Introdução
Podemos não estar cientes desse fato, mas usamos bancos de dados de séries temporais o tempo todo. Eles se tornarão ainda mais relevantes à medida que a Internet das Coisas (IoT) e outras tecnologias revolucionárias continuarem a se desenvolver. Neste artigo, revisaremos o que é um banco de dados de séries temporais, qual sua finalidade e seu impacto em nossas vidas diárias.
O que é um banco de dados?
Um banco de dados é uma coleção de dados organizados e armazenados de maneira correlacionada. Por exemplo, uma lista de contatos é um banco de dados físico onde anotamos nomes, endereços, números de telefone e endereços de e-mail. Criamos perfis armazenando informações correlacionadas sobre indivíduos. Existem vários tipos de dados que um banco de dados pode manipular, dependendo de sua estrutura ou de seu sistema de gerenciamento.
O que é um banco de dados de série temporal?
Um banco de dados de série temporal (TSDB) é um banco de dados projetado e otimizado para registrar e armazenar dados que estão sempre associados a um ponto específico no tempo ou que usam um carimbo de data/hora. Essa estrutura facilita a análise cronológica de eventos ao longo do tempo a partir de qualquer fonte de dados. Além disso, um TSDB pode receber entradas simultâneas, permitindo analisar e armazenar vários fluxos de dados simultaneamente e até analisá-los combinados.
Um TSDB tem dois usos principais:
- Serve como um ponto de referência histórico para qualquer tipo de fluxo de dados.
- Realiza análises de dados complexos e modelagem preditiva.
Qual é a diferença de um banco de dados de série temporal?
Uma leitura superficial das definições pode nos fazer pensar, o que torna um TSDB diferente de outros sistemas de banco de dados como um Relational DatabaseManagement Systems (RDBMS) ou banco de dados NoSQL? Os bancos de dados RDBMSs e NoSQL podem armazenar dados em pares de valor de data-time. No entanto, estruturalmente, eles são muito diferentes. Os TSDBs são especialmente otimizados para gravar dados rapidamente, possuem um algoritmo de compactação superior e um mecanismo de consulta consideravelmente mais rápido.
No gráfico abaixo, podemos ver como o uso da CPU se correlaciona com o uso de RAM em um servidor específico durante um período de tempo. Essas informações podem ser armazenadas com eficiência e usadas para criar uma projeção baseada em dados históricos.
Benefícios
Os TSDBs são especificamente úteis ao pesquisar e coletar tendências de um padrão geral ou direção na qual um determinado conjunto de dados está se movendo. Dada a sua natureza, também é excelente para observar variações estranhas ou anomalias de dados em um ambiente estável. Como todos os registros têm carimbo de data/hora, o livro-razão dos pontos de dados é organizado nativamente. Esses bancos de dados são configurados para entregar os dados de forma eficiente a vários mecanismos de processamento, simulando o fluxo de dados original.
Vimos um grande crescimento no uso de TSDBs desde que foi popularizado em 2015, especialmente nos últimos 12 meses, conforme ilustrado neste gráfico.
Podemos rastrear uma enorme quantidade de dados em tempo real com velocidade e eficiência de armazenamento quase instantâneas. Esta proposta parece especialmente atraente para aplicações industriais. De fato, as indústrias receberam essa tecnologia desde o início para aplicações que vão desde o armazenamento eficiente de dados de equipamentos sensoriais até o rastreamento rápido de gargalos durante os processos de fabricação. Claro, este não é o único uso potencial de TSDBs, e um grande desenvolvimento está expandindo seu uso para uma gama mais ampla de aplicativos.
Aplicativos
Outras aplicações incluem o conceito de Internet das Coisas (IoT), com sensores gerando permanentemente dados e comunicações dentro dos dispositivos. Um TSDB também oferece um ambiente de trabalho mais eficiente e rápido. Nesse mesmo contexto, a implementação de TSDBs para sistemas de monitoramento da web e rastreamento de desempenho está ganhando popularidade entre os desenvolvedores que o utilizam para identificar problemas e rastrear a estabilidade geral de um sistema. Essa compilação de dados também serve para modelar padrões de visitantes da Web para oferecer uma melhor experiência geral de interface do usuário.
Esses bancos de dados também são amplamente utilizados em modelos preditivos de vendas, demandas, tendências, ciclos e análise de preços em rápida mudança nos mercados financeiros. Provou ser extremamente útil em operações médicas, armazenando e transmitindo informações de dispositivos inseridos ou vestíveis.
Sistemas TSDM populares
Seguindo a popularidade dos TSDBs, o desenvolvimento do sistema de gerenciamento de banco de dados para análise de séries temporais explodiu. O objetivo é otimizar os algoritmos de armazenamento de dados existentes usados para melhorar as experiências do cliente. Vamos discutir algumas das opções mais populares abaixo.
1. InfluxDB
InfluxDB é a opção padrão para bancos de dados de séries temporais. Compatível com todos os sistemas operacionais modernos e suportando uma longa lista de linguagens de programação, este projeto de código aberto foi introduzido pela InfluxData em 2013. Desde então, tem sido um importante player neste espaço. É extremamente bem otimizado e pode lidar com processos simultâneos com facilidade. A única grande desvantagem é que é difícil de escalar.
2. Prometheus
Inicialmente desenvolvido pela SoundCloud, este software de código aberto oferece uma alternativa confiável para armazenar dados de séries temporais com foco em sistemas e aplicativos de monitoramento. Ele pode lidar com uma quantidade considerável de volume. No entanto, como é construído para usar uma configuração de nó único, pode apresentar problemas de escalabilidade.
3. KDB+
KDB+ é um sistema TSDB de alto desempenho desenvolvido e comercializado pela Kx Systems. O objetivo principal do projeto para este sistema era processar bilhões de entradas de dados em tempo real para o sistema financeiro. Isto é conseguido principalmente devido à sua linguagem de programação extremamente eficiente conhecida como Q .
Conclusão
Neste tutorial, exploramos os fundamentos dos bancos de dados de séries temporais. Os TSDBs se tornarão ainda mais relevantes ao longo do tempo, à medida que nossa necessidade de rastrear e armazenar continuamente enormes quantidades de informações aumenta. Estamos no início de sistemas de modelagem totalmente gerenciados que serão capazes de tomar decisões eficazes com base em dados históricos de maneira mais eficiente. As implicações que isso pode trazer ainda não foram vistas, mas essa tecnologia provou ser muito benéfica para a maneira como armazenamos e processamos informações.
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