上海BlueSky時間序列化數據庫解決方案承諾守信「多圖」

時序數據庫介紹

工業互聯網作為新基建的重要組成部分，迎來了快速發展期。如今，在電力、制造、采掘等眾多行業，工業互聯網正在落地，催生了眾多新的場景和業態。工業互聯網通過智能機器間的連接并將人機連接，結合軟件和大數據分析，重構工業、激發生產力。這一切的背后，都離不開一個詞：工業數據。

對工業互聯網領域來說，一個非常明顯的特點就是匯聚了海量的工業數據，只要機器開動，數據就無時無刻不在產生，這些數據蘊含了巨大的價值，具有巨大的可挖掘性。同時，工業數據的一個非常明顯的特點就是和時間有關。

為什么要建立一個時間序列數據平臺?

減輕開發人員的工作

我們經常會看到開發人員不斷編寫代碼來解決相同的問題，如果我們將其引入到平臺或者是數據庫中，開發人員的代碼量就會減少，解決問題的時間就會被優化。

時間是特殊的

除了可用性目標之外，我們還可以圍繞時間序列的特性進行一些數據庫的優化，例如，在插入時聚合和縮小樣本，在用戶想要釋放空間時自動排除高精度數據。甚至還可以構建針對時間序列數據進行優化的壓縮。

超越數據庫，使開發更容易

專為時序數據構建數據庫的一個優點就是它可以超越數據庫。我們發現大多數用戶遇到了一系列需要解決的問題，如何收集數據，如何存儲數據，如何處理和監視數據，以及如何可視化。

使用通用API可以使社區更容易的構建解決方案。用 line protocol來表示時間序列數據，用于寫入和查詢的HTTP API，以及用于處理的Kapacitor……隨著時間的推移，我們可以對常見的用例來預先構建組件。

時序數據的概念

經濟計量學獨用名詞。

例如:某省從1940年至1999年各個年末的人口數是由50個時點數組成的時序數列，而各年的糧食產量數則是由時期數組成的時序數據列。時點數據列中的每一個數必須是同范圍、同一時點上的統計數據;時序數據列中的每一個數也必須是同范圍的、同一時期長度上的統計數據。上述兩例中，人口數據列必須是同一范圍內、行政區劃不變動(如有變動應當調整)，在各年同一時刻的人口數;糧食產量數據列必須是在同一范圍內，每年按照相同的統計口徑和計算方法得到的糧食產量數量數。如果行政區劃，統計口徑或計算方法變化了，在使用時都必須經過調整處理。如果是價值量數據，數據列中的各個數據的計價標準要求是可比的，也要進行調整處理。

時序數據的目的介紹

時間序列分析的目的是通過找出樣本內時間序列的統計特性和發展規律性，構建時間序列模型，進行樣本外預測。在建立模型時要求時間序列是平穩的，但實際進行分析的時間序列尤其是來自經濟領域的時間序列大多是非平穩的。這些非平穩的時間序列往往具有某些典型的數據特征。在建立模型時，往往根據序列表現出的數據特征考慮合適的時間序列模型。