ข้อมูลหลักIoTแผน Performance และ Scale

Time series ของ IoT และเมตริก

รับตัวอย่างข้อมูลจากเซนเซอร์และเมตริก เก็บข้อมูลดิบไว้นานเท่าที่ต้องการ คัดลอกไปยังซีรีส์ที่เก็บนานกว่า และรวมค่าเป็นบักเก็ตเมื่อต้องการ

ต่อซีรีส์
การเก็บรักษา
กฎการคัดลอก
อัตโนมัติ
สำหรับค้นหาซีรีส์
ป้ายกำกับ
ขั้นที่ 1 จาก 6
สร้างซีรีส์

เก็บตัวอย่างดิบไว้ 24 ชั่วโมงและติดป้ายตามอาคารและชนิด

เซสชันตัวอย่างplaying
# สร้างซีรีส์
hotkv> TS.CREATE temp:b4:f2 RETENTION 86400000 LABELS building b4 type temperature
OK

ตัวอย่างแบบแอนิเมชันพร้อมคำสั่ง HotKV จริงและคำตอบตัวอย่าง คลิกขั้นตอนใดก็ได้เพื่อข้ามไปยังขั้นนั้น คำสั่งและคำตอบยังคงเป็นภาษาอังกฤษ ตรงตามที่คุณพิมพ์และเห็นใน HotKV

ปัญหา

เซนเซอร์นับพันตัวส่งค่าที่อ่านได้ทุกไม่กี่วินาที ต้องใช้ข้อมูลดิบไม่กี่ชั่วโมงสำหรับการแจ้งเตือน ประวัติหนึ่งปีสำหรับรายงาน และการหาซีรีส์ที่ถูกต้องหมายถึงการค้นหาตามอาคาร ชั้น หรือชนิดอุปกรณ์ การรันฐานข้อมูล time series แยกต่างหากเพื่อสิ่งนี้เป็นอีกหนึ่งระบบที่ต้องดูแล

HotKV จัดการอย่างไร

Time series ใน HotKV มีช่วงเวลาเก็บรักษาและป้ายกำกับ อุปกรณ์ต่อท้ายตัวอย่างด้วย TS.ADD กฎ downsampling คัดลอกทุกตัวอย่างใหม่ไปยังซีรีส์ที่คุณเก็บนานกว่า และ TS.AGG รวมช่วงใดก็ได้เป็นบักเก็ตความกว้างคงที่ด้วย avg, min, max และฟังก์ชันอื่นๆ

ทีละขั้นตอน

เกิดอะไรขึ้นบ้าง ทีละคำสั่ง

  1. 01

    สร้างซีรีส์

    เก็บตัวอย่างดิบไว้ 24 ชั่วโมงและติดป้ายตามอาคารและชนิด

    TS.CREATE temp:b4:f2 RETENTION 86400000 LABELS building b4 type temperature
  2. 02

    ซีรีส์ระยะยาว

    ซีรีส์ที่สองที่เก็บตัวอย่างไว้หนึ่งปี

    TS.CREATE temp:b4:f2:1y RETENTION 31536000000
  3. 03

    คัดลอกตัวอย่างไปที่มัน

    ทุกตัวอย่างใหม่ถูกคัดลอกไปยังซีรีส์ระยะยาวด้วย อ่านเป็นค่าเฉลี่ยรายชั่วโมงด้วย TS.AGG

