Base de données de séries chronologiques (TSDB)
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Une base de données de séries chronologiques (TSDB) est un système logiciel optimisé pour trier et organiser les informations mesurées dans le temps. Une série chronologique est un ensemble de points de données qui sont rassemblés à intervalles successifs et enregistrés dans l’ordre chronologique. Parmi les exemples de données de séries chronologiques (TSD), on peut citer les modifications apportées aux transactions sur un marché financier, les statistiques recueillies auprès de micro-services, les alertes mémoire, les statuts, les données d’événements et les actifs dynamiques.
Les bases de données de séries chronologiques sont particulièrement utiles pour surveiller les mesures d’accès, les mesures de défaillance, le comportement des processus et le suivi de la charge de travail. Les bases de données chronologiques peuvent trier des quantités importantes et complexes de données, ce qui rend les informations plus accessibles que si elles étaient stockées dans une base de données traditionnelle.
Qu’est-ce qu’une série de données chronologiques ?
Il existe plusieurs différences entre les données de séries chronologiques et les données horodatées classiques. Par exemple, les modifications sont insérées plutôt qu’écrasées dans les données de séries chronologiques, ce qui permet de visualiser un historique des informations. Les utilisateurs peuvent également effectuer des analyses plus approfondies avec les TSDB. En outre, les capacités d’analyse en temps réel des données de séries chronologiques offrent un avantage par rapport aux données plus statiques. Les données de séries chronologiques révèlent également une image complète d’un système au fil du temps et permettent d’analyser les tendances historiques.
Les caractéristiques communes des donnée de séries chronologiques(DSC) sont les suivantes :
- Les DSC sont toujours collectées sur une période déterminée.
- Les données relatives aux charges de travail sont nouvelles et rédigées sous forme d’encarts, plutôt que d’être mises à jour pour remplacer les données qui existent déjà.
- Lorsque les données sont écrites, elles sont automatiquement affectées à l’intervalle de temps le plus récent.
Voici d’autres exemples de données de séries chronologiques :
- Les mesures du serveur,
- Le suivi des performances d’applications,
- Les données des capteurs,
- Les données de réseau,
- Les taux de clic.
Les données des séries chronologiques peuvent également être appelées traces, tendances, profils ou courbes.
Pourquoi une TSDB est-elle importante ?
Les bases de données de séries chronologiques peuvent aider les entreprises à contrôler les informations en temps réel et à résoudre les problèmes au fur et à mesure qu’ils surviennent. Elles peuvent également être utilisées pour prévoir les problèmes futurs et les prévenir avant qu’ils ne se produisent.
Les TSDB sont plus petites et offrent de meilleurs taux d’écriture et de meilleures performances lors d’interrogation malgré la grande quantité de données qu’elles organisent. D’une certaine manière, les bases de données de séries chronologiques offrent les mêmes fonctionnalités que les bases de données normales. Toutefois, essayer d’utiliser une base de données relationnelle ou NoSQL pour les données de séries chronologiques se traduirait par des requêtes beaucoup plus lentes et moins efficaces.
La technologie actuelle exige de plus en plus la nécessité d’interroger, de transmettre et d’analyser les informations en temps réel. Cela implique des volumes plus importants, des vitesses plus élevées et une plus grande spécificité dans la recherche des données. Ces dernières années, ces demandes ont entraîné une augmentation forte et constante de l’utilisation des TSDB.
La recherche dans une base de données de séries chronologiques est similaire à celle d’autres types de bases de données, mais au lieu de rechercher par valeurs, les développeurs qui utilisent une TSDB peuvent rechercher par période de temps écoulée, par plage de dates ou par moment particulier où un événement s’est produit.
L’utilisation d’une TSDB présente certains avantages :
- La capacité de scanner de très grandes quantités de données à la fois.
- Si les données sont collectées toutes les millisecondes, la base de données peut les comprimer à une minute ou à des intervalles encore plus courts.
- Les TSDB utilisent des interfaces de interface de programmation d’application (API).
Cas d’utilisation et exemples
Une base de données de séries chronologiques cloisonne des points de données fixes ou dynamiques . C’est le cas, par exemple, lorsque les performances de l’unité centrale est mesurée lors de son utilisation. Les caractéristiques fixes suivies peuvent inclure le nom, la plage de données, la plage de temps et les unités de mesure.
Les mesures dynamiques peuvent comprendre des éléments allant de l’horodatage au pourcentage d’utilisation du processeur en passant par des mesures d’efficacité, car ces points de données changent au fur et à mesure qu’ils sont suivies. En séparant les données fixes des données dynamiques, il est plus facile pour les TSDB de rechercher et d’afficher rapidement des points de données spécifiques.
Par exemple, si une entreprise a reçu une plainte selon laquelle un conteneur d’expédition a envoyé le mauvais produit à un client à une date précise, les enregistrements de séries chronologiques peuvent fournir des informations sur le produit qui se trouvait dans le conteneur lors de son expédition. À partir de là, l’entreprise peut commencer à comprendre et corriger l’erreur.
Bases de données populaires
Parmi les exemples d’options de bases de données de séries chronologiques, citons InfluxDB, KairosDB, Prometheus et ClickHouse. Ces exemples sont en Open Source, ce qui signifie que tout le monde peut accéder au code source original et le modifier.
Parmi les autres TSDB populaires, on peut citer
- TimescaleDB,
- OpenTSDB
- Graphite
Les bases de données de séries temporelles sont généralement une extension des bases de données PostgreSQL, et elles partagent des caractéristiques similaires. La manière dont une base de données peut être utilisée dépend fortement de ses caractéristiques, mais la plupart peuvent créer, lire, mettre à jour et supprimer des paires de valeurs temporelles et leurs points associés. Certaines bases de données TSDB effectuent également des calculs, des interpolations, des filtrages et des analyses.
Parmi les difficultés rencontrées avec les bases de données de séries chronologiques, on peut citer l’échelle massive des données collectées. Une quantité importante de mémoire est nécessaire, car de grandes quantités de données doivent être indexées à chaque fois qu’elles sont sauvegardées. La plupart des entreprises devraient élaborer une politique de conservation pratique pour supprimer automatiquement les informations qui ne sont plus pertinentes. Cela permettra de garantir qu’il y a suffisamment d’espace pour les nouvelles informations. En outre, les TSDB nécessitent souvent une plus lourd code ainsi qu’un code plus complexe dans les applications utilisées pour y accéder.
