Database di serie storiche più importanti per i data scientist
In un’era in cui le aziende cercano di creare prodotti più intelligenti per stare al passo, è ora più importante che mai scegliere il giusto database delle serie temporali.
Dalle auto a guida autonoma e dagli algoritmi di trading finanziario all’accesso ai dati IoT e al monitoraggio di applicazioni sofisticate, richiedono blocchi di dati in grado di misurare criticamente i cambiamenti avvenuti nel tempo, chiamati dati di serie temporali . Sebbene il concetto sia iniziato con l’applicazione finanziaria, i database di serie temporali sono ora diventati di fatto un punto di riferimento per le aziende per archiviare, gestire, estrarre e monitorare i dati in tempo reale.
Come suggerisce il nome, i database di serie temporali sono i sistemi software ottimizzati per i dati di marca temporale o di serie temporali. In un’era in cui le aziende cercano di creare prodotti più intelligenti per stare al passo, è ora più importante che mai scegliere il giusto database delle serie temporali.
Qui, elencheremo otto software di database di serie temporali che le aziende potranno controllare nel 2021.
InfluxDB
InfluxDB è una piattaforma di database di serie temporali progettata per consentire agli sviluppatori di creare software IoT, analisi e monitoraggio. Costruito appositamente per gestire gli enormi volumi di dati con data e ora prodotti da sensori, applicazioni e infrastruttura, InfluxDB sfrutta potenti API e strumenti per assistere gli sviluppatori nel processo di creazione delle applicazioni. InfluxDB si concentra su open source e standard aperti con una perfetta integrazione del prodotto con oltre 200 plug-in.
Caratteristiche principali:
Sicurezza di livello aziendale che consente agli sviluppatori di creare ovunque: edge, cloud o on-premise.
Database di serie temporali ad alte prestazioni InfluxDB in grado di acquisire milioni di punti dati al secondo.
InfluxDB consente agli sviluppatori di iniziare dall’interfaccia utente o di guardare sotto il cofano per accedere al codice grezzo e all’API.
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Timestream
Timestream è un database di serie temporali veloce, scalabile e serverless di Amazon, progettato in modo esplicito per IoT e applicazioni operative. Questo database di serie temporali semplifica l’archiviazione e l’analisi di trilioni di eventi più velocemente e riduce il costo dei database relazionali. Il motore di query appositamente creato da Amazon Timestream consente agli sviluppatori di accedere e analizzare insieme dati recenti e storici. Inoltre, dispone di funzioni di analisi delle serie temporali integrate che aiutano gli sviluppatori a identificare tendenze e modelli nei dati quasi in tempo reale.
Caratteristiche principali:
Timestream offre prestazioni di query fino a 1.000 volte più veloci con un decimo del costo dei database relazionali.
Timestream è serverless per consentire agli sviluppatori di concentrarsi sulla creazione delle proprie applicazioni.
Garantisce la crittografia dei dati delle serie temporali , a riposo o in transito.
TimescaleDB
TimescaleDB è un database relazionale open source completamente gestito o self-hosted per i dati di serie temporali. TimescaleDB, un servizio di database di serie temporali multi-cloud, è un modo veloce, facile e affidabile per archiviare tutti i dati delle serie temporali. Aiuta gli sviluppatori a identificare e prevedere anomalie delle prestazioni e interruzioni del servizio per esigenze di capacità future.
Caratteristiche principali:
Un servizio di database multi-cloud per serie temporali basato su TimescaleDB e PostgreSQL.
Completamente gestito su AWS, Azure o GCP in oltre 75 regioni.
Spendi meno con tassi di compressione del 94-97% dagli algoritmi migliori della categoria e altri miglioramenti delle prestazioni.
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QuestDB
QuestDB afferma di essere il database di serie temporali open source più veloce. Un database relazionale orientato alle colonne progettato per analisi in tempo reale su serie temporali e dati di eventi, QuestDB utilizza il linguaggio SQL con alcune estensioni per le serie temporali . Utilizza una pesante esecuzione vettorizzata parallelizzata, istruzioni SIMD e molte tecniche a bassa latenza per prestazioni più veloci.
