GeminiDB Influx API

Kaufen Konsole Dokumentation

Ultimative Leistung

Hervorragende aggregierte Abfrageleistung und Unterstützung für die Verwaltung von Hunderten Millionen von Zeitleisten und Billionen von Schreibdatensätzen pro Tag

Massive Datenanalyse

Mehrdimensionale Abfragen, Aggregatanalysen und Zeitreihenerkenntnisse

Kostengünstiger Speicher

Spaltenorientierter Speicher, adaptiver Kompressionsalgorithmus für Zeitreihendaten und automatisierter mehrstufiger Hot- und Cold-Speicher, die sehr preiswert sind

Skalierbarkeit

Getrennte Skalierung von Speicher- und Rechenressourcen; schnelle Clusterskalierung ohne Datenmigration

Warum GeminiDB Influx API?

Ultimative Leistung

Ultimative Leistung

  • Täglich können Billionen von Metriken erfasst werden. Massive Mengen von Zeitreihendaten können stabil in Datenbanken geschrieben werden, was viel schneller ist als die Open-Source-InfluxDB. Die lineare Skalierbarkeit der Schreibleistung beträgt mehr als 80 %. Die Schreibleistung ist mehr als doppelt so hoch wie die von Open-Source-Clustern gleicher Größe.

  • Bei der massiv parallelen Verarbeitung können Daten gleichzeitig auf alle Knoten geschrieben werden, Abfrageanweisungen werden gleichzeitig auf mehreren Knoten und mehreren Kernen ausgeführt. Die vektorisierte Abfrage-Engine liefert eine bessere Leistung, wenn mehr Daten vorhanden sind.

  • Massive Zeitreihen werden verwaltet, um die Speicher-Trefferrate von Zeitreihenabfragen zu verbessern. Die GC-Frequenz wird dynamisch auf der Grundlage der Speicherbelastung angepasst, um die Speicherrückgewinnung zu beschleunigen.

  • Die Mehrfachkopie-Replikation von Datenbanken wird auf den verteilten Speicher verlagert, wodurch der Netzwerkverkehr von den Rechenknoten zu den Speicherknoten reduziert wird.

Massive Datenanalyse

Massive Datenanalyse

  • GeminiDB Influx API bietet multidimensionale Abfragen, die es Ihnen ermöglichen, Daten schneller zu erhalten. Zeitreihenerkenntnisse machen die Datenanalyse intelligenter.

  • GeminiDB Influx API unterstützt multidimensionale invertierte Indizierung, zusammenfassende Indizierung und multidimensionale Abfragen, die mehrere Bedingungen kombinieren, so dass Sie Daten schneller erhalten können.

  • Es können mehrere Arten von Zeitreihenausnahmen erkannt werden, und sobald eine Ausnahme auftritt, wird ein Alarm gemeldet. Die Ausnahmen können visuell dargestellt werden, so dass sie von den Betriebs- und Wartungstechnikern leicht erkannt werden können. Die Konfiguration einer Alarmregel ist einfach und verursacht keine Kosten für maschinelles Lernen.

  • Ein mehrdimensionaler Algorithmus zur Zeitreihenvorhersage wird verwendet, um die Vorhersagegenauigkeit auf der Grundlage von Beziehungen zwischen mehreren Metriken zu verbessern. Diese Art von Algorithmus sagt 50 % genauer voraus als herkömmliche Algorithmen. Die Trainings- und Vorhersagezeit wird von Stunden auf Minuten verkürzt. Dieser Algorithmus ist für Echtzeit-Vorhersageszenarien geeignet.

Geringe Speicherkosten

Geringe Speicherkosten

  • Mit Unterstützung für adaptive Komprimierung und automatisierten mehrstufigen Hot- und Cold-Speicher benötigt die GeminiDB Influx API nur 1/10 der Speicherkosten einer relationalen Datenbank.

  • Der spaltenbasierte Speicher und die adaptiven Kompressionsalgorithmen verbessern das Kompressionsverhältnis erheblich.

  • Die abgestufte Speicherung von kalten und heißen Daten gewährleistet einen effizienten Zugriff auf heiße Daten und reduziert die Speicherkosten für kalte Daten.

Skalierbarkeit

Skalierbarkeit

  • Das herkömmliche Skalieren von Datenbanken erfordert die Migration einer großen Datenmenge, und der Abschluss des Skalierens und des Daten-Rebalancing kann Stunden oder sogar Tage dauern.

