时序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

在快节奏的软件工程世界中，高效的数据管理是成功的基石。想象一下，您正在处理数据流，这些数据不仅需要快速分析，还需要存储起来以进行长期洞察。这就是时序数据库 (TSDB) 和数据湖这对强大的组合可以发挥作用的地方。在本文中，我们将深入探讨如何集成这些技术以创建强大的数据管理框架，在提供实时分析的同时，确保全面的历史数据分析。

什么是时序数据库？

时序数据库，如InfluxDB，是一种针对存储和管理带时间戳数据而优化的数据库系统。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此类面向时间的数据的摄取、处理和查询。TSDB 广泛用于金融服务、物联网、环境监控等领域，在这些领域中，数据源以顺序方式生成数据。它们快速处理大量此类顺序数据的能力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，允许您存储所有结构化和非结构化数据，且规模不限。它可以以原始格式存储数据，并提供强大的数据处理能力。数据湖特别适用于处理海量多样化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灵活性，从仪表板和可视化到大数据处理、实时分析和机器学习。

同时使用时序数据库和数据湖的优势

虽然数据湖和数据仓库为存储海量结构化和非结构化数据提供了集中式存储库，但它们并非处理高速、带时间戳数据的最佳选择。通过将时序数据库与数据湖结合使用，您可以获得以下优势：

• 实时分析与长期存储支持 - 时序数据库可以为用于监控、异常检测或警报的数据提供所需的速度和效率。然后，您可以将这些数据卸载到数据湖中进行长期存储，在数据湖中，可以使用更便宜的存储选项将其用于历史分析和预测用例。
• 可扩展性和灵活性 - 时序数据库和数据湖都为其设计目的而具有可扩展性，但通过将它们结合使用，您可以弥补各自的弱点，并在组织如何处理多样化数据类型方面获得更大的灵活性。您的 TSDB 和数据湖可以根据当前需求和未来预计需求进行向上或向下扩展。
• 成本节约 - 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 中长期存储海量时序数据可能会变得昂贵。通过将不经常访问的数据卸载或存档到数据湖，组织可以利用较低的存储成本，同时仍然保持在需要时分析历史数据的能力。这种方法优化了数据存储成本和管理，而不会影响数据的可用性或分析价值。

如何集成时序数据库和数据湖

虽然同时使用时序数据库和数据湖有很多好处，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几种常见架构模式。

混合存储架构

混合存储架构在实时分析需求和历史数据保存需求之间取得了平衡。在此模型中，原始时序数据最初在 TSDB 中捕获和存储，利用其针对实时分析和即时数据处理任务的优化性能。这种设置使企业能够快速响应时间敏感信息，例如运营异常或即时市场趋势。

然后，数据迁移到数据湖，在数据湖中进行长期分析。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。混合方法特别有利于需要高速处理近期数据和长期分析随时间积累的数据的场景。

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。在摄取到 TSDB 后，数据通过流处理引擎（如 Kafka、Telegraf 或 Flink）流动，从而实现连续且动态的数据管道。该引擎不仅在 TSDB 和数据湖之间传输数据，还提供实时数据操作、过滤和聚合的功能。

这种架构在对实时数据分析、警报和决策制定有严格要求的场景中表现出色，同时将数据存档在数据湖中以进行历史分析和法规遵从性。它非常适合物联网生态系统、金融交易平台和实时监控系统，在这些系统中，数据的价值在很大程度上取决于时间。

数据湖仓架构

数据湖仓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特性。通过在数据湖仓架构中集成 TSDB，组织可以实现实时运营分析，同时受益于数据湖的结构化和非结构化数据存储功能。这种设置支持广泛的分析工作负载，从需要海量数据集的机器学习模型到需要结构化数据的 BI 工具。

TSDB 在此架构中的作用是提供一个专门处理时间敏感型数据的层，从而实现即时分析和运营情报。同时，具有增强的数据管理功能（如 ACID 事务和模式强制执行）的数据湖仓确保数据保持可靠、一致且随时可用于复杂查询和长期战略分析。

后续步骤

将时序数据库与数据湖集成提供了一个全面的数据管理解决方案，可以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、更好的资源管理以及数据分析的整体方法。作为下一步，探索和测试像 InfluxDB 这样的解决方案与您的数据湖解决方案结合使用，可能会改变您处理和从数据流中获取洞察的方式。