北京美信科技公司-BlueSky时间序列化数据库案例

bluesky时序数据库云/边/端三个角度看数据的创建和存储
随着网络的高速发展，尤其是5g时代的到来，数据越来越多的进入云端。那么我们所说的core/edge/endpoint(云/边/端）分别指的是什么呢？云(core) - 这包括企业中的计算数据中心和云提供商。它包括各种云计算，公共云、私有云和混合云。边(edge) - 边缘是指不在数据中心的企业级服务器和设备。这包括服务器机房、现场服务器、还有一些较小的数据中心，这些数据中心位于距离设备较近的区域，以加快响应。端(endpoint) - 端包括网络边缘的所有设备，包括个人电脑、电话、联网汽车、可穿戴备以及工业传感器等。
bluesky*时序数据库发展史2
基于通用存储的时序数据库
伴随着大数据和hadoop的发展，时序数据量开始迅速增长，系统业务对于处理时序数据的扩展性等方面提出更多的要求。
基于通用存储而专门构建的时间序列数据库开始出现，它可以按时间间隔快速
地存储和处理这些数据。像opentsdb，kairosdb等等。
这类时序数据库在继承通用存储优势的基础上，利用时序的特性规避部分通用存储的劣势，并且在数据模型，bluesky时间序列化数据库分析报告，聚合分析方面做了贴合时序的大量*。
比如opentsdb继承了hbase的宽表属性结合时序设计了偏移量的存储模型，利用salt缓解热点问题等等。
然而它也有诸多不足之处，比如低效的全局uid机制，聚合数据的加载不可控，无法处理高基数标签查询等等。
bluesky*时序数据库关注的技术点在哪里？
快速聚合能力。时序业务一个通用的需求是聚合统计报表查询，bluesky时间序列化数据库，比如哨兵系统中需要查看近一天某个接口出现异常的总次数，或者某个接口执行的大耗时时间。这样的聚合实际上就是简单的count以及max，问题是如何能快速的在那么大的数据量的基础上将满足条件的原始数据查询出来并聚合，bluesky时间序列化数据库案例，要知道统计的原始值可能因为时间比较久远而不在内存中哈，因此这可能是一个非常耗时的操作。目前业界比较成熟的方案是使用预聚合，就是在数据写进来的时候就完成基本的聚合操作。
未来技术点：异常实时检测、未来预测等等。异常实时监测主要用来监测实时异常点，比如服务器监控中对延迟响应慢的请求都会实时监控报警，再比如运动手环对心跳异常监测报警等；未来预测是另一个非常重要的领域，能够预测未来是一个很有用的事情，试想，bluesky时间序列化数据库解决方案，如果在交通堵塞前3分钟预测到这个路段要堵并向发送报警，就可以一定程度上缓解交通堵塞的问题。而根据时间序列来预测未来时间会发生的事情是一件看起来水到渠成的事情，这里面会涉及到机器学习的相关知识。
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