Skala Penyimpanan Data Deret Waktu untuk Analisis

Data deret waktu tumbuh lebih cepat daripada yang dapat ditangani sebagian besar sistem. Berikut ini cara bisnis dapat mengelola data ini secara efektif:

• Mengapa hal ini penting: Data deret waktu melacak perubahan dari waktu ke waktu, seperti harga saham atau pembacaan sensor. Data ini penting untuk analisis real-time dalam industri seperti keuangan, manufaktur, dan ritel.
• Tantangan: Sistem penyimpanan tradisional mengalami kendala dengan volume data yang tinggi, kebutuhan permintaan yang cepat, dan biaya penyimpanan jangka panjang. Misalnya, pasar keuangan menghasilkan hingga 1 juta transaksi per menit.
• Solusi: Gunakan basis data deret waktu khusus, penyimpanan berbasis kolom untuk kompresi yang lebih baik, dan kebijakan otomatis untuk retensi data. Alat seperti InfluxDB dan TimescaleDB menawarkan kueri yang lebih cepat dan biaya penyimpanan yang lebih rendah.
• Hasil: Bisnis yang menggunakan solusi berskala dapat memangkas biaya, mempercepat wawasan, dan meningkatkan operasi, seperti mengurangi waktu henti dalam produksi atau mengoptimalkan sistem perdagangan.

Kiat Singkat: Berinvestasilah dalam solusi hosting yang disesuaikan dengan latensi global yang rendah pusat data untuk memastikan akses cepat ke data waktu nyata.

Baca terus untuk mengetahui langkah-langkah praktis, alat, dan strategi untuk meningkatkan skala penyimpanan data deret waktu Anda secara efektif.

Cara menskalakan Postgres untuk data deret waktu dengan Citus | Citus Con: Acara untuk Postgres 2022

Masalah Umum dengan Penyimpanan Data Deret Waktu

Mengelola data deret waktu secara efektif bukanlah hal yang mudah. Karena bisnis semakin bergantung pada analisis waktu nyata, sistem penyimpanan tradisional sering kali kesulitan untuk mengimbanginya. Volume dan kecepatan data deret waktu yang sangat besar dapat menimbulkan hambatan, sehingga semakin sulit untuk memperoleh wawasan yang tepat waktu.

Volume dan Kecepatan Data Tinggi

Skala data deret waktu yang sangat besar dapat membebani sistem penyimpanan yang lebih lama. Ambil contoh pasar keuangan – pasar keuangan dapat menghasilkan hingga 1 juta transaksi per menit, menghasilkan aliran data konstan yang harus diproses tanpa penundaan. Bisnis yang mengelola data deret waktu menghadapi tantangan di berbagai bidang: volume data, kecepatannya, keragamannya, dan keandalannya. Bahkan dengan kerangka kerja real-time yang canggih, mempertahankan kinerja yang konsisten di berbagai sumber data tetap menjadi tantangan yang sulit.

Misalnya, sebuah perusahaan telekomunikasi merombak sistem penyerapan datanya untuk menangani data perilaku pengguna secara lebih efisien. Hasilnya? Mereka memangkas churn pelanggan sebesar 25%, sehingga menghemat $5 juta per tahun dalam proses.

Yang lebih memperumit masalah, data deret waktu sering kali berasal dari berbagai sumber – sensor IoT, log aplikasi, umpan keuangan, dan sistem pemantauan – masing-masing dengan format dan frekuensinya sendiri. Sistem yang tidak dapat menangani risiko variabilitas ini membuang-buang waktu 40% sumber daya komputasi selama beban puncak. Hal ini menggarisbawahi pentingnya sistem penyimpanan yang tidak hanya dapat menangani volume tinggi tetapi juga aliran data yang beragam.

Persyaratan Kinerja Kueri Cepat

Analisis real-time bergantung pada kecepatan. Performa kueri dalam waktu kurang dari satu detik sangat penting, tetapi banyak basis data tradisional tidak dapat memenuhi permintaan ini. Faktanya, lebih dari 70% perusahaan Wall Street mengandalkan basis data deret waktu khusus untuk memadukan data streaming frekuensi tinggi dengan konteks historis. Kebutuhan akan kecepatan ini sangat penting dalam lingkungan berisiko tinggi seperti pasar modal, di mana sistem perdagangan sering memproses 100.000 tanda centang per detik dan keputusan harus dibuat dalam hitungan milidetik.

