CTSDB 是一款分布式、可扩展、高可靠的时序数据库,适用于有海量时序数据的物联网、大数据分析和互联网监控等场景。
作为腾讯唯一的时序数据库,CTSDB 支撑了腾讯内部20多个核心业务(微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等)。
腾讯云时序数据库CTSDB商业化首发,现跟大家聊一下时序数据的概念,模型和使用场景等。
本来说好的2021会有一个好开局,似乎又出了点问题。 年关将近,现在疫情反扑,部分小区甚至全部隔离,为了安全着想,近期返乡还要求提供7日内核酸监测。作为普通人,我们除了戴好口罩,不乱跑,还能干点啥? 要知道这个,我们需要理解疫情是如何传播,防控是怎么进行的。 病毒通过黏膜感染,飞沫传播,由于病毒可以在体外存活一段时间,因此甚至可以间接传播。 传染病的预防措施包括消灭传染源,切断传播途径和保护易感人群。由于新冠肺炎的潜伏期不短,感染特征也不算明显,因此实际情况会复杂些,因此我们需要核酸检测、隔离、健康码。
在企业上云逐渐加速的背景下,云数据库作为企业重要的IT基础设施,其重要性毋庸置疑。各大云计算厂商不惜重金,纷纷在产品和技术层面加大布局,争夺这一重要的云服务市场。纵观国内前几大云服务商过去一年的云数据库领域的发展,腾讯云基于自身强大的业务支撑以及技术研发实力,在云数据库市场的突破格外引人注目。
随着云计算技术的广泛应用,越来越多的项目部署和迁移到云端,传统的监控告警系统在短时间内还不能适配云上的服务。为了实现实时系统运行状态的展示、故障的及时告警、历史状态的回看,可以基于开源的时序数据库Prometheus和可视化工具Grafana,搭配相关工具,快速搭建一个可靠准确的监控告警系统。本文记录了整个设计和搭建过程,以及遇到的一些问题和解决方法。
2021年度云原生数据库 PolarDB 产品介绍: PolarDB是阿里云自主研发的下一代关系型分布式云原生数据库,目前兼容三种数据库引擎:MySQL、PostgreSQL、高度兼容Oracle语法。计算能力最高可扩展至1000核以上,存储容量最高可达 100T。同时具有开源数据库简单、可扩展、高速迭代的优势,适合各个行业公司的创新业务使用。 获奖理由: 2021年3月PolarDB在墨天轮国产数据库流行度云原生数据库排行榜排名跃居 TOP 1。PolarDB直面云原生,是全球范围内业界首个实现了存储、
当前的大环境和技术氛围,提供给国产化技术厂商一个千载难逢的推广机会,操作系统、数据库、中间件、办公终端各领域,无论是供应商,还是使用者,比以往任何时候都更积极和主动,并且更具成效。
腾讯云已为多个爆款微信小游戏提供服务,腾讯云数据库团队在多年MongoDB运营&支持微信小游戏服务经验总结,MongoDB产品经理李晓慧在7月26日在厦门举行的《腾讯云GAME-TECH游戏开发者技术沙龙》上,为广大开发者分享了腾讯云MongoDB在小游戏中的实践应用,帮助刚刚走进小游戏开发的同学们提供干货。
最近几年一直在使用监控系统,主要使用Zabbix和Prometheus 两个监控工具,对于这两个监控系统有一些使用实践方面的经验,通过对比的方式来和大家分享一下。
2021年11月22日,南方电网数字电网研究院有限公司发布《2021年南网数研院平台安全分公司数据中心升级完善二期(电能量平台融合改造、分节点云化等)项目存储计算组件和时序数据库采购公示公告》,采购方式单一来源。 项目概况:根据网公司云化数据中心主分节点建设安排,数据中心升级完善二期(电能量平台融合改造、分节点云化等)在原有数据中心升级完善一期项目及二期(数据湖、云化及服务组件层)建设的基础上,完善了数据中心数据处理及服务能力。本项目对数据中心存储计算组件进行扩容,新增913套存储计算组件,预算3652万元
数据如同空气一样普遍,我们在手机的每一次点击都会产生数据,都可能被记录,被使用。数据存放在数据库中,数据库其实就是“数据的集合”。