  • Shared-Nothing- und Shared-Storage-Architektur: Zustandslose Rechenknoten teilen sich eine zustandsabhängige verteilte Speicher-Engine.

  • Eingebaute Proxy-Cluster unterstützen den dynamischen Datenlastausgleich und die Auslastung der Rechenressourcen ist hoch.

  • Rechenknoten können innerhalb von Minuten hinzugefügt werden, und der Speicher kann in Sekundenschnelle hoch skaliert werden.

Umfassende Lösungen

Umfassende Lösungen

IoT
IoT-Sensor-Zeitreihendatenanalyse erleichtert die Konnektivität von allem
Intensiv schreiben

In weniger schreibintensiven Szenarien ist die Schreibleistung 4,5-mal so hoch wie bei der Open-Source-Version. Bei intensiven Schreibanforderungen ist die Schreibleistung 3,3-mal so hoch wie bei der Open-Source-Version.

Mehrdimensionale Analyse

Kombinierte mehrdimensionale Abfragen erleichtern die Analyse umfangreicher Daten.

Elastische Skalierung

Dank der Entkopplung von Speicher und Rechenleistung können Sie innerhalb von Minuten Rechenknoten hinzufügen, um Service-Spitzen zu bewältigen.

Finanztransaktionen
Einheitliche O&M und Überwachung für umfassende Kontrolle
Massendatenverarbeitung

Die Schreibleistung wird linear verbessert. Täglich können Billionen von Metriken geschrieben werden.

Erkennung von Anomalien

Es können mehrere Arten von Zeitreihenausnahmen erkannt werden, und beim Auftreten von Ausnahmen werden Alarme gemeldet. Die Ausnahmen können visuell dargestellt werden, so dass sie von den Betriebs- und Wartungstechnikern leicht erkannt werden können. Das Konfigurieren einer Alarmregel ist einfach. Es ist kein maschinelles Lernen erforderlich.

Intelligente Vorhersage

Ein mehrdimensionaler Algorithmus zur Zeitreihenvorhersage wird verwendet, um die Vorhersagegenauigkeit auf der Grundlage von Beziehungen zwischen mehreren Metriken zu verbessern. Diese Art von Algorithmus liefert genauere Vorhersagen als herkömmliche Algorithmen.

Business Intelligence
Business Intelligence erleichtert die Entscheidungsfindung und steigert den geschäftlichen Wert
Mehrdimensionale Abfrage

GeminiDB Influx API unterstützt multidimensionale invertierte Indizierung, zusammenfassende Indizierung und multidimensionale Abfragen, die mehrere Bedingungen kombinieren, so dass Sie Daten schneller erhalten können.

Intelligente Analyse

Ein mehrdimensionaler Algorithmus zur Zeitreihenvorhersage wird verwendet, um die Vorhersagegenauigkeit auf der Grundlage von Beziehungen zwischen mehreren Metriken zu verbessern. Diese Art von Algorithmus ist 50 % genauer als herkömmliche Algorithmen. Die für die Schulung und die Vorhersage benötigte Zeit hat sich von Stunden auf Minuten verkürzt. Dieser Algorithmus eignet sich hervorragend für Echtzeit-Vorhersagen.

Dekarbonisierung von Unternehmen
Beschleunigung einer grünen, kohlenstoffarmen Entwicklung
Hunderte von Millionen von Zeitreihen

Massive Mengen von Zeitreihendaten können stabil in Datenbanken geschrieben werden, was viel schneller ist als die Open-Source-InfluxDB.

Geringe Kosten

Spaltenorientierte Speicherung, adaptiver Kompressionsalgorithmus für Zeitreihendaten und automatisierter mehrstufiger Hot- und Cold-Speicher reduzieren die Speicherkosten der GeminiDB Influx API auf ein Zehntel der Kosten von relationalen Datenbanken.

Mehrdimensionale Abfrage

GeminiDB Influx API unterstützt multidimensionale invertierte Indizierung, zusammenfassende Indizierung und multidimensionale Abfragen, die mehrere Bedingungen kombinieren, so dass Sie Daten schneller erhalten können.

Dokumentation

Mehr GeminiDB APIs

Mehr GeminiDB APIs

GeminiDB Redis API

Redis-Datenbank auf Unternehmensniveau

GeminiDB Cassandra API

Breitentabellen-Datenbank mit hoher Leistung