ビッグデータ処理ツールの多くは、間違いなく最も人気のHadoopシステムがあります。HadoopのエコHDFS、HBaseの、ハイブ、糸、などの嵐、スパーク、飼育係や他のツール。全体のビッグデータプラットフォームカフカ、Redisのと同様のメッセージキューイング、キャッシング・ソフトウェアは、多くの場合があります。一般的なビッグデータの問題の解決が、物事、車のデータは、ネットワーキング、インターネットや他の産業シーンはその独自性を持ち、これらのユニークな機能をフルに活用すれば、あなたは物事の独自のビッグデータ処理プラットフォームを起動することができ、これらのソフトウェアは、より良いです、桁違いの能力をデータ処理を改善し、開発と運用コストを削減します。ただ、オープンソースTDengineは、そのような製品です。
ネットワーキング、自動車ネットワーキングおよび他のデータ系列の大空間デザインのために設計されTDengineは、そのコア機能は、配列データベースです。しかし、更なる計算リソースの削減、大規模なデータ操作プラットフォームの開発と保守の複雑さを軽減するために、TDengineは、メッセージキューのために必要な処理、大規模なデータを提供し、メッセージのサブスクリプション、バッファ、計算を流れ。TDengineの利点は、主に以下の分野では、明白です：
大幅にクエリのパフォーマンスとデータ挿入を改善
TDengineは、構造化ストレージではなく、人気のKVストレージを採用したので、物事のデータは、構造化されています。物事シーンは、各データ収集ポイントは、データの唯一のソースで、データがタイミングであり、ユーザデータは、多くの場合、一定の期間ではなく、特定の時点を懸念しています。これらの特性に基づいて、各取得装置のTDengine個々の要件は、フォームを構築しました。千万のデバイスがある場合は、我々は千万テーブルを構築する必要があります。
これに基づいて、記憶媒体の任意のデバイスによって収集されたデータは、連続的な一つに格納されていてもよい、および時間順に並べ。従って、単一の機器照会データの期間、そこ段数クエリ性能の改善。一方、別のデバイスがネットワークに依存するが、サーバを制御することはできません到達するまでの時間は、それが完全に秩序のあるが、同じデバイスに対して、データ点のタイミングが保証されます。デバイステーブル、挿入されたデータシーケンスが操作を挿入するデータが大幅に向上することができる挿入性、操作を追加簡単になるように、保証されるテーブルを確実にします。
ストレージのKVの利点は、データベースのテーブル構造で定義されていない、各レコードには、フォーマットを変換することができます。しかし、物事には、車がこれらのシナリオネットワーキング、一般的なデータ形式は、固定低頻度の変化とTDengineメモリがあまりもたらすことはありませんフォーマットするために取るようTDengineは、テーブル構造を変更するための効率的な方法を達成しています不便。
大幅なハードウェアやクラウドサービスのコストを削減
データ挿入クエリのパフォーマンスが大幅にシステムに必要なコンピューティングリソースを高めるため大幅に減少されます。TDengineストレージ列を取るように、一方、物事は物理量が時間とともに変化して取得したが、通常の状況下で、緩やかであり、時間の複数の点で同一の物理量を連続的に、この意志を保存された取得しました指数関数的に圧縮効率を高めます。さらにTDengineので、さらに圧縮率を向上させることが、ジグザグと同様に、そのようなデルタ-デルタ符号化、単純8B方法として異なる圧縮方式、のための異なるデータ型を取ります。共通のデータベースと比較すると、それは物事のシーンをテストされている、TDengineの収納スペースには、ストレージ・リソースで1/5未満、大幅な節約です。
大幅にビッグデータシステムアーキテクチャを簡素化
インターネットアプリケーションとは、長いビス11とは異なり、ネットワーク接続されたデバイスの指定された数、データ取得頻度、より正確に推定されているシステムで必要とされる流量、などとして、電気の供給者が複数回流れることができ、物事のシーン、同じではありません変更、そして物事が流れ、比較的安定しています。同時に、ネットワーク機器が接続に失敗したネットワークを防ぐために、いくつかのデータのバッファリング機能を持っているので、物事プラットフォームのメッセージキューのインターネットの需要がそれほど強くありません。そのメッセージキューカフカと同様のソフトウェアを用いないことを、サブスクリプション機能を提供しながら、内部TDengineは、簡単なメッセージキューを実装しています。
TDengineデータベースは、新しいデータがメモリに書き込まれるように、挿入され、固定されたメモリ領域を割り当てます。古いデータのメモリが最新で上書きされますしながら、経営の原理に従って、FIFOメモリ、メモリ不足は、古いデータは、永続的なストレージになります。TDengineはまた、アプリケーションは、あなたが最新のデータや各デバイスのステータスを取得したい場合は、メモリに直接アクセスする必要があります、メモリ内の任意の一つのデバイスの必要があることを最後のレコードを確保し、この設計は、システムがソフトウェアのRedisのこのタイプを必要としなくなってことができません。
物事はスライディングウィンドウに基づいて、データのデータストリームは、TDengineクエリ引かバックタイミングが算出され、簡略化され、フロー計算が長く、統計が一般的なシナリオのための操作は、そのようなものを凝集リアルタイムの多様であってもよいが提供されます。流量計算ソフトウェアの他のタイプを使用する必要がスパーク。