在处理将大量数据放入 HashMap的项目时,作者开始注意到 HashMap 占用了大量内存并对最小内存使用量进行了粗略计算,得到的常驻内存是预期的两倍多。我们都知道 HashMaps 以空间换取时间。通过使用更多空间,我们能够使插入和检索更加高效。但是他们为那个时间权衡了多少空间?作者当下没有那个问题的答案,所以他决定测量并找出答案。如果你只是想知道答案,请跳到文章最后一节;当你看到图表时,你就会知道你在那里。此外,如果您想进行自己的分析,可以使用所有支持代码和数据。
2月19日,就 Apache IoTDB 的核心技术及典型应用场景进行了直播分享探讨,分别是 《Apache IoTDB:基于开放数据文件格式的时序数据库》、《IoTDB 在阿里云智能制造业务中的实践》、《智能运维场景中的时序数据库选型与挑战》、《时序数据库 IoTDB 在360的落地实践》这4个主题。
数据 3 分钟 由 ACDU (中国 DBA 联盟) 与墨天轮联合出品的全新视频节目上线啦~三分钟带你来了解数据行业动态,节目内容主要包含数据行业最新的产品发布、公司大事件、行业新闻等。 本期内容概览: GitHub开放全世界最大安全咨询数据库; 国内首款金融数据库性能测试工具DataBench-T正式开源; 甲骨文史上最大收购——283亿美元收购Cerner; 时序数据库Timescale完成1.1亿元C轮融资; 国内超融合时序数据库MatrixDB 4.4正式发布。 往期回顾: 20220218期:M
12 月 3 日、4日,2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本,并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例,深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态,企业如何与开源社区紧密配合,实现共赢。
近日,国际权威研究机构Gartner公司发布《The Future of the Database Management System (DBMS) Market Is Cloud》研究报告显示,腾讯云数据库市场份额增速达123%,位列国内所有数据库厂商之首,在全球范围内保持了连续两年增速前三的迅猛势头。
本项目由涛思数据投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库;到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了,而早在2016年7月,百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB,成为支持其发展制造,交通,能源,智慧城市等产业领域的核心产品,同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务,业界的频频发声,正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。 本文会从时序数据
2月19日,,就 Apache IoTDB 的核心技术及典型应用场景进行了直播分享探讨,分别是 Apache IoTDB:基于开放数据文件格式的时序数据库、IoTDB 在阿里云智能制造业务中的实践、智能运维场景中的时序数据库选型与挑战、时序数据库IoTDB在360的落地实践这4个主题。
今天突然读到了这则新闻:https://www.toutiao.com/article/7124235991111762469/
时序数据库,全称为时间序列数据库,主要用于处理带时间标签(按照时间的顺序变化,即时间序列化)的数据。这些数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生。这些工业数据的典型特点是产生频率快(每一个监测点一秒钟内可产生多条数据)、严重依赖于采集时间(每一条数据均要求对应唯一的时间)、测点多信息量大(常规的实时监测系统均有成千上万的监测点,监测点每秒钟都产生数据,每天产生几十GB的数据量)。
在公有云的数据库产品清单里,近年出现了一个新的名词“时序数据库”。感觉数据库的产品已经不少了,时序数据库的用途是什么?为什么会诞生该产品?我们今天一起来看一下!
