产品简介

浪潮云时序数据库服务(Time Series Database,简称TSDB)是用于管理时间序列数据的专业数据库。区别于传统的关系型数据库,时序数据库提供高效读写、高压缩比存储、时序数据插值及聚合计算功能和多生态支持的多种能力,并支持快速查询和可视化展示,方便用户使用。广泛应用于物联网(IoT)设备监控系统 ,企业能源管理系统(EMS),生产安全监控系统,电力检测系统等行业场景。

产品优势

  • 低成本存储

高效压缩算法,大大节省存储空间。

  • 安全保障

提供强用户认证机制,保障数据安全。

  • 强计算能力

提供插值、预处理等多种计算方式;支持多种聚合函数。

  • 高可靠服务

三副本、分布式部署,保证数据可靠性。

  • 灵活高效

支持数据配额限制,采用先进先出的策略,将过期的数据进行清除。

  • 便捷调用

支持通过REST API方式、高并发写入时间序列数据。

  • 多场景应用

适合物联网设备监控场景和互联网业务监控等多种场景应用。

产品功能

数据写入

云数据库 TSDB支持通过HTTP方式和TSDB的写入协议进行数据写入。

数据查询

云数据库 TSDB支持通过HTTP协议访问和控制台查询两种方式进行数据的查询操作。控制台的数据查询功能支持数据分组、降采样、空间聚合和可视化数据展现。

数据清理

支持在控制台上根据度量(Metric)进行数据清理,或者通过API进行更灵活的数据清理。

多租户资源隔离

时序数据库服务实例是独立的数据库集群,独占CPU、内存和磁盘IO。通过此方式可更好的将存储资源、计算资源隔离,有效避免资源争抢、数据安全保障等风险。

针对服务实例的多用户账号管理

时序数据库服务中的每个服务实例均支持配备一个或多个用户账号用于区分各类数据权限和业务职责。用户可在自己的服务实例内对账号进行创建及管理,新账号可配置只读、只写或读写指定服务实例等权限。

高效数据压缩

时序数据库使用高效的压缩算法,将单个数据点的平均使用存储空间缩小,大大节省存储空间,同时加快数据写入的速度。

可视化的时序数据查询机制

服务允许用户通过可视化界面和便捷的操作过程完成时序数据的查询操作。可视化使数据科学探索门槛降低,方便、快捷的找到数据趋势与规律。

高可用架构

服务实例采用多主架构,提供前端负载均衡,实现数据库节点的“多虚一”,有效增强了服务的安全使用能力。

多种时序计算力

TSDB服务支持业界主流计算能力,包括插值、降精度、空间聚合等核心算法。如下:

插值:缺失的数据点,支持线性插值数据补全。

降精度:支持预降精度和实时降精度计算,满足高效查询需求。

空间聚合:支持按照不同 Tag 进行空间聚合和分组计算,函数包括AVG,SUM,MAX, MIN 等聚合函数。

便捷易用

服务支持通过REST API方式、高并发写入海量时间序列数据;支持数据配额限制,采用先进先出的设计策略,通过配置,过期数据可自动清除,节省存储空间。

产品规格

时序数据库计划根据数据点给客户提供不同的产品规格,可以满足不同量级的最大时间序列、写入能力和存储空间。具体产品规格如下表所示:

规格对比

数据点 最大时间序列 存储范围
3000dps/s 500000 40-5000GiB
10000dps/s 1000000 40-5000GiB
15000dps/s 2000000 40-5000GiB
30000dps/s 4000000 40-5000GiB
50000dps/s 8000000 80-5000GiB

应用场景

时间序列数据主要由电力行业、化工行业等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据。由于这些工业数据产生频率快、严重依赖于采集时间、测量点多信息量大,即符合物联网应用的典型特征。物联网应用往往需要处理海量的时间序列数据,而时序数据库服务卓越的查询性能,特别适用于此应用场景。

IOT设备状态监控分析

各种物联网设备通过浪潮云平台接入上云,设备的状态数据实时高效写入到时序数据库中。可以提供如下功能:

  • 通过时序数据库的数据API接口读取实时数据;

  • 利用时序数据库查询快的优势对数据进行各种聚合运算得到数据报表;

  • 通过时序数据库的控制台或者物可视直观得到数据的变化趋势和曲线,帮助用户分析数据内涵.

互联网业务性能监控服务

互联网服务可以将用户的访问延迟、查询返回效率、业务服务指标监控数据写入时序数据库中,时序数据库可以做多维度的聚合分析和监控项展示。例,一个网站服务商,需要将每个网页的清晰度、流畅度、点击量、访问量等信息实时记录下来,即可以将这些监控项以一定的频率写入时序数据库。

  • 按照一定的聚合条件得到某一段时间内哪一个运营商的网络更流畅

  • 查看过去一天/一周某个站点的流畅度曲线

  • 查找点击量随着时间的变化规律

产品术语

术语 解 释
时序数据 基于稳定频率持续产生的一系列指标监测数据。例如,监测某城市的空气质量时,每秒采集一个二氧化硫浓度的值而产生的一系列数据
度量 监测数据的指标,例如风力和温度
度量对应的值,例如 15 级(风力)和 20 ℃(温度)
时间戳 数据(度量值)产生的时间点
数据点 针对监测对象的某项指标(由度量和标签定义)按特定时间间隔(连续的时间戳)采集的每个度量值就是一个数据点
标签键 为指标项(Metric)监测指定的对象类型(会有对应的标签值来定位该对象类型下的具体对象),例如国家、省份、城市、机房、IP 等
标签值 标签键(TagKey)对应的值。例如,当标签键(TagKey)是“国家”时,可指定标签值(TagValue)为“中国”