简单地说,我们现在是Redis

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RedisTimeSeries

时间序列作为Redis的原生数据结构

RedisTimeSeries简化了Redis在时间序列用例的使用,如物联网、股票价格和遥测。

使用RedisTimeSeries,你可以以Redis的速度获取和查询数百万个样本和事件。诸如降采样和聚合等高级工具可以确保较小的内存占用,而不影响性能。使用到流行工具(如Grafana、Prometheus和Telegraf)的内置连接器的各种可视化和监视查询。

开始

在Redisconf19介绍RedisTimeSeries

好处

简单高效的

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。

与其他模块紧密耦合

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。

与流行工具的紧密集成

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。

用例

异常检测

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。

遥测

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。

应用程序监视

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。

RedisTimeSeries大小计算器

根据具体需求调整RedisTimeSeries部署的大小。

与RedisInsight RedisTimeSeries

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:

  • 构建和执行查询
  • 可视化、导航和分析时间序列数据

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。

insight-timeseries

主要功能

将采样和保留

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。

左边是原始数据样本。高点基数掩盖了整体趋势,需要更多的存储空间。右边是相同数据的下采样表示。RedisTimeSeries可以通过在一段时间内聚合多个点来自动执行向下采样,从而减少历史数据中的噪声和存储需求。

聚合、范围查询和特殊的计数器操作

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。

快速的数据摄取与无限规模

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

可视化与Grafana, RedisInsight,和Telegraf

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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