GeminiDB Influx API

大規模並列処理によってすべてのノードに同時にデータが書き込まれ、クエリステートメントは複数のノードと複数のコアで同時に実行されます。ベクトル化されたクエリエンジンは、データが多いほど性能が向上します。

膨大なタイムラインを管理して、タイムラインクエリのメモリヒット率を向上させます。メモリの再利用を早めるために、GCの頻度はメモリの負荷に応じて動的に調整されます。

データベースのマルチコピーレプリケーションを分散ストレージにオフロードすることで、コンピューティングノードからストレージノードへのネットワークトラフィックを低減します。

GeminiDB Influx APIは、多次元の転置インデックス、サマリーインデックス、複数の条件を組み合わせた多次元クエリをサポートしていますので、データをより速く取得できます。

複数のタイプの時系列例外の検出が可能で、例外が発生するとアラームがレポートされます。例外は視覚的に表示できるため、O&Mエンジニアが簡単に例外を識別できます。アラームルールの設定は簡単で、機械学習のコストは不要です。

多次元時系列予測アルゴリズムは、複数のメトリクス間の関係に基づいて予測精度を向上させるために使用されます。このタイプのアルゴリズムは、従来のアルゴリズムよりも50%正確に予測できます。トレーニングと予測にかかる時間は、数時間から数分に短縮されます。このアルゴリズムは、リアルタイムの予測シナリオに適しています。

列指向ストレージと適応圧縮アルゴリズムにより、圧縮率が大幅に向上します。

コールドデータとホットデータを階層化して保管することで、ホットデータへの効率的なアクセスと、コールドデータのストレージコストの削減を実現します。

シェアードナッシングおよびシェアードストレージアーキテクチャ：複数のステートレスなコンピューティングノードで、1つのステートフルな分散ストレージエンジンを共有します。

組み込みのプロキシクラスターで動的なデータのロードバランシングをサポートし、高いコンピューティングリソース使用率を維持します。

コンピューティングノードを数分で追加し、ストレージを数秒で拡張することが可能です。