时序数据与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，在一家大型航空航天公司繁忙的控制室里，工程师和高层管理人员实时监控飞机性能、分析飞行数据并做出关键决策。在这个动态环境中，利用实时分析能力变得至关重要。这就是InfluxData的时序数据库最新版本InfluxDB 3.0，为具有时间关键型分析需求的组织提供了创新优势。
OLAP与实时分析
在每一秒都至关重要的行业中，拥有正确的实时分析工具是基础。在线分析处理（OLAP）数据库支持大规模数据集上的复杂分析查询。与传统基于行的数据库不同，OLAP数据库采用列式方法，将数据组织在单独的列中，而不是持续存储在一起的行。这种列式结构使得快速的分析查询、聚合和总结变得可能，这使得OLAP数据库非常适合对大量数据进行深入分析。
OLAP数据库为企业提供了获得宝贵洞察力、做出数据驱动的决策以及发现数据中的模式和趋势的能力，从而推动战略和运营改进。
如果您的组织严重依赖时序数据——以我们之前提到的航空航天公司为例，这可能包括监控飞行遥测、优化燃料效率等——那么您需要确保您的OLAP解决方案可以高效地处理时序数据。
用时序数据解决OLAP挑战
InfluxDB 3.0是一个列式、时序、OLAP数据库。因此，它直接解决了许多OLAP数据库购买者的需求。
性能和可伸缩性：InfluxDB 3.0处理大量时序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。它可以每秒处理数百万个数据点，并将这些数据在规模上立即可供查询。这使得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，复杂的分析查询可以迅速执行，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个可以处理多种数据类型和格式的解决方案。InfluxDB拥有300多个集成，可以几乎从任何机器或设备中获取、处理和输出数据。InfluxDB的数据收集代理Telegraf是开源的，因此用户可以轻松构建自定义插件，如果还没有现成的插件。InfluxDB 3.0在适应不同数据模型方面的灵活性允许公司定义特定于其需求的层次结构、维度和度量标准。这种适应性确保用户可以在最相关的数据点上执行实时分析，为优化性能和维护提供宝贵见解。
集成功能：在我们重新设计InfluxDB 3.0时，我们高度重视互操作性。基于Apache Arrow生态系统（FDAP堆栈），InfluxDB能够与现有数据源、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，使得它能够轻松集成到现有的技术堆栈中。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，以获得全面洞察。
安全和支持：InfluxDB的完全托管解决方案（云无服务器和专用）在静态和动态中加密数据，符合SOC II类型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。
总拥有成本（TCO）：由于时间序列数据的数量和粒度，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并能够进行准确的历史分析或保持低成本之间做出选择。InfluxDB 3.0的列式结构和Parquet文件格式的结合，提供了显著的压缩增益，减少了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，这意味着它们可以负担得起更长时间地保留关键数据，并利用其创造价值。
数据库调整和优化：InfluxDB 3.0持续提供性能改进。用户可以优化查询和定制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功能使各行业的组织能够以前所未有的方式利用实时分析的力量。InfluxDB 3.0革新了用户分析数据的方式，使快速决策、优化性能和确保成本效益的运营成为可能。当监控是一个至关重要的过程时，像InfluxDB这样的OLAP数据库提供了企业满足目标、提高性能和增加利润所需的功能和功能。
