時序數據庫寫多讀少,對寫入能力有很高要求,ChronusDB 支持千億條結構化數據毫秒級查詢。
時序數據庫寫多讀少,對寫入能力有很高要求,ChronusDB 支持千億條結構化數據毫秒級查詢。
采用高效的數據壓縮技術,減少存儲使用空間,有效降低存儲成本。
支持近百種聚合函數,提供專業全面的時序數據計算函數支持。
支持降采樣精度、數據插值,滿足各種復雜的業務數據查詢場景。
支持 HTTP API 訪問方式。
查詢結果支持自定義圖形化展現。
實時掌握數據庫集群運行狀況、性能指標和存儲空間使用情況,并通過設置自動告警,實時發現資源瓶頸。
支持數據庫集群橫向擴展與縱向擴展,存儲空間與性能可彈性伸縮。
集群無主協議,業務可連接集群任意 IP 或高可用 IP,使用更加靈活。
支持將數據存儲到多個對象存儲中,提供數據多磁盤存儲和數據冷熱分層存儲的功能,可大幅降低海量數據存儲的成本。
物聯網的核心思想就是構建一個可以讓所有物體生產數據并挖掘其價值的網絡,而通過這個網絡采集的數據,是一串按時間維度索引的數據,描述了物聯網設備在一個時間范圍內的每個時間點上的測量值,是典型的時序序列數據。
ChronusDB 支持高性能的時序數據寫入與查詢,適用于物聯網設備監控分析場景。通過 QingCloud IoT 平臺采集用戶物聯網設備的監控數據,將原始數據全量寫入到ChronusDB中,通過其豐富的計算函數支持,可快速分析物聯網設備產生的時序數據。
工業大數據的采集為工業創新以及戰略性發展提供數據基礎,也是打造數字化工廠,實現智能制造,邁向工業 4.0 的必經之路。工業制造企業需要對各種工業生產設備進行實時高效的數據采集和云端匯聚,通過實時的監控系統進行設備狀態檢測、故障發現及業務趨勢分析。
ChronusDB 同樣適用于工業制造監控分析場景,通過云端匯聚各類工業設備產生的數據,將設備數據實時高效寫入到 ChronusDB 進行存儲分析,最終將時序查詢結果輸出,實現工業制造設備的監控分析。
互聯網服務的即時性和穩定性是服務能力的關鍵指標,通過對大規模應用集群和機房設備的監控,可以實時關注設備運行狀態、資源利用率和業務趨勢,實現數據化運營和自動化開發運維。
ChronusDB 適用于此類數據的存儲和分析,可輕松地大規模存儲和分析系統及業務實時監控數據,以了解一段時間內系統及業務的運行情況。
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