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GeminiDB Influx 接口

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為什麼選擇 GeminiDB Influx 接口

極致性能

極致性能

  • 海量時(shí)間線(xiàn)，寫(xiě)入性能穩(wěn)定，大幅超出開(kāi)源實(shí)現(xiàn)，支持每天萬(wàn)億條監(jiān)控指標(biāo)寫(xiě)入，寫(xiě)入性能線(xiàn)性擴展度 > 80%，相同集群規(guī)模，寫(xiě)入性能是開(kāi)源的2倍以上。

  • 大規(guī)模並行分析架構(gòu)，所有節(jié)點(diǎn)並行寫(xiě)入，查詢語句在多節(jié)點(diǎn)及多核並發(fā)執(zhí)行，向量化查詢引擎，大數(shù)據(jù)量下查詢性能更好。

  • 海量時(shí)間線(xiàn)索引管理，提高時(shí)間線(xiàn)查找的內(nèi)存命中率，根據(jù)內(nèi)存負(fù)載，動(dòng)態(tài)調(diào)整GC頻率，加快內(nèi)存空間回收。

  • 資料庫(kù)多副本複製卸載到分布式存儲(chǔ)，降低計(jì)算節(jié)點(diǎn)到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)流量。

海量數(shù)據(jù)分析

海量數(shù)據(jù)分析

  • 多維條件組合查詢，快速獲取目標(biāo)數(shù)據(jù)，時(shí)序洞察使數(shù)據(jù)分析更加智能，數(shù)據(jù)可視化更加多樣，賦能全業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

  • 支持多維倒排索引及存儲(chǔ)摘要索引，輕鬆高效進(jìn)行多維條件組合查詢，目標(biāo)數(shù)據(jù)極速獲取。

  • 時(shí)序分析異常檢測(cè)，支持多種時(shí)序異常類(lèi)型的檢測(cè)告警，異常可視化直觀(guān)展示，方便運(yùn)維人員識別異常，告警策略設(shè)置簡(jiǎn)單，無(wú)需機(jī)器學(xué)習(xí)知識背景。

  • 採用多維時(shí)序預測(cè)算法，利用多指標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)係提高預測(cè)準(zhǔn)確度，比傳統(tǒng)預測(cè)算法準(zhǔn)確度提升50%，訓(xùn)練及預測(cè)時(shí)間從幾小時(shí)縮短到幾分鐘，應(yīng)用於實(shí)時(shí)預測(cè)場(chǎng)景。

低存儲(chǔ)成本

低存儲(chǔ)成本

  • 自適應(yīng)壓縮算法、自動(dòng)冷熱分級(jí)存儲(chǔ)，相同數(shù)據(jù)量下存儲(chǔ)成本僅有關(guān)係型資料庫(kù)的 1/10。

  • 採用列式存儲(chǔ)，搭配自適應(yīng)壓縮算法，大大提高數(shù)據(jù)壓縮比。

  • 冷熱分級(jí)存儲(chǔ)，即保證「熱」數(shù)據(jù)高效訪(fǎng)問(wèn)，又節(jié)約「冷」數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本。

極致彈性

極致彈性

  • 傳統(tǒng)資料庫(kù)擴容需要遷移大量數(shù)據(jù)，需要小時(shí)~天級(jí)才能完成擴容及數(shù)據(jù)重均衡。

  • 採用 Shared Nothing + Shared Storage 架構(gòu)，多個(gè)無(wú)狀態(tài)的計(jì)算節(jié)點(diǎn)，共享一個(gè)有狀態(tài)的分布式存儲(chǔ)引擎。

  • 集群動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡，由內(nèi)部 proxy 集群提供數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡，計(jì)算層資源利用率高。

  • 一鍵下發(fā)任務(wù)，計(jì)算資源分鐘級(jí)擴容，存儲(chǔ)空間秒級(jí)擴容。

靈活完善的解決方案滿(mǎn)足多行業(yè)需求

靈活完善的解決方案滿(mǎn)足多行業(yè)需求

物聯(lián)網(wǎng)
物聯(lián)網(wǎng)傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)分析，助力萬(wàn)物互聯(lián)
超強(qiáng)寫(xiě)入

小批量寫(xiě)入場(chǎng)景性能為開(kāi)源版本 InfluxDB 的 4.5 倍，大批量寫(xiě)入場(chǎng)景性能為開(kāi)源版本 InfluxDB 的 3.3 倍。

多維度分析

支持多維條件組合查詢，對(duì)海量數(shù)據(jù)分析得心應(yīng)手。

彈性擴展

基於計(jì)算存儲(chǔ)分離的分布式架構(gòu)，分鐘級(jí)計(jì)算節(jié)點(diǎn)擴容，應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰期。

應(yīng)用運(yùn)維監(jiān)控
統(tǒng)一應(yīng)用運(yùn)維實(shí)時(shí)監(jiān)控，全局把控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)
海量數(shù)據(jù)支持

支持每天萬(wàn)億條監(jiān)控指標(biāo)寫(xiě)入，寫(xiě)入性能線(xiàn)性擴展。

異常檢測(cè)

支持多種時(shí)序異常類(lèi)型的檢測(cè)告警，異常可視化直觀(guān)展示，方便運(yùn)維人員識別異常，告警策略設(shè)置簡(jiǎn)單，無(wú)需機(jī)器學(xué)習(xí)知識背景。

智能預測(cè)

採用多維時(shí)序預測(cè)算法，利用多指標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)係提高預測(cè)準(zhǔn)確度，相比傳統(tǒng)預測(cè)算法準(zhǔn)確度更高。

商業(yè)智能
商業(yè)智能，助力商業(yè)決策，實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值
多維查詢

支持多維倒排索引及存儲(chǔ)摘要索引，輕鬆高效進(jìn)行多維條件組合查詢，目標(biāo)數(shù)據(jù)極速獲取。

智能分析

採用多維時(shí)序預測(cè)算法，利用多指標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)係提高預測(cè)準(zhǔn)確度，相比傳統(tǒng)預測(cè)算法準(zhǔn)確度提升 50%，訓(xùn)練及預測(cè)時(shí)間從幾小時(shí)縮短到幾分鐘，可應(yīng)用於實(shí)時(shí)預測(cè)場(chǎng)景。

企業(yè)低碳轉(zhuǎn)型
低碳經(jīng)濟(jì)，綠色發(fā)展，數(shù)位化能力助力行業(yè)轉(zhuǎn)型
億級(jí)時(shí)間線(xiàn)支持

海量時(shí)間線(xiàn)，寫(xiě)入性能基本保持穩(wěn)定且線(xiàn)性增長(zhǎng)，大幅超出開(kāi)源實(shí)現(xiàn)。

低成本

列式存儲(chǔ)、時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)壓縮算法、自動(dòng)冷熱分級(jí)存儲(chǔ)，相同數(shù)據(jù)量下存儲(chǔ)成本僅有關(guān)係型資料庫(kù)的 1/10。

多維查詢

支持多維倒排索引及存儲(chǔ)摘要索引，輕鬆高效進(jìn)行多維條件組合查詢，目標(biāo)數(shù)據(jù)極速獲取。

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