Kardinalitas tinggi dan akses simultan ke data menambah kompleksitas. Penurunan kinerja kueri – terkadang hingga Pengurangan 47 kali lipat – dapat menggagalkan operasi, terutama dalam perdagangan algoritmik. Dan ini bukan hanya tentang kecepatan; menjaga akses ke data baru dan historis sama pentingnya. Model analitis dapat kehilangan keunggulannya seiring waktu, dengan kinerja menurun 15% hanya dalam waktu enam bulan jika tidak dikalibrasi ulang. Hal ini menyoroti perlunya sistem yang dapat memberikan akses cepat ke data terkini dan data yang diarsipkan.

“Wawasan yang dapat memberikan nilai yang jauh lebih besar daripada analitik tradisional, tetapi nilainya akan kedaluwarsa dan menguap begitu momennya berakhir.” – Forrester Research

Biaya Penyimpanan Data dan Retensi Jangka Panjang

Menyimpan data deret waktu dalam jangka panjang bisa mahal. Tidak seperti jenis data bisnis lain yang sering kali dapat diarsipkan atau dihapus, data deret waktu sering kali disimpan tanpa batas waktu. Persyaratan regulasi, analisis historis, dan pelatihan model pembelajaran mesin semuanya berkontribusi terhadap kebutuhan ini. Namun, praktik manajemen data yang buruk – seperti pemberian tag yang tidak efisien – dapat meningkatkan biaya penyimpanan secara signifikan.

Untuk mengelola pengeluaran ini, banyak organisasi beralih ke strategi penyimpanan berjenjang. Data terkini, yang sangat penting untuk analisis waktu nyata, disimpan dalam sistem berkinerja tinggi. Namun, data lama sering kali dapat dikompresi dan dipindahkan ke solusi penyimpanan yang lebih hemat biaya. Basis data Gorilla milik Facebook adalah contoh bagus dari pendekatan ini. Dengan menggunakan algoritme kompresi canggih, ia mengurangi ukuran titik data dari 16 byte menjadi rata-rata 1,37 bita, memangkas biaya penyimpanan jangka panjang.

Sementara industri seperti ritel dan perawatan kesehatan telah mengalami peningkatan operasional melalui analisis deret waktu, aturan penyimpanan data yang ketat terus membebani anggaran penyimpanan. Mempertahankan kualitas data dari waktu ke waktu hanya akan menambah tantangan ini, menjadikan solusi penyimpanan yang dapat diskalakan dan ekonomis sebagai kebutuhan bagi bisnis yang ingin tetap kompetitif dalam pengambilan keputusan secara real-time.

Solusi untuk Penyimpanan Data Time-Series yang Dapat Diskalakan

Mengelola data deret waktu memiliki tantangan tersendiri, terutama dalam hal skalabilitas, kinerja, dan biaya. Untungnya, teknologi modern telah mampu mengatasi masalah ini dengan menggunakan basis data khusus, penyimpanan kolom, dan alat manajemen otomatis.

Basis Data Deret Waktu Khusus

Basis data deret waktu khusus (TSDB) dirancang untuk menangani laju penyerapan data yang sangat besar dan kueri secepat kilat yang dibutuhkan data deret waktu. Basis data ini unggul dalam mengelola data real-time dan historis secara efisien.

Masuknya DB 3.0 menonjol dengan mesin TSM-nya, yang menawarkan kompresi data 4,5x lebih baik dan kecepatan kueri yang 2,5–45x lebih cepat. Skala WaktuDB, dibangun di atas PostgreSQL, menggunakan partisi otomatis dengan hypertable dan chunk untuk mencapai penggunaan sumber daya 10x lebih efisien sambil menangani volume data 3x lebih banyak. Sementara itu, Pencarian DB memberikan kecepatan penyerapan yang 3–10x lebih cepat dan meningkatkan kinerja kueri sebesar 270% dibandingkan dengan TimescaleDB.

Berikut perbandingan cepat antara kedua database ini:

Fitur	Skala WaktuDB	Masuknya DB	Pencarian DB
Model Basis Data	Relasional	Seri Waktu	Seri Waktu
Skalabilitas	Vertikal, Horizontal (baca replika)	Horisontal	Horisontal
Bahasa Kueri	Bahasa Indonesia: SQL	SQL, InfluxQL, Fluks	Bahasa Indonesia: SQL
Kebijakan Penyimpanan Data	Luas	Bagus sekali	Kokoh
Pengindeksan dan Kompresi	Fitur-fitur PostgreSQL	TSM Spesialis	Kolom tingkat lanjut

Alat-alat ini dirancang khusus untuk data deret waktu dan meletakkan dasar bagi teknik penyimpanan yang lebih efisien.

