。

数据序列化阶段3

阶段4：到这一阶段，我们期望出现一种带有schema描述的数据表示格式，通过统一化的schema描述，可约束每个字段的类型，进而为存储和解析数据带来优化的可能。此外，统一schema的引入，可减少属性名称重复存储带来的开销，同时，也有利于数据共享。

2、 阶段4引入序列化框架特征：

常用的有Thrift、Protocol Buffers和***ro，他们被称为“language of Data”：

（1） 提供IDL（Interface Description Language）用以描述数据schema，能够很容易地描述任意结构化数据和非结构化数据。

（2） 支持跨语言读写，至少支持C++、J***a和Python三种主流语言。

（3） 数据编码存储（整数可采用变长编码，字符串可采用压缩编码等），BlueSky时间序列化数据库多少钱，以尽可能避免不必要的存储浪费。

（4） 支持schema演化，即允许按照一定规则修改数据的schema，仍可保证读写模块向前向后的兼容性。

BlueSky高性能时序数据库时序业务有哪些特点？

时序业务和普通业务在很多方面都有巨大的区别，归纳起来主要有如下几个方面：持续产生海量数据，没有波峰波谷。举几个简单的例子，比如类似哨兵的监控系统，假如现在系统监控1w台服务器的各类指标，每台服务器每秒采集100种metrics，BlueSky时间序列化数据库解决方案，这样每秒钟将会有100w的TPS。再比如说，现在比较流行的运动手环，BlueSky时间序列化数据库，假如当前有100w人佩戴，每个手环一秒只采集3种metrcis（心跳、脉搏、步数），这样每秒钟也会产生300w的TPS。数据都是插入操作，基本没有更新删除操作。时序业务产生的数据很少有更新删除的操作，基于这样的事实，在时序数据库架构设计上会有很大的简化。近期数据关注度更高，未来会更关注流式处理这个环节，BlueSky时间序列化数据库分析报告，时间久远的数据被访问，甚至可以丢弃。这个很容易理解，哨兵系统我们通常关心近一小时的数据，很多看看近3天的数据，很少去看3天以前的数据。随着流式计算的到来，时序数据在以后的发展中必然会更关注即时数据的价值，这部分数据的价值毫无疑问也是很大的。数据产生之后就可以根据某些规则进行报警是一个非常常见并重要的场景，报警时效性越高，对业务越有利。数据存在多个维度的标签，往往需要多维度联合查询以及统计查询。时序数据另一个非常重要的功能是多维度聚合统计查询，比如业务需要统计近一小时广告主google发布在USA地区的广告点击率和总收入分别是多少，这是一个典型的多维度聚合统计查询需求。这个需求通常对实效性要求不高，但对查询聚合性能有比较高的要求。