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- 時(shí)序規(guī)則引擎 內(nèi)容精選 換一換
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主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫在線體驗(yàn) 主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫在線體驗(yàn) 如何十分鐘快速上手時(shí)序數(shù)據(jù)庫？主流時(shí)序數(shù)據(jù)庫在線獲取。核心代碼，包括集群功能全部開源。針對物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT運(yùn)維等設(shè)計(jì)和優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺?？?0倍以上的時(shí)序數(shù)據(jù)庫功能，提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計(jì)算等功能，最大程度減少研發(fā)和運(yùn)維的復(fù)雜度。來自：專題
- 時(shí)序規(guī)則引擎 相關(guān)內(nèi)容
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幫助文檔 GaussDB 時(shí)序引擎 當(dāng)前特性是實(shí)驗(yàn)室特性，使用時(shí)請聯(lián)系華為工程師提供技術(shù)支持。 enable_tsdb 參數(shù)說明：是否開啟時(shí)序數(shù)據(jù)庫特性。 該參數(shù)屬于POSTMASTER類型參數(shù)，請參考表1中對應(yīng)設(shè)置方法進(jìn)行設(shè)置。 取值范圍：布爾型 on：表示打開時(shí)序數(shù)據(jù)庫特性功能。 off：表示關(guān)閉時(shí)序數(shù)據(jù)庫特性功能。來自：專題TDengine時(shí)序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢 TDengine時(shí)序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢 TDengine時(shí)序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢，如何十分鐘快速上手時(shí)序數(shù)據(jù)庫？核心代碼，包括集群功能全部開源。專為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序大數(shù)據(jù)設(shè)計(jì)和優(yōu)化的存儲計(jì)算引擎。TDengine核心為超高性能的時(shí)序數(shù)據(jù)庫，同時(shí)提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流來自：專題
- 時(shí)序規(guī)則引擎 更多內(nèi)容
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免費(fèi)時(shí)序數(shù)據(jù)庫在線體驗(yàn) 免費(fèi)時(shí)序數(shù)據(jù)庫在線體驗(yàn) 如何十分鐘快速上手時(shí)序數(shù)據(jù)庫？免費(fèi)的時(shí)序數(shù)據(jù)庫在線獲取。核心代碼，包括集群功能全部開源。針對物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、IT運(yùn)維等設(shè)計(jì)和優(yōu)化的大數(shù)據(jù)平臺?？?0倍以上的時(shí)序數(shù)據(jù)庫功能，提供緩存、數(shù)據(jù)訂閱、流式計(jì)算等功能，最大程度減少研發(fā)和運(yùn)維的復(fù)雜度。來自：專題![]()
再輸出至數(shù)據(jù)通道繼續(xù)流轉(zhuǎn)，保證呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)永遠(yuǎn)是最“新鮮”的。 時(shí)序數(shù)據(jù) 有些數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性沒那么強(qiáng)，但是和時(shí)間順序強(qiáng)相關(guān)，分析后的數(shù)據(jù)需要分類后按時(shí)序儲存，并提供按時(shí)序瀏覽、查詢數(shù)據(jù)的能力，我們稱之為時(shí)序數(shù)據(jù)。典型的時(shí)序數(shù)據(jù)包括設(shè)備移動路徑、股票價(jià)格曲線等，應(yīng)用于行為分析、趨勢預(yù)測等來自：百科![]()
華為云計(jì)算 云知識 【IoT Openlab】華為云IoT平臺規(guī)則引擎的入門簡介 【IoT Openlab】華為云IoT平臺規(guī)則引擎的入門簡介 時(shí)間：2022-11-07 16:57:26 物聯(lián)網(wǎng) 規(guī)則引擎 規(guī)則引擎就是指用戶在華為云平臺對接入的設(shè)備設(shè)定相應(yīng)的規(guī)則，然后在條件滿足來自：百科![]()