Penyimpanan Berbasis Kolom dan Kompresi Data

Penyimpanan kolom merupakan pengubah permainan untuk data deret waktu. Dengan mengelompokkan tipe data yang serupa ke dalam kolom, bukan baris, metode ini mencapai tingkat kompresi 5–10x dan memungkinkan pengambilan data yang lebih cepat karena hanya kolom yang relevan yang dibaca selama kueri. Metode ini sangat efektif untuk data deret waktu, yang sering kali mengikuti pola yang dapat diprediksi.

Hasil nyata menunjukkan kekuatan pendekatan ini. Misalnya, pada bulan Maret 2023, Oktaf, pengguna Timescale, mencapai rasio kompresi lebih dari 26. Demikian pula, Industri melaporkan pengurangan rata-rata penggunaan disk sebesar 97%, dan Grup METER melihat penghematan ruang lebih dari 90% di hypertable mereka.

“Basis data kolom unggul dalam beban kerja analitis yang banyak membutuhkan pembacaan karena basis data ini melewati data yang tidak relevan dan memanfaatkan kompresi.” – Tim AWS Redshift

Penyimpanan kolom juga unggul dalam hal kinerja kueri. Bayangkan mengambil hanya 3 kolom dari 300 – hanya sekitar 1% data yang dibaca dibandingkan dengan basis data berbasis baris. Untuk beban kerja analitik yang berat, yang sering mendominasi kasus penggunaan deret waktu, efisiensi ini menghasilkan peningkatan kinerja dan penghematan biaya yang besar.

Bila dipasangkan dengan spesialisasi basis data, penyimpanan kolom menjadi alat yang ampuh untuk analisis waktu nyata dan manajemen data berskala besar.

Kebijakan Manajemen Data Otomatis

Otomatisasi menyederhanakan pengelolaan data deret waktu dengan mengoptimalkan kinerja dan biaya. Kebijakan penyimpanan berjenjang dan retensi otomatis memastikan bahwa sistem tetap efisien tanpa memerlukan intervensi manual yang konstan.

Kebijakan penyimpanan data merupakan landasan otomatisasi ini. Alat seperti Masuknya DB dan Skala WaktuDB memungkinkan Anda secara otomatis meng-expirasikan data berdasarkan kebutuhan Anda – baik per jam, per hari, atau per bulan. Misalnya, TimescaleDB tambahkan_kebijakan_retensi fungsi dapat secara otomatis menghapus data yang sudah ketinggalan zaman setelah mencapai usia yang telah ditentukan sebelumnya.

“Kebijakan penyimpanan data yang terstruktur dengan baik bukan hanya sekadar persyaratan kepatuhan, tetapi aset strategis dalam manajemen data.” – Dokumentasi Skala Waktu

Penyimpanan berjenjang membawa otomatisasi selangkah lebih maju dengan memindahkan data antara tingkat penyimpanan berperforma tinggi dan hemat biaya berdasarkan penggunaan. Data terkini disimpan dalam penyimpanan berkecepatan tinggi untuk analisis waktu nyata, sementara data lama dipindahkan ke penyimpanan yang lebih murah. Pergeseran Merah Amazon mencontohkan pendekatan ini dengan prosedur tersimpan seperti sp_arsip_data, yang mengekspor data ke Amazon S3 dan menghapusnya dari penyimpanan utama yang mahal setelah periode penyimpanan yang ditetapkan.

sbb-itb-59e1987

Cara Menerapkan Solusi Penyimpanan Time-Series

Bagian ini membahas langkah-langkah praktis untuk menerapkan penyimpanan time-series yang dapat diskalakan. Prosesnya dapat dipecah menjadi tiga fase utama: menyiapkan penyimpanan, mengintegrasikannya dengan sistem analitik, dan memastikan langkah-langkah keamanan yang kuat.

