大規(guī)模并行分析架構(gòu)，所有節(jié)點(diǎn)并行寫(xiě)入，查詢語(yǔ)句在多節(jié)點(diǎn)及多核并發(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)間線索引管理，提高時(shí)間線查找的內(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。

數(shù)據(jù)庫(kù)多副本復(fù)制卸載到分布式存儲(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。

支持多維倒排索引及存儲(chǔ)摘要索引，輕松高效進(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)序異常類型的檢測(cè)告警，異?？梢暬庇^展示，方便運(yùn)維人員識(shí)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(shí)背景。

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

采用列式存儲(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)高效訪問(wèn)，又節(jié)約“冷”數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本。

采用 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(kuò)容，存儲(chǔ)空間秒級(jí)擴(kuò)容。