释放实时洞察：将 InfluxDB 与数据湖和数据仓库配对

作者：Jason Myers / 开发者
2024 年 1 月 17 日

想象一个熙熙攘攘的城市，数百万人过着他们的日常生活。现在，想象一个互联互通的道路网络，每条道路代表一个数据点，实时捕捉城市的脉搏。这就是数据湖和数据仓库的本质，其中海量信息流入和流出，塑造着推动业务前进的决策。然而，要驾驭这些架构的力量，实时分析至关重要。InfluxDB 的出现，改变了数据分析领域的游戏规则。让我们看看当前数据湖和数据仓库分析的状态，并探索 InfluxDB 如何革新实时洞察。

当前数据湖和数据仓库分析的状态

数据湖和数据仓库已成为现代数据架构的支柱。它们充当存储和处理海量结构化和非结构化数据的存储库。这些架构使组织能够整合来自各种来源的数据，为分析和决策提供统一的视图。

传统上，数据湖和数据仓库的设计迎合了对缓慢到达或遵循预定义摄取管道的数据进行更大规模的查询处理。然而，随着企业努力获得竞争优势，能够实时分析这些数据变得至关重要。实时分析使组织能够从数据到达时提取洞察，从而实现及时的决策和主动行动。

融入实时分析

这就是 InfluxDB 发挥作用的地方。InfluxDB 是一种强大的时间序列数据库，为数据湖和数据仓库带来了实时功能。它构建在开源 FDAP 堆栈（Apache Flight、DataFusion、Arrow 和 Parquet）之上，优先考虑与第三方系统的集成。通过在 Parquet 文件格式上进行标准化，InfluxDB 促进了跨不同系统的数据无缝共享，增强了协作和互操作性。需要明确的是，InfluxDB 不会取代数据湖或数据仓库，而是与它们协同工作，以便用户获得两全其美的体验。

此外，InfluxDB 在传入数据上提供毫秒级查询延迟的能力，使其真正与数据湖和数据仓库区分开来。虽然传统架构侧重于批处理，但 InfluxDB 使开发人员能够在流数据上执行即时分析。这种实时功能使组织能够检测异常、监控性能并快速响应不断变化的条件。

InfluxDB 与第三方提供商（包括 Databricks、Snowflake 和 Amazon Athena）的集成进一步扩展了其功能。通过与这些提供商轻松共享数据，组织可以利用其专业的分析工具和服务，为数据分析和洞察解锁新的可能性。

正在进行的开发

展望未来，InfluxDB 将继续发展，以满足数据湖和数据仓库架构的需求。下一阶段的开发包括增加对 Apache Iceberg 的支持，Apache Iceberg 是数据湖中用于共享数据的标准。目标是使用户能够直接在存储的 Parquet 文件上操作，在无需额外 ETL 处理的情况下扩展其数据的价值。这项开发有望增强数据治理、提高数据质量并简化跨不同系统的数据共享。使用 InfluxDB 的组织可以期待在其数据湖或数据仓库架构中获得更高效和精简的数据管理体验。

最终想法

数据湖和数据仓库提供了巨大的价值，将它们与 InfluxDB 的实时分析功能配对，进一步增强了这种价值。通过与第三方系统无缝集成并优先考虑实时功能，InfluxDB 使组织能够释放其数据的全部潜力。它在传入数据上提供毫秒级查询延迟的能力，实现了即时分析和及时决策。一旦对 Apache Iceberg 的支持准备就绪，InfluxDB 用户可以预期在管理其数据湖和数据仓库方面获得更大的灵活性和效率。随着对实时洞察的需求持续增长，InfluxDB 仍然处于创新前沿，推动数据分析的进步，并使企业能够在数据驱动的时代蓬勃发展。