Memilih Pengaturan Penyimpanan yang Tepat

Langkah pertama adalah mengevaluasi kebutuhan data Anda, termasuk tingkat penyerapan, frekuensi kueri, dan persyaratan penyimpanan. Cara data Anda dikueri akan memengaruhi desain basis data deret waktu Anda secara signifikan, yang memengaruhi kinerja dan biaya.

Mulailah dengan mengidentifikasi komponen inti data Anda:

• Ukuran: Data kategorikal seperti tipe_perangkat, wilayah, atau identitas pengguna.
• Pengukuran: Nilai numerik seperti suhu, penggunaan CPU, atau jumlah transaksi.
• Kunci Partisi: Kunci yang membantu mengatur data Anda secara efisien.

Misalnya, Netflix mengoptimalkan penyimpanannya dengan membagi riwayat tontonan menjadi tabel terkini dan arsip. Mereka juga menggunakan chunking untuk menangani pengguna dengan riwayat yang ekstensif, yang menunjukkan bagaimana partisi dapat diskalakan secara efektif. Demikian pula, dalam aplikasi streaming video, menggunakan id_pemirsa sebagai kunci partisi bekerja dengan baik karena kardinalitasnya yang tinggi, sementara metrik seperti waktu mulai dan durasi_pemutaran berfungsi sebagai tindakan yang berguna.

Penulisan batch dan atribut bersama dapat lebih menyederhanakan penyerapan data dan mengurangi biaya. Setelah fondasi ini terbentuk, integrasi dengan sistem analitik real-time menjadi jauh lebih mudah.

Terhubung dengan Sistem Analisis Real-Time

Analisis real-time memerlukan desain yang mendukung pemrosesan paralel dan ketahanan. Seperti yang dikatakan Mark Palmer, wakil presiden senior analisis di Tibco: “Ini bergerak, kotor, dan sementara.”

Untuk memenuhi tuntutan ini, gunakan beberapa mesin penyerapan yang dapat diskalakan secara elastis. Pengaturan ini memastikan Anda dapat menangani jutaan rekaman dengan latensi rendah. Namun, integrasi waktu nyata juga memerlukan simulasi dan pengujian menyeluruh sebelum penerapan, karena peluang untuk membersihkan atau memvalidasi data setelah data mengalir terbatas.

“Dengan integrasi data real-time, tidak banyak peluang untuk membersihkan dan memvalidasi data secara menyeluruh. Itu berarti bahwa pekerjaan berat harus dilakukan di hulu, dengan hati-hati melacak dan mendokumentasikan asal usul sumber data, dan kredibilitas sumber.” – Tony Baer, analis utama di Ovum

Untuk membangun ketahanan, pisahkan berbagai fase alur data Anda dan rencanakan kemungkinan kegagalan komponen. Pertimbangkan untuk menggunakan Change Data Capture (CDC) untuk menerapkan pembaruan dari sumber data secara hampir real-time. Mengemas sumber data Anda sebagai API dalam jaringan aplikasi juga dapat meningkatkan visibilitas dan membuat integrasi lebih fleksibel.

Persyaratan Keamanan, Pencadangan, dan Kepatuhan

Keamanan sangat penting saat menangani data time-series, terutama karena biaya kejahatan dunia maya diproyeksikan mencapai $10,5 triliun per tahun pada tahun 2025. Sebuah studi terkini oleh Continuity mengungkapkan bahwa sistem penyimpanan perusahaan sering kali memiliki kerentanan yang signifikan – rata-rata, 10 risiko keamanan per perangkat, dengan 5 di antaranya tergolong tinggi atau kritis.

“Sama pentingnya pemulihan data yang cepat bagi kelangsungan bisnis jika terjadi kehilangan atau pencurian data, melindungi data di mana pun data tersebut berada dan tidak membiarkan sistem penyimpanan dan pencadangan menjadi titik masuk untuk serangan juga jauh lebih penting.” – Dennis Hahn, analis utama, Penyimpanan Pusat Data dan Manajemen Data, Omdia

Risiko yang paling umum meliputi:

• Otentikasi dan manajemen identitas yang lemah
• CVE (Kerentanan dan Paparan Umum) yang Belum Ditangani
• Konfigurasi jaringan dan protokol yang tidak aman
• Enkripsi dan manajemen kunci yang buruk
• Kontrol akses dan kebijakan otorisasi yang longgar

Untuk mengurangi risiko ini, terapkan kontrol akses yang kuat, seperti autentikasi multifaktor (MFA), karena 81% pelanggaran data berasal dari kata sandi yang lemah. Perbarui sistem secara berkala dengan patch keamanan dan terapkan kebijakan kata sandi yang ketat.

