时间序列数据库和数据湖如何协同工作

作者：Jason Myers / 开发者
2024年2月19日

在软件工程快速发展的世界中，高效的数据管理是成功的基础。想象一下，您正在处理需要快速分析且需要长期洞察的数据流。这正是时间序列数据库（TSDB）和数据湖这股强大组合能够提供帮助的地方。在本文中，我们将深入探讨如何整合这些技术，创建一个强大的数据管理框架，提供实时分析，同时确保全面的历史数据分析。

什么是时间序列数据库？

时间序列数据库，如 InfluxDB，是一种针对存储和管理时间戳数据的数据库系统。TSDB 中的每条记录都与一个时间戳相关联，这些数据库有效地处理了此类时间导向数据的摄入、处理和查询。TSDB 在金融服务、物联网、环境监测等领域得到广泛应用，这些领域的数据以顺序产生。它们对这些顺序数据的快速处理使它们在需要实时分析的场景中非常有价值。

什么是数据湖？

数据湖是一个集中式存储库，允许您以任何规模存储所有结构化和非结构化数据。它可以以原始格式存储数据，并提供强大的数据处理能力。数据湖特别适合处理大量多样化的数据，以及需要广泛历史数据分析的任务。它们提供了运行不同类型分析的自由度，从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习。

使用时间序列数据库和数据湖的益处

虽然数据湖和数据仓库提供了集中存储大量结构化和非结构化数据的仓库，但它们并不适合处理高速、时间戳数据。通过在数据湖旁边使用时间序列数据库，您将获得以下益处

• 支持长期存储的实时分析 - 时间序列数据库可以提供监控、异常检测或警报所需的速度和效率。然后，您可以将其数据卸载到数据湖中进行长期存储，以便使用更便宜的存储选项进行历史分析和预测。
• 可扩展性和灵活性 - 时间序列数据库和数据湖都可以根据其设计目的进行扩展，但通过结合使用它们，您可以弥补彼此的不足，并在组织处理各种数据类型时获得更多的灵活性。您的TSDB和数据湖可以根据当前需求以及未来的预测需求进行扩展或缩减。
• 节省成本 - TSDB允许高效地摄取和查询实时数据，这对于运营监控和即时分析至关重要。然而，在TSDB中长期存储大量时间序列数据可能会变得昂贵。通过将访问频率较低的数据卸载或归档到数据湖中，组织可以利用较低的存储成本，同时在需要时仍然可以分析历史数据。这种方法优化了数据存储成本和管理，同时不牺牲数据的可用性或分析价值。

如何集成时间序列数据库和数据湖

虽然使用时间序列数据库和数据湖相结合有很多好处，但从技术角度来看，集成可能具有挑战性。在本节中，您将了解针对不同用例的一些常见架构模式。

混合存储架构

混合存储架构在实时分析和历史数据保存需求之间取得平衡。在这个模型中，原始时间序列数据最初被捕获并存储在TSDB中，利用其优化的性能进行实时分析和即时数据处理任务。这种设置使企业能够迅速响应对时间敏感的信息，如运营异常或即时市场趋势。

然后，数据迁移到数据湖，在那里它被存储以进行长期分析。这种迁移通常涉及数据转换和降采样，以优化数据湖环境中的存储成本和分析性能。混合方法特别适用于需要处理最近数据的高速度并随着时间的推移对积累数据进行分析的场景。

流处理架构

流处理架构适用于数据速度和实时处理至关重要的环境。数据一旦被摄取到TSDB中，就会通过流处理引擎（如Kafka、Telegraf或Flink）流动，促进连续和动态的数据管道。这个引擎不仅可以在TSDB和数据湖之间传输数据，还提供实时数据操作、过滤和聚合的能力。

这种架构在需要实时数据分析、警报和决策制定的场景中表现出色，同时将数据存档在数据湖中进行历史分析和合规性。它是物联网生态系统、金融交易平台和实时监控系统等场景的理想选择，在这些场景中，数据的价值高度依赖于时间。

数据湖屋架构

数据湖屋架构代表了数据湖和数据仓库的融合，旨在提供两者的最佳结合。通过在数据湖屋架构中集成时序数据库（TSDB），组织可以实现实时运营分析，同时享受数据湖的规范化和非规范化数据存储能力。这种设置支持广泛的分析工作负载，从需要大量数据集的机器学习模型到需要结构化数据的BI工具。

在架构中，时序数据库（TSDB）的作用是提供一层专门处理时间敏感数据的层，实现即时分析和运营智能。同时，数据湖屋通过增强的数据管理功能，如ACID事务和模式强制，确保数据保持可靠、一致，并随时可用于复杂的查询和长期战略分析。

下一步

将时序数据库与数据湖集成，提供了一项全面的数据管理解决方案，满足实时和历史数据需求。对于软件工程师来说，这种集成意味着更高效的数据处理、更好的资源管理和数据分析的整体方法。作为下一步，探索并测试与您的数据湖解决方案相结合的解决方案，如InfluxDB，可能会在您处理和从数据流中提取洞察方面带来革命性的变化。