Pengantar
Kami mungkin tidak menyadari fakta ini, tetapi kami menggunakan basis data deret waktu sepanjang waktu. Mereka akan menjadi lebih relevan karena Internet of Things (IoT) dan teknologi revolusioner lainnya terus berkembang. Dalam artikel ini, kita akan meninjau apa itu basis data deret waktu, apa tujuannya, dan dampaknya terhadap kehidupan kita sehari-hari.
Apa itu Basis Data?
Basis data adalah kumpulan data yang diorganisasikan dan disimpan dengan cara yang berkorelasi. Misalnya, daftar kontak adalah database fisik tempat kita menuliskan nama, alamat, nomor telepon, dan alamat email. Kami membuat profil dengan menyimpan informasi terkait tentang individu. Ada beberapa tipe data yang dapat ditangani oleh database, tergantung pada struktur atau sistem manajemennya.
Apa itu Basis Data Deret Waktu?
Database deret waktu (TSDB) adalah database yang dirancang dan dioptimalkan untuk mendaftarkan dan menyimpan data yang selalu dikaitkan dengan titik waktu tertentu atau yang menggunakan stempel waktu. Struktur ini memudahkan untuk menganalisis peristiwa secara kronologis dari waktu ke waktu dari sumber data apa pun. Tidak hanya itu, TSDB dapat menerima input secara bersamaan, memungkinkan kita untuk menganalisis dan menyimpan beberapa aliran data secara bersamaan dan bahkan menganalisisnya secara bersamaan.
TSDB memiliki dua kegunaan utama:
- Ini berfungsi sebagai titik referensi historis untuk semua jenis aliran data.
- Ini melakukan analisis data yang kompleks dan pemodelan prediktif.
Apa Perbedaan Basis Data Deret Waktu?
Pembacaan definisi yang dangkal mungkin membuat kita bertanya-tanya, apa yang membuat TSDB berbeda dari sistem database lain seperti Relational DatabaseManagement Systems (RDBMS) atau database NoSQL? Basis data RDBMS dan NoSQL dapat menyimpan data dalam pasangan nilai waktu data. Namun, secara struktural, mereka sangat berbeda. TSDB dioptimalkan secara khusus untuk menulis data dengan cepat, memiliki algoritme kompresi yang unggul, dan memiliki mesin kueri yang jauh lebih cepat.
Pada grafik di bawah ini, kita dapat melihat bagaimana penggunaan CPU berkorelasi dengan penggunaan RAM pada server tertentu selama periode waktu tertentu. Informasi ini dapat disimpan dan digunakan secara efisien untuk membuat proyeksi berdasarkan data historis.
Manfaat
TSDB secara khusus berguna saat meneliti dan mengumpulkan tren dari pola atau arah umum di mana kumpulan data tertentu bergerak. Mengingat sifatnya, ia juga sangat baik dalam mengamati variasi aneh atau anomali data di lingkungan yang stabil. Karena semua catatan diberi stempel waktu, buku besar titik data diatur secara asli. Basis data ini dikonfigurasikan untuk mengirimkan data secara efisien ke beberapa mesin pemrosesan, yang mensimulasikan aliran data asli.
Kami telah melihat pertumbuhan besar dalam penggunaan TSDB sejak dipopulerkan kembali pada tahun 2015, terutama selama 12 bulan terakhir, seperti yang diilustrasikan dalam grafik ini.
Kami dapat melacak sejumlah besar data real-time dengan kecepatan dan efisiensi penyimpanan yang hampir instan. Proposal ini terdengar sangat menarik untuk aplikasi industri. Memang, industri telah menyambut teknologi ini sejak awal untuk aplikasi yang berkisar dari penyimpanan data peralatan sensorik secara efisien hingga pelacakan kemacetan dengan cepat selama proses fabrikasi. Tentu saja, ini bukan satu-satunya potensi penggunaan TSDB, dan banyak pengembangan yang memperluas penggunaannya ke berbagai aplikasi yang lebih luas.