Enkripsikan data yang tidak aktif dan yang sedang dikirim untuk mematuhi peraturan seperti GDPR, HIPAA, dan SOC2. Mengikuti aturan pencadangan 3-2-1 – menyimpan tiga salinan data Anda pada dua jenis penyimpanan yang berbeda, dengan satu salinan disimpan di luar lokasi – menambahkan lapisan perlindungan lainnya. Mengadopsi arsitektur Zero Trust dapat lebih melindungi sistem Anda, terutama karena serangan ransomware semakin menargetkan cadangan.

Selain itu, kembangkan rencana respons insiden yang disesuaikan dengan skenario data deret waktu. Lakukan pelatihan dan audit keamanan siber secara berkala untuk mengidentifikasi kerentanan sebelum meningkat. Jangan abaikan keamanan fisik – lindungi pusat data dan perangkat yang menampung infrastruktur penyimpanan Anda. Dengan ancaman internal yang menimbulkan risiko bagi 74% organisasi, pemantauan dan kontrol akses yang ketat sangat penting untuk perlindungan yang komprehensif.

Menggunakan Enterprise Hosting untuk Data Time-Series

Saat merancang sistem yang dapat diskalakan untuk menyimpan data deret waktu, infrastruktur hosting memainkan peran penting dalam menentukan kinerja, keandalan, dan biaya. Penyedia hosting perusahaan menawarkan solusi yang disesuaikan dengan tuntutan unik beban kerja deret waktu, seperti menangani penyerapan data yang cepat dan menjalankan kueri analitis yang kompleks.

Fitur yang Ditawarkan oleh Penyedia Hosting Perusahaan

Penyedia hosting perusahaan menyediakan fitur yang dirancang khusus untuk penyimpanan time-series. Salah satu pilihan yang menonjol adalah server khusus, yang mengalokasikan sumber daya secara eksklusif untuk beban kerja Anda. Hal ini menghilangkan masalah kinerja yang disebabkan oleh sumber daya bersama, memastikan operasi yang konsisten untuk data deret waktu.

Untuk tugas seperti analisis prediktif dan deteksi anomali, Server GPU AI Server ini dioptimalkan untuk pembelajaran mesin, yang secara signifikan mempercepat komputasi yang biasanya memerlukan waktu lebih lama pada CPU tradisional.

Pilihan lainnya adalah layanan kolokasi, ideal untuk perusahaan yang membutuhkan kontrol penuh atas perangkat keras mereka sekaligus memanfaatkan fasilitas pusat data berkelas profesional. Pengaturan ini memungkinkan perusahaan untuk menyesuaikan konfigurasi penyimpanan mereka untuk beban kerja time-series sekaligus memastikan akses ke daya, pendinginan, dan konektivitas jaringan yang andal.

Manfaat kinerja dari solusi semacam itu sangat mengesankan. Misalnya, TDengine telah menunjukkan kinerja sepuluh kali lebih baik daripada platform serba guna dengan hanya menggunakan seperlima ruang penyimpanan. Dalam uji benchmark yang melibatkan 4.000 perangkat, TDengine mengungguli TimescaleDB dengan faktor 87,1 dan InfluxDB sebanyak 132 kali.

Keuntungan Jaringan Pusat Data Global

Jaringan pusat data global menawarkan beberapa manfaat untuk beban kerja analisis deret waktu. Latensi rendah sangat penting untuk aliran data real-time dari sumber yang terdistribusi. Dengan menempatkan pusat data lebih dekat ke sumber-sumber ini, penundaan jaringan dapat diminimalkan, sehingga respons sistem menjadi lebih cepat.

Ketersediaan tinggi merupakan keuntungan utama lainnya. Jaringan pusat data di berbagai wilayah memungkinkan strategi pemulihan bencana yang tangguh, memastikan kelangsungan bisnis bahkan selama pemadaman di area tertentu. Selain itu, distribusi geografis ini membantu penyeimbangan beban dan meningkatkan kinerja kueri dengan menyajikan data dari lokasi terdekat.

