Présentation
Nous ne sommes peut-être pas conscients de ce fait, mais nous utilisons tout le temps des bases de données de séries chronologiques. Ils deviendront encore plus pertinents à mesure que l'Internet des objets (IoT) et d'autres technologies révolutionnaires continueront de se développer. Dans cet article, nous allons passer en revue ce qu'est une base de données de séries chronologiques, quel est son objectif et son impact sur notre vie quotidienne.
Qu'est-ce qu'une base de données ?
Une base de données est un ensemble de données organisées et stockées de manière corrélée. Par exemple, une liste de contacts est une base de données physique dans laquelle nous notons des noms, des adresses, des numéros de téléphone et des adresses e-mail. Nous créons des profils en stockant des informations corrélées sur les individus. Il existe plusieurs types de données qu'une base de données peut gérer, selon leur structure ou leur système de gestion.
Qu'est-ce qu'une base de données de séries chronologiques ?
Une base de données de séries chronologiques (TSDB) est une base de données conçue et optimisée pour enregistrer et stocker des données qui sont toujours associées à un point précis dans le temps ou qui utilisent un horodatage. Cette structure facilite l'analyse chronologique des événements dans le temps à partir de n'importe quelle source de données. De plus, une TSDB peut recevoir des entrées simultanées, ce qui nous permet d'analyser et de stocker plusieurs flux de données simultanément et même de les analyser ensemble.
Une TSDB a deux utilisations principales :
- Il sert de point de référence historique pour tout type de flux de données.
- Il effectue une analyse de données complexe et une modélisation prédictive.
En quoi une base de données de séries chronologiques est-elle différente ?
Une lecture superficielle des définitions peut nous amener à nous demander ce qui différencie une TSDB d'autres systèmes de base de données comme un système de gestion de base de données relationnelle (RDBMS) ou une base de données NoSQL ? Les bases de données RDBMS et NoSQL peuvent stocker des données dans des paires de valeurs data-time. Cependant, structurellement, ils sont très différents. Les TSDB sont spécialement optimisées pour écrire des données rapidement, disposent d'un algorithme de compression supérieur et d'un moteur de requête considérablement plus rapide.
Dans le graphique ci-dessous, nous pouvons voir comment l'utilisation du processeur est en corrélation avec l'utilisation de la RAM sur un serveur spécifique sur une période de temps. Ces informations peuvent être efficacement stockées et utilisées pour créer une projection basée sur des données historiques.
Avantages
Les TSDB sont particulièrement utiles lors de la recherche et de la collecte des tendances d'un modèle général ou d'une direction dans laquelle un ensemble de données particulier évolue. Compte tenu de sa nature, il est également excellent pour observer des variations étranges ou des anomalies de données dans un environnement par ailleurs stable. Étant donné que tous les enregistrements sont horodatés, le grand livre des points de données est organisé de manière native. Ces bases de données sont configurées pour fournir efficacement les données à plusieurs moteurs de traitement, simulant le flux de données d'origine.
Nous avons constaté une croissance importante de l'utilisation des TSDB depuis leur popularisation en 2015, en particulier au cours des 12 derniers mois, comme l'illustre ce graphique.
Nous pouvons suivre une quantité massive de données en temps réel avec une vitesse et une efficacité de stockage presque instantanées. Cette proposition semble particulièrement attrayante pour les applications industrielles. En effet, les industries ont accueilli cette technologie depuis le début pour des applications allant du stockage efficace des données d'équipement sensoriel au suivi rapide des goulots d'étranglement pendant les processus de fabrication. Bien sûr, ce n'est pas la seule utilisation potentielle des TSDB, et une grande partie du développement étend son utilisation à une plus large gamme d'applications.
Applications
D'autres applications incluent le concept de l'Internet des objets (IoT), avec des capteurs générant en permanence des données et des communications au sein des appareils. Une TSDB offre également un environnement de travail plus efficace et plus rapide. Dans ce même contexte, la mise en œuvre de TSDB pour les systèmes de surveillance Web et le suivi des performances gagne en popularité parmi les développeurs qui l'utilisent pour identifier les problèmes et suivre la stabilité globale d'un système. Cette compilation de données sert également à modéliser les modèles de visiteurs Web pour offrir une meilleure expérience globale de l'interface utilisateur.
Ces bases de données sont également largement utilisées dans les modèles prédictifs pour les ventes, les demandes, les tendances, les cycles et l'analyse des prix en évolution rapide sur les marchés financiers. Il s'est avéré extrêmement utile dans les opérations médicales en stockant et en diffusant des informations à partir d'appareils insérés ou portables.
Systèmes TSDM populaires
Suite à la popularité des TSDB, le développement de systèmes de gestion de bases de données pour l'analyse de séries chronologiques a explosé. L'objectif est d'optimiser les algorithmes de stockage de données existants utilisés pour améliorer l'expérience client. Nous discuterons ci-dessous de certaines des options les plus populaires.
1. InfluxDB
InfluxDB est l'option par défaut pour les bases de données de séries chronologiques. Compatible avec tous les systèmes d'exploitation modernes et prenant en charge une longue liste de langages de programmation, ce projet open source a été introduit par InfluxData en 2013. Depuis, il est un acteur majeur dans ce domaine. Il est extrêmement bien optimisé et peut facilement gérer des processus simultanés. Le seul inconvénient majeur est qu'il est difficile à mettre à l'échelle.
2. Prométhée
Initialement développé par SoundCloud, ce logiciel open source offre une alternative fiable pour stocker des données de séries chronologiques en mettant l'accent sur les systèmes et les applications de surveillance. Il peut gérer un volume considérable. Cependant, comme il est conçu pour utiliser une configuration de nœud unique, il peut présenter des problèmes d'évolutivité.
3. KDB+
KDB+ est un système TSDB haute performance développé et commercialisé par Kx Systems. Le principal objectif de conception de ce système était de traiter des milliards d'entrées de données en temps réel pour le système financier. Ceci est réalisé principalement grâce à son langage de programmation extrêmement efficace connu sous le nom de Q .
Conclusion
Dans ce didacticiel, nous avons exploré les bases des bases de données de séries chronologiques. Les TSDB deviendront encore plus pertinentes au fil du temps, car notre besoin de suivre et de stocker en permanence d'énormes quantités d'informations augmente. Nous sommes à l'aube de systèmes de modélisation entièrement gérés qui seront en mesure de prendre des processus décisionnels efficaces basés sur des données historiques de manière plus efficace. Les implications que cela pourrait avoir sont encore à voir, mais cette technologie s'est avérée très bénéfique pour la façon dont nous stockons et traitons les informations.
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