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關(guān)鍵信息,同時(shí)采樣周期可能非常頻繁,有些甚至可達(dá)到毫秒級(jí)。 根據(jù)時(shí)序數(shù)據(jù)的特點(diǎn),做好時(shí)序數(shù)據(jù)處理需具備以下幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn): 高寫(xiě)入性能,每天處理萬(wàn)億級(jí)時(shí)間點(diǎn)寫(xiě)入; 極低成本,具有針對(duì)時(shí)序數(shù)據(jù)的專(zhuān)用壓縮算法; 高查詢(xún)性能,能夠支撐多節(jié)點(diǎn)多線(xiàn)程并行查詢(xún),具備向量化查詢(xún)引擎,同時(shí),高效支持聚合、卷積等時(shí)序數(shù)據(jù)查詢(xún)模式;來(lái)自:百科
GaussDB(DWS)在實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用如下圖所示。分析過(guò)程有如下的特點(diǎn): 流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)入庫(kù):IoT、互聯(lián)網(wǎng)等數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)流計(jì)算及AI服務(wù)處理后,可實(shí)時(shí)寫(xiě)入GaussDB(DWS)。 實(shí)時(shí)監(jiān)控與預(yù)測(cè):圍繞數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和預(yù)測(cè),對(duì)設(shè)備進(jìn)行監(jiān)控,對(duì)行為進(jìn)行預(yù)測(cè),實(shí)現(xiàn)控制和優(yōu)化。 AI融合分析:AI服來(lái)自:百科
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