Kepatuhan terhadap peraturan menjadi lebih mudah dikelola dengan infrastruktur global. Persyaratan penyimpanan data bervariasi menurut wilayah, dan memiliki beberapa lokasi pusat data memungkinkan bisnis untuk menyimpan data dalam batas geografis tertentu tanpa mengorbankan kinerja. Pendekatan ini merupakan inti dari cara Serverion mengoptimalkan kemampuan analitik deret waktu.

Bagaimana Serverion Mendukung Analisis Deret Waktu

Serverion mengatasi tantangan penyimpanan dan analisis data deret waktu dengan infrastruktur global yang dirancang untuk penyerapan data cepat dan kueri latensi rendah. Jaringan mereka menjangkau beberapa lokasi global, dengan fasilitas utama di Den Haag, Belanda, dan New York, AS, serta lebih dari 40 lokasi tambahan di seluruh dunia, termasuk kota-kota seperti Amsterdam, Frankfurt, Hong Kong, Singapura, dan Tokyo.

Serverion menawarkan solusi hosting yang dapat diskalakan untuk memenuhi tuntutan beban kerja time-series. Virtual Private Server mulai dari $10/bulan, sementara dedicated server tersedia mulai dari $75/bulan. Dedicated server ini menyediakan konfigurasi yang tangguh, seperti prosesor Xeon Quad dengan RAM 16GB dan dua drive SATA 1TB, yang memastikan kinerja yang andal.

Untuk tugas pembelajaran mesin yang umum digunakan dalam analisis deret waktu, Serverion menyediakan Server GPU AIServer ini ideal untuk organisasi yang menerapkan model prediktif atau sistem deteksi anomali waktu nyata.

Serverion juga menawarkan layanan kolokasi, yang memberikan fleksibilitas bagi perusahaan untuk menerapkan konfigurasi perangkat keras khusus yang disesuaikan dengan kebutuhan basis data spesifik mereka. Ini termasuk susunan penyimpanan khusus, pengaturan memori tinggi, atau opsi jaringan khusus yang biasanya tidak tersedia dalam paket server standar.

Untuk lebih meningkatkan keandalan, Serverion menyediakan layanan penting seperti Perlindungan DDoS, Sertifikat SSL mulai dari $8/tahun, dan Dukungan 24/7Fitur-fitur ini memastikan bahwa sistem analisis deret waktu tetap aman dan beroperasi, yang sangat penting untuk aplikasi yang mengandalkan pengumpulan dan analisis data berkelanjutan.

Dengan jangkauan globalnya, Serverion memungkinkan bisnis untuk menerapkan sistem penyimpanan time-series lebih dekat ke sumber data mereka, baik itu melibatkan sensor IoT di pabrik, sistem perdagangan keuangan, atau alat pemantauan aplikasi terdistribusi. Kedekatan ini mengurangi latensi dan meningkatkan kinerja kueri, sehingga memungkinkan pengguna untuk mengakses dasbor dan laporan analitik dengan penundaan minimal.

Kesimpulan

Mengelola penyimpanan data time-series telah menjadi prioritas yang mendesak karena organisasi menghadapi lonjakan pertumbuhan data yang luar biasa. Pertimbangkan hal ini: 94% organisasi melaporkan data mereka berkembang lebih cepat daripada kemampuan mereka mengelolanya secara efektif, dan beberapa fasilitas menghasilkan jutaan titik data setiap hari. Skala tantangannya tidak dapat disangkal.

Sistem tradisional tidak dapat memenuhi tuntutan data deret waktu. Tidak seperti data statis, yang menyediakan snapshot terisolasi, data deret waktu menangkap pola, tren, dan korelasi dari waktu ke waktu – mengubah informasi mentah menjadi wawasan yang dapat ditindaklanjuti. Basis data deret waktu khusus dirancang untuk menangani aliran data yang cepat dan berkelanjutan ini, menawarkan analisis real-time yang dibutuhkan bisnis untuk tetap kompetitif.

Untuk mengatasi hal ini, perusahaan harus memasangkan solusi penyimpanan canggih dengan lingkungan hosting yang disesuaikanPenyedia seperti Serverion memberikan infrastruktur yang diperlukan untuk penerapan skala besar, menawarkan layanan seperti server khusus, kemampuan GPU AI, dan opsi kolokasiFitur-fitur ini, dikombinasikan dengan pusat data yang tersebar secara global, tidak hanya memastikan latensi rendah untuk aplikasi waktu nyata tetapi juga membantu bisnis memenuhi standar kepatuhan regional.

