Base de données de séries chronologiques (TSDB) : 8 minutes
Une base de données de séries chronologiques (TSDB) est un système logiciel optimisé conçu pour trier et organiser des données dans le temps. Les séries temporelles sont une collection de points de données enregistrés à intervalles réguliers et disposés chronologiquement. Quelques exemples de données de séries temporelles (TSD) sont les changements dans les transactions du marché financier ainsi que les statistiques des microservices telles que les alertes de mémoire, les événements de statuts, les données d’événements et les actifs dynamiques.
Les bases de données de séries chronologiques peuvent être utiles pour surveiller les mesures d’accès ainsi que les mesures d’échec, le comportement de traitement et le suivi de la charge de travail. Les bases de données chronologiques ont la capacité de traiter des volumes massifs et complexes de données. Les informations sont ainsi plus facilement accessibles que si elles étaient conservées dans des bases de données traditionnelles.
Qu’est-ce qu’une base de données de séries chronologiques ?
Les données de séries chronologiques présentent de nombreuses différences par rapport aux données traditionnelles horodatées. Par exemple, les modifications sont effectuées au lieu d’être écrasées dans les données de séries chronologiques, ce qui permet d’examiner un enregistrement des informations. Les utilisateurs peuvent également effectuer des analyses plus détaillées à l’aide de TSDB. En outre, les caractéristiques d’analyse en temps réel des données issues de séries chronologiques offrent un avantage par rapport aux données statiques. Les données provenant de séries chronologiques donnent l’image complète d’un système dans le temps et permettent une analyse des tendances dans le temps.
Les caractéristiques les plus courantes des données de séries temporelles (SDC) sont les suivantes :
- Les DTS sont collectées chaque jour dans un laps de temps déterminé.
- Les données sur la charge de travail sont toutes nouvelles et sont stockées sous forme d’insertions au lieu d’être remplacées par des données existantes.
- Si des données sont enregistrées, elles sont affectées à la période la plus récente.
Voici d’autres exemples de données en série chronologique :
- Les métriques de serveur,
- Surveillance des performances des applications,
- Données de capteur,
- les données de réseau,
- les taux de clics.
Les données de séries chronologiques peuvent être décrites comme des modèles, des traces, des tendances ou des courbes.
Quelle est la raison de l’importance d’une BDST ?
Les bases de données qui suivent le temps peuvent être utilisées par les entreprises pour surveiller leurs données en temps réel et résoudre les problèmes lorsqu’ils surviennent. Elles peuvent également être utilisées pour prévoir les problèmes futurs et les empêcher de se produire.
Les TSDB sont moins lourdes et offrent des taux d’écriture plus élevés et de meilleures performances pour les requêtes malgré l’énorme quantité de données qu’elles stockent. À certains égards, ces bases de données ont les mêmes capacités que les bases de données ordinaires. Toutefois, l’utilisation d’une base de données traditionnelle ou NoSQL existante pour stocker des données de séries chronologiques se traduira par des requêtes plus lentes et inefficaces.
La technologie d’aujourd’hui impose de plus en plus la nécessité d’interroger, d’envoyer et d’analyser des données en temps réel. Cela signifie des volumes de données plus importants, des vitesses plus rapides et une extraction plus précise des données. Ces dernières années, ces exigences ont entraîné une augmentation rapide et constante de l’utilisation des BDST.
La recherche dans une base de données chronologiques est similaire à d’autres types de bases de données. Toutefois, au lieu de chercher à partir de valeurs, les développeurs qui utilisent la BSTD peuvent chercher à partir de la période de temps écoulée, de la période de temps ou du moment précis où un événement s’est produit.
L’utilisation d’une BDST offre des avantages :
- Possibilité d’analyser des quantités massives de données en une seule fois.
- Si les données sont recueillies toutes les millisecondes, la base de données pourrait les ramener à une minute ou à des intervalles plus courts.
- Les TSDB utilisent des API, ou interfaces de programmation d’applications (API).
Exemples et cas d’utilisation
Une base de données de séries temporelles est divisée en éléments de données statiques ou dynamiques. C’est le cas par exemple lorsque les performances d’un processeur sont évaluées au cours de son utilisation. Les caractéristiques fixes suivies peuvent inclure le nom, l’intervalle de temps de la plage de données et les unités de mesure.
Les mesures dynamiques peuvent aller de l’horodatage au pourcentage d’efficacité de l’utilisation du CPU, puisque ces points de données évoluent dans le temps au fur et à mesure de leur suivi. En séparant les données statiques des données dynamiques, il est beaucoup plus facile pour les TSDB de trouver et d’afficher les points de données qui leur sont spécifiques.
Par exemple, si une entreprise reçoit des plaintes selon lesquelles un conteneur d’expédition a livré le mauvais produit à un client à la date spécifiée, les enregistrements de séries chronologiques peuvent fournir des détails sur l’article qui se trouvait dans le conteneur au moment où il a été livré. À partir de là, l’entreprise peut commencer à comprendre et à rectifier l’erreur.
Bases de données populaires
Quelques exemples de bases de données de séries chronologiques sont InfluxDB, KairosDB, Prometheus et ClickHouse. Les exemples ci-dessus sont open source, ce qui signifie que tout le monde peut modifier le code source et y accéder.
D’autres bases de données temporelles très appréciées sont
- TimescaleDB,
- OpenTSDB
- Graphite
Les bases de données de séries chronologiques sont généralement une extension des bases de données PostgreSQL et présentent des caractéristiques similaires. La manière dont une base de données peut être utilisée dépend de ses capacités, mais la majorité peut être utilisée pour créer ou lire, mettre à jour et supprimer des paires de valeurs temporelles et les points auxquels elles sont associées. Certaines BSTD peuvent également effectuer des calculs tels que des interpolations, des filtrages et des analyses.
L’un des problèmes qui se posent dans les bases de données de séries chronologiques est la taille énorme des données collectées. Une grande quantité de mémoire est nécessaire car de grandes quantités de données doivent être indexées à chaque fois qu’elles sont enregistrées. La majorité des entreprises devraient établir une politique de conservation efficace qui éliminera toute information qui n’est plus pertinente. Cela permettra de disposer de suffisamment d’espace pour stocker les nouvelles informations. En outre, les BDST nécessitent souvent un code plus lourd et plus complexe dans les programmes qui y accèdent.
