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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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臺(tái)都具備哪些優(yōu)勢(shì)和特點(diǎn)呢?接下來(lái),我們一點(diǎn)點(diǎn)分析。 TDengine的主流時(shí)序數(shù)據(jù)帶來(lái)10倍以上的性能提升 定義了創(chuàng)新的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu),單核每秒就能處理至少2萬(wàn)次請(qǐng)求,插入數(shù)百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),讀出一千萬(wàn)以上數(shù)據(jù)點(diǎn),比現(xiàn)有通用數(shù)據(jù)庫(kù)快了十倍以上。 TDengine的主流時(shí)序數(shù)據(jù)讓硬件或云服務(wù)成本降至1/5來(lái)自:專題