Edificios inteligentes
La temperatura, el CO2 y la ocupación se guardan por planta, con datos en bruto durante un día y medias horarias para los informes.
Datos básicosIoTPlanes Performance y Scale
Series temporales de IoT y métricas
Ingiere muestras de sensores y métricas, conserva los datos en bruto el tiempo que necesites, cópialos a series de retención larga y agrégalos en intervalos bajo demanda.
- por serie
- Retención
- reglas de copia
- Automáticas
- para encontrar series
- Etiquetas
Paso 1 de 6
Crea una serie
Conserva las muestras en bruto durante 24 horas y etiquétalas por edificio y tipo.
Sesión de ejemploplaying
# Crea una serie
hotkv> TS.CREATE temp:b4:f2 RETENTION 86400000 LABELS building b4 type temperature
OK
Un recorrido animado con comandos reales de HotKV y respuestas de ejemplo. Haz clic en cualquier paso para saltar a él. Los comandos y las respuestas se quedan en inglés, tal como los escribes y los ves en HotKV.
El problema
Miles de sensores envían cada uno una lectura cada pocos segundos. Los datos en bruto se necesitan unas horas para las alertas, un año de historial para los informes, y encontrar la serie correcta implica buscar por edificio, planta o tipo de dispositivo. Ejecutar una base de datos de series temporales aparte para eso es un sistema más que operar.
Cómo lo resuelve HotKV
Las series temporales de HotKV tienen un periodo de retención y etiquetas. Los dispositivos añaden muestras con TS.ADD, una regla de reducción de resolución copia cada muestra nueva a una serie que conservas más tiempo y TS.AGG agrega cualquier rango en intervalos de ancho fijo con avg, min, max y otras funciones.
Paso a paso
Qué ocurre, comando a comando
- 01
Crea una serie
Conserva las muestras en bruto durante 24 horas y etiquétalas por edificio y tipo.
TS.CREATE temp:b4:f2 RETENTION 86400000 LABELS building b4 type temperature - 02
Una serie a largo plazo
Una segunda serie que conserva las muestras durante un año.
TS.CREATE temp:b4:f2:1y RETENTION 31536000000 - 03
Copia las muestras a ella
Cada muestra nueva también se copia a la serie a largo plazo. Léela como medias horarias con TS.AGG.
TS.DOWNSAMPLE temp:b4:f2 temp:b4:f2:1y avg 3600000 - 04
Ingiere muestras
Los sensores informan a través del gateway. * usa la hora del servidor.
TS.ADD temp:b4:f2 * 21.4 - 05
Agrega para un gráfico
Medias de cinco minutos de la última hora, listas para dibujar.
TS.AGG temp:b4:f2 1790982000000 1790985600000 300000 avg - 06
Encuentra series por etiqueta
Todas las series de temperatura del edificio b4.
TS.LIST LABEL building b4
Dónde encaja
Escenarios reales
Telemetría de flotas
Los datos de velocidad, batería y motor de los vehículos se ingieren de forma continua y se representan por vehículo.
Métricas de aplicaciones
La latencia de las solicitudes y los recuentos de errores por endpoint alimentan dashboards en vivo sin una base de datos de métricas aparte.
Integrado
Qué obtienes
Retención por serie
Las muestras antiguas se eliminan automáticamente.
TS.CREATETS.RETENTIONReglas de reducción de resolución
Las muestras nuevas se copian a una serie de retención larga, que agregas al leerla.
TS.DOWNSAMPLEAgregación por intervalos
Agrega cualquier rango en intervalos de ancho fijo.
TS.AGGTS.RANGEEtiquetas
Encuentra series por el valor de una etiqueta.
TS.LISTTS.INFOPreguntas frecuentes
¿Puedo enviar mis propias marcas de tiempo?
Sí. Pasa a TS.ADD un tiempo Unix en milisegundos en lugar de *.
¿Qué agregaciones hay disponibles?
Consulta la referencia de TS.AGG para ver la lista completa, que incluye avg, min, max y sum.
¿Qué planes las incluyen?
Las series temporales forman parte de los planes Performance y Scale.
Casos de uso relacionados
Pruébalo con tu propia carga de trabajo
HotKV habla el protocolo de Redis, así que puedes apuntar un cliente que ya usas hacia él y ejecutar estos mismos comandos.