時(shí)序數(shù)據(jù)庫GeminiDB Influx接口 時(shí)序數(shù)據(jù)庫GeminiDB Influx接口 是一款基于華為自研的計(jì)算存儲分離架構(gòu)，兼容InfluxDB生態(tài)的云原生NoSQL時(shí)序數(shù)據(jù)庫。本文問您介紹influx場景的時(shí)序數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢、時(shí)序數(shù)據(jù)庫常見問題等內(nèi)容 產(chǎn)品詳情 立即使用 時(shí)序數(shù)據(jù)庫GeminiDB來自：專題![]()
接口是一款采用計(jì)算存儲分離架構(gòu)，兼容 InfluxDB 生態(tài)的云原生時(shí)序數(shù)據(jù)庫。適用于運(yùn)維、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)生產(chǎn)等監(jiān)控應(yīng)用場景 GeminiDB Influx 接口 是一款采用計(jì)算存儲分離架構(gòu)，兼容 InfluxDB 生態(tài)的云原生時(shí)序數(shù)據(jù)庫。適用于運(yùn)維、物聯(lián)網(wǎng)、工業(yè)生產(chǎn)等監(jiān)控應(yīng)用場景 產(chǎn)品詳情來自：專題![]()
U機(jī)型相關(guān)，請以實(shí)際環(huán)境為準(zhǔn)。 時(shí)序數(shù)據(jù)庫GeminiDB Influx實(shí)例狀態(tài) 時(shí)序數(shù)據(jù)庫GeminiDB Influx接口實(shí)例狀態(tài)是數(shù)據(jù)庫實(shí)例的運(yùn)行情況?？梢酝ㄟ^管理控制臺查看數(shù)據(jù)庫實(shí)例狀態(tài)。您可以通過本章查看想了解的時(shí)序數(shù)據(jù)庫實(shí)例狀態(tài) 時(shí)序數(shù)據(jù)庫GeminiDB Influx使用規(guī)范和建議來自：專題![]()
文件上傳 支持設(shè)備上傳文件至平臺，如圖片、音頻、視頻 設(shè)備聯(lián)動規(guī)則 支持基于時(shí)間、數(shù)據(jù)閥值、自定義屬性等條件靈活設(shè)定設(shè)備聯(lián)動規(guī)則 數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn) 通過規(guī)則引擎數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)功能，設(shè)備數(shù)據(jù)可無縫路由(透傳)到DIS、 OBS 、Roma、物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析等云服務(wù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備數(shù)據(jù)的處理、存儲、分析 轉(zhuǎn)發(fā)至DIS來自：百科![]()
溫度過高時(shí)自動關(guān)閉設(shè)備 物聯(lián)網(wǎng)平臺 支持設(shè)備數(shù)據(jù)上報(bào)和設(shè)備命令下發(fā)，但若要將兩者聯(lián)動起來，一般需要由應(yīng)用服務(wù)器實(shí)現(xiàn)對應(yīng)邏輯。 設(shè)備接入服務(wù) 提供規(guī)則引擎功能，平臺上簡單幾步操作即可實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)上報(bào)特定數(shù)據(jù)時(shí)平臺自動下發(fā)指定命令，減少應(yīng)用服務(wù)器開發(fā)工作量。 設(shè)備模擬器快速接入 以設(shè)備接入模擬器來自：專題![]()
GaussDB(DWS)的IoT數(shù)倉提供自研的時(shí)序引擎，提供擴(kuò)展的時(shí)序場景語法，以及分區(qū)管理、時(shí)序計(jì)算、時(shí)序生態(tài)函數(shù)等服務(wù)功能，基于時(shí)序表提供時(shí)序計(jì)算能力。 GaussDB(DWS)的IoT數(shù)倉提供自研的時(shí)序引擎，提供擴(kuò)展的時(shí)序場景語法，以及分區(qū)管理、時(shí)序計(jì)算、時(shí)序生態(tài)函數(shù)等服務(wù)功能，基于時(shí)序表提供時(shí)序計(jì)算能力。 demo體驗(yàn)來自：專題![]()
，數(shù)據(jù)過濾，數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換等等。如下圖所示。 時(shí)序分析 物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)具備時(shí)間序列特性，如下圖所示。 專為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù)，包括高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲，高效的時(shí)序查詢效率，海量時(shí)間線能力； 海量接入：海量時(shí)間線能力，最大可達(dá)億級。 時(shí)序存儲：列式存儲及專用壓縮算法，高壓縮率。來自：百科![]()