在传统工业控制领域,由于其自身的特殊性,有很多对实时数据处理的要求,特别是流程工业中,对各生产环节的监控要求十分严苛,需要通过监测数据实时反应出系统的状态,所以对于实时数据的处理十分看重。因此工业实时数据库应运而生,其主要用于工业过程数据的采集、存储以及查询分析,以实现过程状态的实时监控。
时序数据库厂商「格睿云Greptime」已于近期完成天使轮融资。据介绍,本轮融资金额在数百万美金级别,由耀途资本领投,九合创投跟投。Greptime成立于2022年4月,是一家时序数据库厂商。公司CEO 庄晓丹曾在蚂蚁集团带领智能监控团队自研超大规模时序数据平台并实践 AIOps 智能运维,CTO 孙宁及技术 VP 冯家纯分别来自滴滴与蚂蚁集团。
本文介绍了实时数据库和时序数据库,并就其特点、应用场景、相关厂商、联系与区别做介绍。
腾讯云上有许多种数据库产品,本文简单介绍每种产品的介绍,特性,应用场景等,帮助各位根据业务需要选择最适合的数据库。
万物互联时代,工业物联网产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍,并且是实时采集、高频度、高密度,动态数据模型随时可变。传统数据库在对这些数据进行存储、查询、分析等处理操作时捉襟见肘,迫切需要一种专门针对时序数据来做优化的数据库系统,即时间序列数据库。
物联网系统中,需要实时处理的数据可通过队列送入流处理引擎;不需要实时处理的数据,用于离线分析或数据挖掘,需要先存储起来。物联网系统的数据存储的方式很多,要根据实际场景来选择。
时序数据库是 Promtheus 监控平台的一部分,在了解其存储层的演化过程之前,我们需要先了解时序数据库及其要解决的根本问题。
近日,UCloud新发布了一款时间序列数据库UTSDB (UCloud TimeSeries Database) ,此次上线的UTSDB-InfluxDB版基于InfluxDB v.1.7,完全兼容原生 InfluxDB 协议。后端存储接入 UCloud 自研的Manul统一存储,容量可动态扩充,最高可至数百TB,并通过高效压缩节省80%存储成本。支持高并发写入,QPS最高可达350万,为物联网等领域的亿级设备提供实时监控生产数据、全局掌握数据趋势等能力。
2月19日,来自清华大学、阿里巴巴、云智慧、360的4位嘉宾,就 Apache IoTDB 的核心技术及典型应用场景进行了直播分享探讨,分别是 Apache IoTDB:基于开放数据文件格式的时序数据库、IoTDB 在阿里云智能制造业务中的实践、智能运维场景中的时序数据库选型与挑战、时序数据库IoTDB在360的落地实践这4个主题。
【摘要】Gartner指出赋能边缘是2020年十大战略技术趋势之一,5G加速IoT领域的发展,物联网设备数据的收集,存储和计算需求与日俱增。Apache IoTDB是物联网时序数据收集、存储、管理与分析为一体的的软件系统。Apache IoTDB作为Apache的2020新晋顶级项目,以其出色的表现得到了Apache的认可!目前Apache IoTDB与Hadoop、Spark和Flink等进行了深度集成,可以完全胜任工业物联网领域的海量数据存储、高速数据读取和复杂数据分析的需求。本次分享将为大家对Apache IoTDB的前世今生和核心的技术进行详细介绍.
点击▲关注 腾讯云数据库 据国际权威咨询机构Gartner报告显示,,2018年腾讯云数据库市场份额增速达123%,位列国内所有数据库厂商之首,过去两年,腾讯云在全球范围内的增速已经达到全球前三的迅猛势头。 无独有偶,除了Gartner等权威机构的认可之外,另一家国家权威评测机构 Forrester今年6月份也将腾讯云数据库评为全球数据库领域“实力竞争者”。能取得如此成绩,腾讯云凭的是什么?在这之前,或许我们可以先了解一下腾讯云数据库的产品布局。 布局完善,超强的产品实力 截止目前,腾讯云数据库服务涵盖
在大型微服务架构中,服务监控和实时分析需要大量的时序数据。存储这些时序数据最高效的方案就是使用时序数据库 (TSDB)。设计时序数据库的重要挑战之一便是在效率、扩展性和可靠性中找到平衡。这篇论文介绍的是 Facebook 内部孵化的内存时序数据库,Gorilla。Facebook 团队发现:
时序数据库是近两年的热门话题,不断有新的时序数据库产品发布,但在我个人看来,目前还没有看到一个系统的、全面的时序数据库评测方案,帮助开发者认识各个产品的异同,为特定场景选择最适合的产品,各个数据库厂商基于自身优势和特点,设计发挥其产品最佳性能的场景,展示一份份傲人的性能测试报告。本篇博客就结合本人的一些看法,从不同维度来分析时序数据库产品的异同,同时也希望有更多的人关注时序数据库,在各自的行业应用需求上为时序数据库厂商建言献策,共同推动时序数据库的发展。由于个人能力有限,难免有不妥之处,还望大家提出宝贵意见,多多批评指正。
