简单地说,我们现在是Redis
在Redis中存储时间序列数据的最简单和最有效的方法。仅使用几个简单的命令就可以实现保留规则、向下采样,甚至多键查询。
RedisTimeSeries与RedisAI和RedisGears配合良好,支持异常检测和预测性维护等高级用例。
与Grafana、Prometheus、StatsD和Telegraf等工具快速集成,用于监控、可视化和数据迁移。
使用最小的资源,以最小的延迟每秒摄取和处理数百万个带有时间戳的数据点。使用RedisTimeSeries,可以实时对异常情况做出反应。
从现场、云端或边缘的多个远程设备收集遥测数据,以深入了解物联网设备。
通过集成到Prometheus、Grafana和Telegraf,深入了解基础设施和应用程序的运行状况。
根据具体需求调整RedisTimeSeries部署的大小。
RedisInsight是一个直观的可视化工具,探索和分析你的数据在Redis。
RedisInsight支持RedisTimeSeries模块,并允许您:
作为一个好处,当你使用Redis和RedisTimeSeries构建你的应用程序时,你会得到更快的周转。
RedisTimeSeries通过双增量压缩自动执行下行采样和保留规则,有效地存储大时间序列数据集。
通过标记和搜索技术,实现多个时间序列对象的多个范围查询和聚合,以进行实时分析。在遥测应用程序中使用计数器操作,如最后值的递增和递减。
支持数以百万计的摄取操作/秒在亚毫秒的延迟。得益于Redis的无共享集群架构,RedisTimeSeries可以实现线性水平可伸缩性,无论时间序列中有多少个数据点,都可以实现快速操作。
您可以阅读有关RedisTimeSeries性能的这个基准测试博客.
RedisTimeSeries集成了流行的数据收集、分析和监控库,包括用于数据摄取的Telegraf,用于分析的Grafana,以及使用普罗米修斯适配器,RedisInsight检查您的数据在Redis。
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