Mempersiapkan operasi Anda untuk masa depan dimulai dengan database deret waktu khusus dan manajemen siklus hidup data otomatis. Alat-alat ini membantu menyederhanakan penyimpanan, mengendalikan biaya, dan meletakkan dasar bagi analisis yang dapat diskalakan. Dengan berinvestasi pada solusi yang tepat saat ini, perusahaan dapat memposisikan diri untuk mengekstrak wawasan yang bermakna, meningkatkan operasi, dan berkembang dalam dunia yang digerakkan oleh data.

Peralatan dan infrastruktur sudah tersedia. Peluang untuk meraih keunggulan sudah di depan mata – sekaranglah saatnya untuk memanfaatkannya.

Tanya Jawab Umum

Apa keuntungan utama menggunakan basis data deret waktu daripada sistem penyimpanan tradisional untuk mengelola data berskala besar?

Basis data deret waktu (TSDB) dibangun khusus untuk mengelola data berstempel waktu dalam jumlah besar dengan efisiensi yang mengesankan, menawarkan manfaat tersendiri dibandingkan dengan sistem penyimpanan tradisional.

Salah satu fitur menonjolnya adalah kemampuan mereka untuk menangani kompresi data dan mengaktifkan pengambilan cepat, yang membuat analisis kumpulan data besar dalam jangka waktu tertentu menjadi mudah. TSDB juga dirancang untuk tingkat konsumsi tinggi dan analitik waktu nyata, menjadikannya sempurna untuk skenario seperti pemantauan berkelanjutan, menemukan anomali, dan mengenali pola saat muncul.

Kekuatan utama lainnya adalah skalabilitasBasis data ini dapat diperluas dengan lancar untuk memenuhi permintaan data yang terus bertambah sambil tetap mempertahankan kinerja terbaik, menjadikannya pilihan yang sangat baik bagi bisnis yang menangani operasi data rumit dan sensitif terhadap waktu.

Bagaimana bisnis dapat mengelola penyimpanan data deret waktu secara efisien agar tetap hemat biaya sekaligus memenuhi kebutuhan retensi dan kepatuhan jangka panjang?

Untuk menangani penyimpanan data deret waktu dengan cara yang efisien dan ramah anggaran, bisnis dapat beralih ke pengurutan data dan teknik kompresiMetode ini bekerja dengan memindahkan data lama atau yang jarang digunakan ke opsi penyimpanan yang lebih terjangkau, sambil tetap membuatnya dapat diakses saat diperlukan. Memasangkannya dengan penyimpanan yang terdefinisi dengan baik kebijakan penyimpanan data memastikan bahwa data yang kedaluwarsa diarsipkan atau dihapus secara otomatis, yang membantu mengelola biaya penyimpanan dan mematuhi standar kepatuhan.

Lebih jauh lagi, bisnis harus secara berkala menilai dan menyempurnakan praktik penyimpanan mereka. Ini dapat mencakup pemanfaatan solusi berbasis cloud yang dapat diskalakan atau penerapan format data yang mengutamakan efisiensi. Dengan mengintegrasikan pendekatan ini, perusahaan dapat mencapai keseimbangan yang cerdas antara kinerja, kebutuhan kepatuhan, dan tetap sesuai anggaran.

Bagaimana jaringan pusat data global meningkatkan kinerja dan keandalan analisis data deret waktu?

Jaringan pusat data di seluruh dunia merupakan kunci untuk meningkatkan kecepatan dan keandalan analisis data deret waktu. Dengan menyebarkan infrastruktur di berbagai lokasi, hal ini membantu mengurangi biaya latensi, menyediakan redundansi, dan mengurangi kemungkinan waktu henti. Pengaturan ini mendukung pemrosesan data secara real-time dan memastikan analisis yang lancar, bahkan selama penggunaan puncak.

Selain itu, memiliki pusat data di berbagai wilayah meningkatkan keamanan dan membantu memenuhi persyaratan regulasi. Hal ini memungkinkan bisnis untuk menyimpan dan memproses data lebih dekat ke tempat data tersebut dihasilkan, sehingga lebih mudah untuk mematuhi peraturan setempat. Kombinasi kecepatan, keandalan, dan kemampuan beradaptasi ini sangat penting untuk meningkatkan skala penyimpanan dan analisis data deret waktu secara efisien.

Tulisan terkait