时序数据基础：什么是时序数据？

时序数据，即时间序列数据（Time-Series Data），它们是一组按照时间发生先后顺序进行排列的序列数据。日常生活中，设备、传感器采集的数据就是时序数据，证券交易的记录也是时序数据。因此时序数据的处理并不陌生，特别在是工业自动化以及证券金融行业，专业的时序数据处理软件早已存在，比如工业领域的 PI System 以及金融行业的 KDB。

这些时序数据是周期、准周期产生的，或事件触发产生的，有的采集频率高，有的采集频率低。一般被发送至服务器进行汇总并进行实时分析和处理，对系统的运行做出实时监测或预警，对股市行情进行预测。这些数据也可以被长期保存下来，用以进行离线数据分析。比如统计时间区间内设备的运行节奏与产出，分析如何进一步优化配置来提升生产效率；统计一段时间内生产过程中的成本分布，分析如何降低生产成本；统计一段时间内的设备异常值，结合业务分析潜在的安全隐患，以降低故障时长等等。

过去的二十年，随着数据通讯成本的急剧下降，以及各种传感技术和智能设备的出现，特别是物联网与工业 4.0 的推动，工业、物联网企业为了监测设备、环境、生产线及整个系统的运行状态，在各个关键点都配有传感器，采集各种数据。从手环、共享出行、智能电表、环境监测设备到电梯、数控机床、挖掘机、工业生产线等都在源源不断的产生海量的实时数据，时序数据的体量正指数级的增长。以智能电表为例，智能电表每隔 15 分钟采集一次数据，每天会自动生成 96 条记录。现在全中国已经有超过 10 亿台智能电表，一天就产生 960 亿条时序数据。一台联网的汽车往往每隔 10 到 15 秒采集一次数据发到云端，那么一天下来就很容易产生 1000 条记录。假设中国有 2 亿车辆联网，它们每天将产生总计 2000 亿条甚至更多的时序数据。

由于数据量指数级的增长，而且对分析和实时计算的需求越来越多，特别是在人工智能的时代，传统的时序数据处理工具难以满足需求，对每天高达 10TB 级别的海量时序大数据如何进行实时的存储、分析和计算，成为一个技术挑战，因此海量时序大数据的高效处理在过去的十年获得全球工业界的高度关注。