    TS.DOWNSAMPLE temp:b4:f2 temp:b4:f2:1y avg 3600000
  4. 04

    รับตัวอย่างข้อมูล

    เซนเซอร์รายงานผ่านเกตเวย์ * ใช้เวลาของเซิร์ฟเวอร์

    TS.ADD temp:b4:f2 * 21.4
  5. 05

    รวมค่าสำหรับกราฟ

    ค่าเฉลี่ยห้านาทีสำหรับชั่วโมงที่ผ่านมา พร้อมพล็อต

    TS.AGG temp:b4:f2 1790982000000 1790985600000 300000 avg
  6. 06

    ค้นหาซีรีส์ตามป้ายกำกับ

    ซีรีส์อุณหภูมิทุกตัวในอาคาร b4

    TS.LIST LABEL building b4
เหมาะกับงานแบบไหน

สถานการณ์จริง

อาคารอัจฉริยะ

อุณหภูมิ CO2 และจำนวนผู้ใช้พื้นที่ถูกเก็บต่อชั้น โดยเก็บข้อมูลดิบไว้หนึ่งวันและค่าเฉลี่ยรายชั่วโมงสำหรับรายงาน

เทเลเมทรีของกลุ่มยานพาหนะ

ความเร็ว แบตเตอรี่ และข้อมูลเครื่องยนต์ของยานพาหนะถูกรับเข้ามาอย่างต่อเนื่องและแสดงกราฟต่อคัน

เมตริกของแอปพลิเคชัน

เวลาแฝงของคำขอและจำนวนข้อผิดพลาดต่อเอนด์พอยต์ป้อนแดชบอร์ดสดโดยไม่ต้องมีฐานข้อมูลเมตริกแยกต่างหาก

อยู่ในตัว

สิ่งที่คุณได้รับ

การเก็บรักษาต่อซีรีส์

ตัวอย่างเก่าถูกลบโดยอัตโนมัติ

TS.CREATETS.RETENTION

กฎ downsampling

ตัวอย่างใหม่ถูกคัดลอกไปยังซีรีส์ที่เก็บนานกว่า ซึ่งคุณรวมค่าเมื่ออ่าน

TS.DOWNSAMPLE

การรวมค่าเป็นบักเก็ต

รวมช่วงใดก็ได้เป็นบักเก็ตความกว้างคงที่

TS.AGGTS.RANGE

ป้ายกำกับ

ค้นหาซีรีส์ตามค่าของป้ายกำกับ

TS.LISTTS.INFO
ข้อมูลอ้างอิง:TS.CREATETS.ADDTS.DOWNSAMPLETS.AGG

คำถามที่พบบ่อย

ส่ง timestamp ของฉันเองได้ไหม

ได้ ส่งเวลา Unix เป็นมิลลิวินาทีแทน * ให้ TS.ADD

มีการรวมค่าแบบใดบ้าง

ดูรายการทั้งหมดในข้อมูลอ้างอิงของ TS.AGG รวมถึง avg, min, max และ sum

แผนไหนรวมฟีเจอร์นี้

Time series อยู่ในแผน Performance และ Scale

กรณีใช้งานที่เกี่ยวข้อง

การวิเคราะห์

การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์

นับเหตุการณ์ในขณะที่เกิดขึ้น จัดอันดับสิ่งที่กำลังมาแรง และดูว่าคีย์ใดรับภาระ

สำรวจ
การเดินทางและขนส่ง

การค้นหาเชิงภูมิศาสตร์

หาคนขับ ร้านค้า หรืออุปกรณ์ที่ใกล้ที่สุดภายในรัศมีหรือกรอบสี่เหลี่ยม พร้อมตำแหน่งสดที่อัปเดตทุกไม่กี่วินาที

สำรวจ
งานเบื้องหลัง

การสตรีมเหตุการณ์ด้วย Consumer Group

สตรีมเหตุการณ์แบบ append-only พร้อม consumer group การตอบรับ และการกู้คืนอัตโนมัติของข้อความที่ผู้บริโภคที่ล่มทิ้งไว้

สำรวจ

ลองกับเวิร์กโหลดของคุณเอง

HotKV ใช้โปรโตคอลของ Redis คุณจึงชี้ไคลเอนต์ที่มีอยู่มาที่ HotKV แล้วรันคำสั่งเดียวกันนี้ได้

ขอสิทธิ์เข้าใช้งานก่อนใครถัดไป: การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์