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GeminiDB Influx API

購(gòu)入 コンソール ドキュメント

GeminiDB Influx APIを選ぶ理由

究極の性能

究極の性能

  • 毎日數(shù)兆のメトリクスを記録できます。オープンソースInflux DBよりもはるかに高速に、膨大な量の時(shí)系列データをデータベースに安定的に書(shū)き込みます。書(shū)き込み性能のリニアスケーラビリティは80%を超え、書(shū)き込み性能は同じ規(guī)模のオープンソースクラスターの2倍以上を達(dá)成します。

  • 大規(guī)模並列処理によってすべてのノードに同時(shí)にデータが書(shū)き込まれ、クエリステートメントは複數(shù)のノードと複數(shù)のコアで同時(shí)に実行されます。ベクトル化されたクエリエンジンは、データが多いほど性能が向上します。

  • 膨大なタイムラインを管理して、タイムラインクエリのメモリヒット率を向上させます。メモリの再利用を早めるために、GCの頻度はメモリの負(fù)荷に応じて動(dòng)的に調(diào)整されます。

  • データベースのマルチコピーレプリケーションを分散ストレージにオフロードすることで、コンピューティングノードからストレージノードへのネットワークトラフィックを低減します。

大規(guī)模データ分析

大規(guī)模データ分析

  • GeminiDB Influx APIが提供する多次元クエリによって、データを迅速に取得できます。時(shí)系列のインサイトを使用することで、よりインテリジェントにデータを分析できます。

  • GeminiDB Influx APIは、多次元の転置インデックス、サマリーインデックス、複數(shù)の條件を組み合わせた多次元クエリをサポートしていますので、データをより速く取得できます。

  • 複數(shù)のタイプの時(shí)系列例外の検出が可能で、例外が発生するとアラームがレポートされます。例外は視覚的に表示できるため、O&Mエンジニアが簡(jiǎn)単に例外を識別できます。アラームルールの設(shè)定は簡(jiǎn)単で、機(jī)械學(xué)習(xí)のコストは不要です。

  • 多次元時(shí)系列予測(cè)アルゴリズムは、複數(shù)のメトリクス間の関係に基づいて予測(cè)精度を向上させるために使用されます。このタイプのアルゴリズムは、従來(lái)のアルゴリズムよりも50%正確に予測(cè)できます。トレーニングと予測(cè)にかかる時(shí)間は、數(shù)時(shí)間から數(shù)分に短縮されます。このアルゴリズムは、リアルタイムの予測(cè)シナリオに適しています。

低いストレージコスト

低いストレージコスト

  • 適応圧縮のサポートと、ホットデータとコールドデータの自動(dòng)階層化ストレージにより、GeminiDB Influx APIではリレーショナルデータベースのわずか1/10のストレージコストしかかかりません。

  • 列指向ストレージと適応圧縮アルゴリズムにより、圧縮率が大幅に向上します。

  • コールドデータとホットデータを階層化して保管することで、ホットデータへの効率的なアクセスと、コールドデータのストレージコストの削減を実現(xiàn)します。

スケーラビリティ

スケーラビリティ

  • 従來(lái)のデータベースのスケールアウトには大量のデータの移行が伴うため、スケールアウトとデータのリバランシングを完了するには、數(shù)時(shí)間あるいは數(shù)日かかることもあります。

  • シェアードナッシングおよびシェアードストレージアーキテクチャ：複數(shù)のステートレスなコンピューティングノードで、1つのステートフルな分散ストレージエンジンを共有します。

  • 組み込みのプロキシクラスターで動(dòng)的なデータのロードバランシングをサポートし、高いコンピューティングリソース使用率を維持します。

  • コンピューティングノードを數(shù)分で追加し、ストレージを數(shù)秒で拡張することが可能です。

包括的なソリューション

包括的なソリューション

IoT
IoTセンサーの時(shí)系列データ分析によってあらゆるモノの接続を促進(jìn)
集中的な書(shū)き込み

書(shū)き込み量が少ないシナリオでは、オープンソースバージョンの4.5倍の書(shū)き込み性能を達(dá)成します。書(shū)き込みリクエストが多いシナリオでも、オープンソースバージョンの3.3倍の書(shū)き込み性能を達(dá)成します。

多次元分析

多次元クエリを組み合わせることで、大量のデータの分析が容易になります。

弾力性があるスケーリング

ストレージとコンピューティングの分離により、數(shù)分でコンピューティングノードを追加できるため、サービスの急増にも対応できます。

金融取引
統(tǒng)合的なO&Mとモニタリングによって包括的に制御
大量データ処理

書(shū)き込み性能が直線(xiàn)的に向上します。毎日數(shù)兆のメトリクスを書(shū)き込みできます。

例外検知

複數(shù)のタイプの時(shí)系列例外を検出可能で、例外が発生するとアラームがレポートされます。例外は視覚的に表示できるため、O&Mエンジニアが簡(jiǎn)単に例外を識別できます。アラームルールの設(shè)定は簡(jiǎn)単で、機(jī)械學(xué)習(xí)のコストは不要です。

インテリジェントな予測(cè)

多次元時(shí)系列予測(cè)アルゴリズムは、複數(shù)のメトリクス間の関係に基づいて予測(cè)精度を向上させるために使用されます。このタイプのアルゴリズムは、従來(lái)のアルゴリズムよりも正確に予測(cè)できます。

ビジネスインテリジェンス
ビジネスインテリジェンスがビジネス上の意思決定を促進(jìn)し、ビジネス価値を実現(xiàn)
多次元クエリ

GeminiDB Influx APIは、多次元の転置インデックス、サマリーインデックス、複數(shù)の條件を組み合わせた多次元クエリをサポートしていますので、データをより速く取得できます。

インテリジェント分析

多次元時(shí)系列予測(cè)アルゴリズムは、複數(shù)のメトリクス間の関係に基づいて予測(cè)精度を向上させるために使用されます。このタイプのアルゴリズムは、従來(lái)のアルゴリズムよりも50%正確に予測(cè)できます。トレーニングと予測(cè)に必要な時(shí)間は、數(shù)時(shí)間から數(shù)分に短縮されます。このアルゴリズムは、リアルタイムの予測(cè)に適しています。

企業(yè)の脫炭素化
地球に優(yōu)しい低炭素開(kāi)発を加速
何億ものタイムライン

オープンソースInflux DBよりもはるかに高速に、膨大な量の時(shí)系列データをデータベースに安定的に書(shū)き込みます。

低コスト

列指向ストレージ、時(shí)系列データ向けの適応圧縮アルゴリズム、ホットデータとコールドデータの自動(dòng)階層化ストレージにより、GeminiDB Influx APIのストレージコストはリレーショナルデータベースの10分の1しかかかりません。

多次元クエリ

GeminiDB Influx APIは、多次元の転置インデックス、サマリーインデックス、複數(shù)の條件を組み合わせた多次元クエリをサポートしていますので、データをより速く取得できます。

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