Caratteristiche principali:
Analisi ottimizzata SIMD ed esecuzione di query vettorializzate.
È un modello relazionale per le serie temporali, in cui i dati vengono memorizzati in ordine cronologico.
Compatibilità con Postgres con un numero illimitato di sottoquery
Prometeo
Un altro software di database di serie temporali open source e gestito dalla comunità, Prometheus archivia fondamentalmente tutti i dati poiché le serie temporali forniscono un linguaggio di query funzionale chiamato PromQL. Prometheus ha più modalità per visualizzare i dati come browser di espressioni incorporato, integrazione di Grafana e un linguaggio per modelli di consolato. Inoltre, archivia le serie temporali in memoria e sul disco locale in un formato personalizzato efficiente.
Caratteristiche principali:
Il database delle serie temporali locali di Prometheus memorizza i dati in un formato personalizzato e altamente efficiente nella memoria locale.
Viene fornito con un linguaggio di query flessibile, PromQL, per sfruttare questa dimensionalità
Prometheus è un modello di dati multidimensionale con dati di serie temporali identificati dal nome della metrica e dalle coppie chiave / valore
RedisLabs
RedisTimeSeries semplifica e semplifica l’utilizzo di Redis per casi d’uso di serie temporali come IoT, prezzi delle azioni e telemetria. Con RedisTimeSeries, gli sviluppatori possono importare e interrogare milioni di campioni ed eventi alla velocità della luce. Strumenti avanzati come il downsampling e l’aggregazione garantiscono un ridotto ingombro di memoria senza influire sulle prestazioni. Utilizza anche varie query per la visualizzazione e il monitoraggio con connettori integrati a strumenti popolari come Grafana, Prometheus e Telegraf.
Caratteristiche principali:
Il modo più semplice ed efficiente per archiviare i dati delle serie temporali in Redis.
Funziona bene con RedisAI e RedisGears, consentendo il rilevamento delle anomalie e la manutenzione predittiva.
Si integra rapidamente con strumenti come Grafana, Prometheus, StatsD e Telegraf per monitorare, visualizzare e migrare i dati.
druid
Apache Druid è un datastore distribuito open source che combina idee da data warehouse, database di serie temporali e sistemi di ricerca per creare un database di analisi in tempo reale ad alte prestazioni per un’ampia gamma di casi d’uso. Il software unisce le caratteristiche critiche di ogni sistema nel suo livello di importazione, formato di archiviazione, livello di query e architettura di base. Memorizza e comprime inoltre ogni colonna individualmente, in modo che gli sviluppatori possano leggere quelle richieste per una particolare query.
Caratteristiche principali:
Archiviazione a colonne.
Il software crea indici invertiti per i valori di stringa per una ricerca e un filtro rapidi.
Druid viene fornito con connettori pronti all’uso per Apache Kafka, HDFS, AWS S3, processori di flusso e altro ancora.
Graphite
Un altro strumento software gratuito e open source per database di serie temporali, Graphite è stato progettato per monitorare e analizzare i dati numerici di serie temporali come le prestazioni dei sistemi informatici. Graphite è uno strumento di monitoraggio pronto per le aziende che funziona altrettanto bene su hardware economico o infrastruttura cloud. Rilasciato con la licenza open source Apache 2.0 , Graphite è attualmente utilizzato da numerose grandi aziende per monitorare i servizi di e-commerce e pianificare la crescita.
Caratteristiche principali:
Memorizza dati numerici di serie temporali e visualizza grafici di questi dati su richiesta.
Può essere utilizzato per monitorare le prestazioni di siti Web, applicazioni, servizi aziendali e server in rete.
La grafite offre il percorso più semplice per inserire le misurazioni in un database di serie temporali.
