Знайомство з ROI на основі даних часових рядів

Для тих, хто прийшов зі світу баз даних SQL, дані часових рядів спочатку можуть викликати труднощі.

Мабуть, найбільша проблема — величезний обсяг даних, які генерують системи. Традиційна база даних SQL може обробляти дані часових рядів, але зі збільшенням масштабу додаткові витрати на обслуговування й експлуатацію починають переважувати цінність даних.

Крім того, база даних SQL вимагає, щоб ви заздалегідь визначили схему даних, які плануєте зберігати. Дані — це рядок чи ціле число? Чи відповідають дані певній довжині символів? Є безліч варіантів відповідей на ці запитання, які потрібно врахувати під час визначення схеми. Звісно, перевага визначеної схеми полягає в тому, що вона дає базі даних SQL змогу швидко обробляти запити.

Необхідність заздалегідь визначати схему проблематична для даних часових рядів. У проєкті, що передбачає дані з часовими мітками, часто є невідомі чинники, тому ваша система має бути достатньо гнучкою, щоб відповідати мінливим потребам.

Наприклад, вам може знадобитися збирати такий тип даних із багатьох різних джерел, кожне з яких надає результати в різному форматі. Крім того, ви можете навіть не знати фактичної кількості кінцевих точок, з яких ваша база даних збиратиме метрики, коли почнете.

З огляду на всі ці проблеми може здатися, що дані часових рядів — це тягар. Це не так.

Усе, що вам потрібно, — правильні інструменти, щоб легко розкрити величезну цінність і глибше розуміння, які дають дані часових рядів.

База даних часових рядів — це база даних, спеціально створена для обробки даних із часовими мітками. Використання бази даних часових рядів із підходом динамічної схеми (також званої неявною схемою або схемою під час запису) усуває ці проблеми просто з коробки.

Ще одна перевага, що заощаджує час, полягає в тому, що такий тип бази даних може приймати будь-які дані, які відповідають налаштовуваним протоколам приймання, тож поріг для даних, що приймаються, низький.

Користувачі можуть спростити цей процес, просто налаштувавши агент для збору даних із кожного компонента своєї системи. Це гарантує, що метрики відповідають протоколу приймання. Після налаштування агента збору даних і завантаження метрик у базу даних буде створено схему. Коли до бази даних часових рядів надходитимуть нові дані, схема постійно оновлюватиметься за потреби.

Переваги динамічної схеми для часових рядів

Докази й далі накопичуються, показуючи, що користувачі можуть отримати користь від часових рядів із гнучкістю динамічної схеми. Ось кілька популярних прикладів.

У ситуації моніторингу DevOps ви можете не знати всієї інформації, що надходить із певного сервера, системи чи інфраструктури. У такій ситуації можна отримати сотні або тисячі метрик, і визначення схеми для них буде дуже трудомістким процесом. Система з динамічною схемою усуває цей етап планування й, відповідно, пришвидшує процес розробки.

Сфера Інтернету речей — ще одна галузь, де динамічна схема дає перевагу. Припустімо, ви розгортаєте обладнання в польових умовах, і воно має власний набір датчиків або систем, які генерують метрики. Ви можете віддалено оновлювати це обладнання, змінюючи тип інформації, яку пристрій надсилає назад до вашої бази даних.

Якщо вам доведеться витрачати час на узгодження змін у вхідних даних зі сховищами даних, це значно ускладнить і ускладнить процес оновлення. Якщо ви хочете налаштувати й удосконалити програмне забезпечення на своїх польових пристроях IoT та почати збирати нові метрики після оновлення або зміни назви метрики, то ви не хочете, щоб дані губилися або видалялися з бази даних.

З динамічною схемою ви продовжуєте збирати будь-які метрики, згенеровані вашими пристроями, а база даних адаптує схему до них у міру надходження.

В обох наведених вище прикладах розробка й розгортання з динамічною схемою відбуваються значно швидше, ніж із базою даних SQL. Компанії можуть знадобитися тижні, щоб додати одне поле до схеми бази даних SQL, і для цього може знадобитися кілька зустрічей із адміністраторами баз даних та інженерами інфраструктури.

Наостанок

Якщо ви хочете створювати застосунки, що використовують дані часових рядів, для найкращих результатів використовуйте базу даних із підтримкою динамічної схеми.

Це не лише пришвидшить розробку, даючи змогу швидше розгортати застосунок на початку проєкту, а й зробить ваші застосунки гнучкішими в міру їхнього розвитку. Це тому, що ви можете на льоту додавати нові виміри, щоб швидко створювати нові функції, генерувати надійніші дані й покращувати взаємодію з користувачем. Коротко кажучи, база даних часових рядів із динамічною схемою дає змогу створювати дивовижні застосунки практично за найкоротший час.