数据库向上要和操作系统适配,保证系统的稳定运行;向下,要支撑应用软件的需求,确保软件能够在数据库之上稳定运行。为了保证数据资产的安全,我们需要有一个安全可靠、高可用的数据库做支撑。 对于数据库厂商而言,如何打造数据库兼容能力和极致性能,帮助企业平滑迁移以及释放数据价值?对于企业而言,如何利用数据库生态,打造符合自身业务的架构,连接服务与数据库? 11 月 8 日 19:00-21:00 DBTalk 技术公开课中,我们将围绕数据库兼容性技术思考、高性能优化技术解析,以及中间件架构演进话题进行分享。 议题
5月29日下午,以《工业互联网的技术探索与实践》为主题的2021 腾讯云Techo Hub技术巡回活动第二站在西安老钢厂设计创意产业园盛大开启。陕西高端装备与智能制造产业研究院院长赵红武,中车瑞伯德智能系统股份有限公司技术总工赵奔,腾讯边缘计算、数据库、工业AI、物联网领域的技术专家,与现场开发者共同分享、交流了边缘计算、时序数据库等技术是如何支撑工业互联网建设的。
什么是时间序列数据(Time Series Data,TSD,以下简称时序)从定义上来说,就是一串按时间维度索引的数据。用描述性的语言来解释什么是时序数据,简单的说,就是这类数据描述了某个被测量的主体在一个时间范围内的每个时间点上的测量值。它普遍存在于IT基础设施、运维监控系统和物联网中。
伴随新能源物联网的发展,生产、分配、消耗等各个方面由设备及传感器所产生的时序数据量越来越大,严重挑战传统的以关系型数据库为核心的解决方案,数据处理性能低下、数据架构臃肿、存储成本高昂等问题频发,如何应对大数据量下的数据存储、查询、分析,成为了能源企业目前迫切需要解决的难点,数字化转型升级迫在眉睫。我所在的公司江苏阿诗特作为一家具有20多年储能逆变器和户用储能研发能力的企业,在此背景下也开始探索数据架构升级的有效路径。
6月27日上午,“清华大学(软件学院)-用友网络科技股份有限公司时序数据与物联应用联合研究中心”(以下简称“联合研究中心”)成立大会暨揭牌仪式在大数据系统软件国家工程研究中心举行。大数据系统软件国家工程研究中心主任、中国工程院院士孙家广,清华大学软件学院院长王建民,用友网络科技股份有限公司(以下简称“用友网络”)执行副总裁樊冠军及联合研究中心领导及部分研究人员20人参会。会议由王建民院长主持。 清华大学软件学院王建民院长主持成立大会 孙家广院士代表清华大学对用友网络的领导表示欢迎,并对用友网络与清华大学长
微博广告基础架构团队负责人、技术专家,商业大数据平台及智能监控平台发起人,目前负责广告核心引擎基础架构、Hubble智能监控系统、商业基础数据平台(D+)等基础设施建设。关注计算广告、大数据、人工智能、高可用系统架构设计、区块链等方向。在加入微博之前,曾就职于百度负责大数据平台建设,曾担任趣点科技联合创始人兼CTO等职位。毕业于西北工业大学,曾在国内外知名期刊发表多篇学术论文,拥有9项发明专利。
小 T 导读:近年来,随着物联网技术和市场的快速发展、企业业务的加速扩张,时序数据的处理难题也越来越受到行业和企业的重视,时序场景下通用型数据库步履维艰,各种时序数据库产品应运而起。但是,做一个优质的时序数据库真的很容易吗?本篇文章将从数据库开发者的角度,解剖时序场景下的数据处理需求、分析时序数据库设计思路,给到读者一些硬核技术思考。
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台,专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。您可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它,但建议您在使用前仔细阅读一遍下面的文档,特别是 数据模型 与 数据建模。除本文档之外,欢迎 [下载产品白皮书](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine White Paper.pdf)。
数据库向上要和操作系统适配,保证系统的稳定运行;向下,要支撑应用软件的需求,确保软件能够在数据库之上稳定运行。为了保证数据资产的安全,我们需要有一个安全可靠、高可用的数据库做支撑。 对于数据库厂商而言,如何打造数据库兼容能力和极致性能,帮助企业平滑迁移以及释放数据价值?对于企业而言,如何利用数据库生态,打造符合自身业务的架构,连接服务与数据库? 11 月 8 日 19:00-21:00 DBTalk 技术公开课中,我们将围绕数据库兼容性技术思考、高性能优化技术解析,以及中间件架构演进话题进行分享。 议题介
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