其次，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是做好對時(shí)序數(shù)據(jù)的處理。 幾乎所有的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都是時(shí)序數(shù)據(jù)。時(shí)序數(shù)據(jù)具備時(shí)間戳（timestamp）、隨時(shí)間變化的數(shù)值（fields）、附加信息（tags）、度量（Measurement）四個(gè)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。 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)：來自：百科![]()
轉(zhuǎn)換等等 時(shí)序分析 專為物聯(lián)網(wǎng)時(shí)序數(shù)據(jù)處理優(yōu)化的服務(wù)，包括高壓縮比的時(shí)序數(shù)據(jù)存儲，高效的時(shí)序查詢效率，海量時(shí)間線能力； 海量接入：海量時(shí)間線能力，最大可達(dá)億級 時(shí)序存儲：列式存儲及專用壓縮算法，高壓縮率 高效查詢：基于時(shí)間多維度聚合，近實(shí)時(shí)分析查詢 數(shù)據(jù)可視化 ：提供時(shí)序洞察工具，方便物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)分析師進(jìn)行時(shí)序數(shù)據(jù)探索來自：百科![]()
其次，物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)處理的關(guān)鍵是做好對時(shí)序數(shù)據(jù)的處理。 幾乎所有的物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)都是時(shí)序數(shù)據(jù)。時(shí)序數(shù)據(jù)具備時(shí)間戳（timestamp）、隨時(shí)間變化的數(shù)值（fields）、附加信息（tags）、度量（Measurement）四個(gè)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。 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)：來自：百科![]()
對開源OpenTSDB查詢效率提升10倍以上。 時(shí)序分析 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時(shí)序特征：按照時(shí)間維度上報(bào)、存儲、查詢數(shù)據(jù)?；谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的這些特征，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供時(shí)序數(shù)據(jù)洞察工具explorer，提供了開箱即用的時(shí)序洞察能力，無需任何開發(fā)。 基于統(tǒng)一的資產(chǎn)模型進(jìn)行洞來自：百科![]()
對開源OpenTSDB查詢效率提升10倍以上。 時(shí)序分析 物聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)具備的顯著時(shí)序特征：按照時(shí)間維度上報(bào)、存儲、查詢數(shù)據(jù)?；谖锫?lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的這些特征，華為云IoT數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供時(shí)序數(shù)據(jù)洞察工具explorer，提供了開箱即用的時(shí)序洞察能力，無需任何開發(fā)。 基于統(tǒng)一的資產(chǎn)模型進(jìn)行洞來自：百科![]()
寫能力，適用于海量結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及時(shí)序數(shù)據(jù)的存儲和查詢應(yīng)用。 產(chǎn)品優(yōu)勢 HBase原生接口：兼容原生HBase接口，架構(gòu)高可用，存儲和計(jì)算分離保證高可靠，內(nèi)核深度優(yōu)化。 集成OpenTSDB：集成OpenTSDB來支持時(shí)序數(shù)據(jù)的高效存儲與查詢。對OpenTSDB源碼深來自：百科![]()
OpenTSDB的優(yōu)勢 OpenTSDB的優(yōu)勢 時(shí)間：2020-09-24 10:34:37 CloudTable集群模式還提供了基于OpenTSDB時(shí)序數(shù)據(jù)庫能力。 OpenTSDB是基于HBase的分布式的，可伸縮的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫。它存儲的是時(shí)間序列數(shù)據(jù)，時(shí)間序列數(shù)據(jù)是指在不同時(shí)間點(diǎn)上收來自：百科
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