TDengineは、このように処理に必要なデータの大規模なデータベース、キャッシュ、メッセージキューを提供する、一連の計算機能を流れます。使用TDengineは、物事にビッグデータプラットフォームは完全にカフカ、HDFS、HBaseの、スパーク、捨て Redisのおよび他のソフトウェアを、ビッグデータプラットフォームは大幅に設計を簡素化し、大規模な研究開発費を削減し、システムがより堅牢になり、より多くのデータの一貫性保証。
強力な過去のデータ分析機能
ユーザーは過去のデータを処理することを可能にし、リアルタイムのデータが完全に透明であり、TDengine設計上の履歴データとリアルタイムデータを区別しません。ユーザーは、このようなアプリケーションを実現するために、TDengineが自動的かどうかを決定する、またはローカルハードディスクからメモリからネットワークストレージからデータを取得するために、期間中にSQL文を指定する必要が簡単になります。
ブロック内の各データ記憶装置、及び各ブロックは、予備重合を行ってきた（そして例えば、最大、最小など）、各セグメントの統計的な動作時間を行うような装置は、することなく、生データをスキャンすることが可能ですこれは、性能向上のために計算することができます。生データをスキャンする必要性を計算するが、なぜならデータ片の一部が連続して格納されている場合でも、はるかに一般的なデータベース、計算及び分析速度を超える読み出し速度を劇的に増加されます。構造化ストレージは、アンパック、任意の解析をしない、メモリに読み込まので、直接のNoSQLデータベース、計算および分析の速度に対して計算することができますが劇的に増加しています。
TDengineは、機器の同じタイプを記述するために、スーパー表の新しい概念を定義します。タグをマーク静的またはテーブルへの各デバイスの後、タグの値は、この重合装置の、データ部、フィルタ基準を満たすデバイス選別するために使用することができます。TDengineも大幅に、IO操作の数を減らす重合の計算速度を改善するように、データ集約のための複数のデバイスは、データは、文書をスキャンする必要があり、特別な機構を設計しました。使いやすさを向上させるために、ユーザーがTDengineにシェル、または、直接またはアドホックの分析などのPython、R、Matlabのさまざまなクエリツールを所有することができます。物事を行うために使用TDengine、車のネットワーキング、インターネット業界のデータウェアハウスは、理想的な選択肢となります。
ゼロの運転・保守管理、ゼロの学習費
TDengineインストールパッケージ2M、ダウンロード未満で、取得するために数秒をインストールします。Enterprise Editionのために、マシンがクラスタに追加したコマンドを完了することができますが、データベースを手動でサブライブラリーのサブテーブル、運用・保守極めてシンプルにせずに、リアルタイムで自動的にバックアップされます。システムは、標準SQL、C / C ++やJava、Pythonのためのサポート使用し 、移動や他の言語の開発・インタフェース、JDBCのサポート、RESTfulなインターフェースをサポートして。ほとんどコストを学び、MySQLを使用していないかのようにそれを使用してください。
サードパーティ製ツールとのシームレスな統合
現在TDengineデータ収集側、サポートTelegraf、カフカがあり、フォローアップもMQTT、OPCなどをサポートします。アプリケーション側では、それは、MATLAB、Rおよび一部のBIツールをサポートし、サポートGrafana可視化ツールを持っています。TDengineサポートJDBCインタフェースなので、インターフェイスは実装し、サードパーティ製のツールが簡単で、より多くのツールをシームレスに統合されることを予測することができます。
操作やメンテナンスがコードを書かず、シーンを監視するために、限り、設定されたオープンソースTelegraf、GrafanaとTDengineとして、あなたはすぐに効率的な運用と保守監視プラットフォームを構築することができます。
オープンソース
TDengineは、北京タオSiのデータテクノロジー株式会社が開発したサードパーティ製のソフトウェアに依存していませんでした。開発期間が二年以上となっており、電力に関わる企業顧客、工作機械、スマートシティ、車や他のネットワークの数を支払った、顧客からのフィードバックを使用することは非常に良いです。良いニュースは、タオデータTDengineコアストレージを考える、計算エンジン完全にオープンソースです。物事のコミュニティ版TDengineは一定規模、車両ネットワーキング、インターネットの産業用アプリケーションを満たすことができます。タオは、他のオープンソースソフトウェアに比べて、北京でデータコアチームだと思いますので、ソフトウェア・エンジニアは、より良いローカルサービスを提供するために、中国を与えることができるはずです。
エピローグ
使いやすさにTDengine、機能、タイミングがはるかに他のデータベースのパフォーマンスよりもされています。ビッグデータプラットフォームの動作を構築するために、インターネット業界ネットワーキング、TDengineを使用し、保守監視は、優れた性能と、非常に簡単になるだけでなく、ハードウェアコスト、運用・保守コストを削減するだけでなく、大幅に研究・開発・運用・保守要員の必要性を減らします。
オープンソースは無料で、インストールパッケージが2M以下であるので、あなたは、tryをダウンロードtdengine.comを訪問することを望むかもしれません。
「オリジナルを読んで」ダウンロードオープンソースTDengineをクリックします。
