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什么是IoT数据分析?它的优势是什么?五分钟带你入门!
根据时序数据的特点,做好时序数据处理需具备以下几个关键点: 高写入性能,每天处理万亿级时间点写入; 极低成本,具有针对时序数据的专用压缩算法; 高查询性能,能够支撑多节点多线程并行查询,具备向量化查询引擎,同时,高效支持聚合、卷积等时序数据查询模式; 海量时间线,最大可支持亿级时间线; 边云结合,边缘节点就近部署
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求,业务设计更轻松。 2、高可用 节点故障秒级完成接管,对业务影响小。即使N-1节点同时故障,实例依然可用。 3、性能稳定 计算层分布式多线程模型,存储层RDMA高速网络拓扑,深度优化RocksDB存储引擎,冷热分离加速热点数据访问。全链路的性能设计无处不在,稳定可靠。 低成本——价格节省75%,容量更大
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算业务一共有多少个客户端, 每个客户端配置的连接池大小是多少,总的连接数不宜超过当前实例能承受的最大连接数的80%。连接太多会导致内存和多线程上下文的开销增加,影响请求处理延时。 2、建议配置连接池,连接池最大不要超过200。 3、降低单次请求的内存开销,例如通过创建索引减少集合的扫描、内存排序等。
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什么是IoT数据分析?它的优势是什么?
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