时间序列数据和 OLAP：为什么您应该使用 InfluxDB 进行实时分析
作者：Jason Myers / 开发者
2024 年 2 月 23 日
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想象一下一家大型航空航天公司繁忙的控制室，工程师和管理人员在那里监控飞机性能、分析飞行数据并实时做出关键决策。在这种动态环境中，利用实时分析能力变得至关重要。这正是 InfluxDB 3.0（InfluxData 最新版本的时间序列数据库）为具有时间敏感型分析需求的组织提供创新优势的地方。
OLAP 和实时分析
在分秒必争的行业中，拥有合适的实时分析工具是基本要求。在线分析处理 (OLAP) 数据库支持对大规模数据集进行复杂的分析查询。与传统的面向行的数据库不同，OLAP 数据库采用面向列的方法，将数据组织成单独的列，而不是连续存储行。这种列式结构可以快速对特定列进行分析查询、聚合和汇总，使 OLAP 数据库成为对大量数据进行深入分析的理想选择。
OLAP 数据库使企业能够获得有价值的见解、做出数据驱动的决策，并发现数据中的模式和趋势，最终推动战略和运营改进。
如果您的组织严重依赖时间序列数据——以我们的航空航天公司为例，这可能包括监控飞行遥测数据、优化燃油效率等等——那么您需要确保您的 OLAP 解决方案能够有效地处理时间序列数据。
通过时间序列解决 OLAP 挑战
InfluxDB 3.0 是一款列式、时间序列 OLAP 数据库。
性能和可扩展性：InfluxDB 3.0 处理大量时间序列数据并提供快速查询响应时间的能力对于实时分析至关重要。它可以每秒摄取数百万个数据点，并使这些数据可用于大规模的即时查询。这使用户能够识别影响安全或运营效率的模式和异常。借助 InfluxDB 3.0 优化的 OLAP 功能，可以快速执行复杂的分析查询，使工程师能够及时做出关键决策。
数据模型和灵活性：生成数据的传感器和设备种类繁多，这意味着组织需要一种能够处理多种数据类型和格式的解决方案。InfluxDB 具有 300 多种集成，可以摄取、处理和输出几乎任何机器或设备的数据。InfluxDB 的数据收集代理 Telegraf 是开源的，因此如果现有的插件无法满足他们的数据需求，用户可以轻松构建自定义插件。InfluxDB 3.0 在适应不同数据模型方面的灵活性使公司能够定义特定于其需求的分层结构、维度和度量。这种适应性确保用户可以对最相关的数据点执行实时分析，为优化性能和维护提供有价值的见解。
集成能力：当我们重新设计 InfluxDB 3.0 时，我们将互操作性放在首位。InfluxDB 构建在 Apache Arrow 生态系统（FDAP 堆栈）之上，可以与现有数据源、ETL 流程和 BI 工具无缝集成。InfluxDB 3.0 与云环境的兼容性以及对 Parquet 等流行数据格式的支持，使其能够轻松集成到现有技术堆栈中。这使公司能够充分利用其数据生态系统，将实时分析与历史数据相结合，以获得全面的洞察。
安全性和支持：InfluxDB 的完全托管解决方案（Cloud Serverless 和 Dedicated）对静态和传输中的数据进行加密，并符合 SOC II type 2 和 ISO 27001 规范。用户可以根据自己的需求选择多种安全升级和支持订阅选项。
总体拥有成本 (TCO)：由于时间序列数据量大且粒度高，存储所有这些数据可能非常昂贵。这意味着组织需要在保持高粒度数据和能够执行准确的历史分析之间做出选择，或者降低成本。InfluxDB 3.0 的 列式结构与 Parquet 文件格式相结合，可显著提高压缩率，从而减少存储数据所需的空间。组织可以 节省 90% 以上的数据存储成本，这意味着他们可以负担得起更长时间地保留关键数据，并使用这些数据来创造价值。
数据库调优和优化：InfluxDB 3.0 继续提供性能改进。用户可以 优化查询 并 自定义数据库结构，以提高效率和性能。
从您的数据中获得更多价值
InfluxDB 3.0 的实时 OLAP 功能使各行各业的组织能够以前所未有的方式利用实时分析的能力。InfluxDB 3.0 彻底改变了用户分析数据的方式，从而能够及时做出决策、优化性能并确保具有成本效益的运营。当监控成为一项任务关键型流程时，像 InfluxDB 这样的 OLAP 数据库可提供企业实现目标、提高性能和提高利润所需的特性和功能。