Aplikasi
Aplikasi lain termasuk konsep Internet of Things (IoT), dengan sensor yang secara permanen menghasilkan data dan komunikasi di dalam perangkat. TSDB juga menawarkan lingkungan kerja yang lebih efisien dan lebih cepat. Dalam konteks yang sama ini, penerapan TSDB untuk sistem pemantauan web dan pelacakan kinerja semakin populer di kalangan pengembang yang menggunakannya untuk mengidentifikasi masalah dan melacak stabilitas sistem secara keseluruhan. Kompilasi data ini juga berfungsi untuk memodelkan pola pengunjung web untuk menawarkan pengalaman UI yang lebih baik secara keseluruhan.
Basis data ini juga banyak digunakan dalam model prediktif untuk penjualan, permintaan, tren, siklus, dan analisis harga yang berubah dengan cepat di pasar keuangan. Ini telah terbukti sangat berguna dalam operasi medis dengan menyimpan dan mengalirkan informasi dari perangkat yang dimasukkan atau yang dapat dikenakan.
Sistem TSDM Populer
Mengikuti popularitas TSDB, pengembangan sistem manajemen basis data untuk analisis deret waktu telah meledak. Tujuannya adalah untuk mengoptimalkan algoritme penyimpanan data yang ada yang digunakan untuk meningkatkan pengalaman klien. Kami akan membahas beberapa opsi paling populer di bawah ini.
1. InfluxDB
InfluxDB adalah opsi default untuk database deret waktu. Kompatibel dengan semua sistem operasi modern dan mendukung daftar panjang bahasa pemrograman, proyek sumber terbuka ini diperkenalkan oleh InfluxData pada 2013. Sejak saat itu, proyek ini telah menjadi pemain utama di bidang ini. Ini dioptimalkan dengan sangat baik dan dapat menangani proses bersamaan dengan mudah. Satu-satunya kelemahan utama adalah sulit untuk diukur.
2. Prometheus
Awalnya dikembangkan oleh SoundCloud, perangkat lunak sumber terbuka ini menawarkan alternatif yang andal untuk menyimpan data deret waktu dengan fokus pada sistem dan aplikasi pemantauan. Ini dapat menangani volume yang cukup besar. Namun, karena dibuat untuk menggunakan satu set node, ini mungkin menimbulkan masalah skalabilitas.
3. KDB+
KDB+ adalah sistem TSDB berkinerja tinggi yang dikembangkan dan dipasarkan oleh Kx Systems. Tujuan desain utama untuk sistem ini adalah untuk memproses miliaran entri data waktu nyata untuk sistem keuangan. Ini dicapai terutama karena bahasa pemrogramannya yang sangat efisien yang dikenal sebagai Q .
Kesimpulan
Dalam tutorial ini, kita telah menjelajahi dasar-dasar Time Series Databases. TSDB akan menjadi lebih relevan dari waktu ke waktu karena kebutuhan kita untuk terus melacak dan menyimpan sejumlah besar informasi meningkat. Kami berada di awal sistem pemodelan terkelola sepenuhnya yang akan dapat mengambil proses pengambilan keputusan yang efektif berdasarkan data historis dengan cara yang lebih efisien. Implikasinya mungkin belum terlihat, tetapi teknologi ini telah terbukti sangat bermanfaat bagi cara kita menyimpan dan memproses informasi.
Bicaralah dengan Pakarnya Sekarang!
Kami bangga menjadi The Most Helpful Humans In Hosting™!
Jika Anda memerlukan informasi tambahan tentang topik ini, penasihat solusi dan staf dukungan teknis kami selalu tersedia untuk menawarkan info. Jika Anda adalah server VPS yang Dikelola Sepenuhnya, Cloud Dedicated, VMWare Private Cloud, server Private Parent, Server Cloud Terkelola, atau pemilik server Terdedikasi dan perlu berbicara dengan kami, kami dapat dihubungi melalui telepon di 800.580.4985, chat, atau dalam tiket dukungan 24 jam sehari, 7 hari seminggu, 365 hari setahun.
