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                GaussDB(for Influx) 收起 展开

                适用:产品开发,测试,学习培训

                 CPU         内存      存储容量     节点数量

                   2核          8G       100GB           3

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                适用:小规模商用,包括运维监控、商业分析、IoT数据分析

                 CPU         内存      存储容量     节点数量

                   16核          64G       1000GB           2

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              为什么选用GaussDB(for Influx)?

              极致性能

              海量时间线,写入性能稳定,大幅超出开源实现,支持每天万亿条监控指标写入,写入性能线性扩展度 > 80%,相同集群规模,写入性能是开源的2倍以上

              • 技术优势

              • 大规模并行分析架构,所有节点并行写入,查询语句在多节点及多核并发执行,向量化查询引擎,大数据量下查询性能更好。


                海量时间线索引管理,提高时间线查找的内存命中率,根据内存负载,动态调整GC频率,加快内存空间回收。


                数据库多副本复制卸载到分布式存储,降低计算节点到存储节点的网络流量。

              海量数据分析

              多维条件组合查询,快速获取目标数据,时序洞察使数据分析更加智能,数据可视化更加多样,赋能全业务场景。

              • 技术优势
              • 支持多维倒排索引及存储摘要索引,轻松高效进行多维条件组合查询,目标数据极速获取。


                时序分析异常检测,支持多种时序异常类型的检测告警,异常可视化直观展示,方便运维人员识别异常,告警策略设置简单,无需机器学习知识背景。


                采用多维时序预测算法,利用多指标间关联关系提高预测准确度,相比传统预测算法准确度提升50%,训练及预测时间从几小时缩短到几分钟,可应用于实时预测场景

              低存储成本

              自适应压缩算法、自动冷热分级存储,相同数据量下存储成本仅有关系型数据库的1/10

              • 技术优势
              • 采用列式存储,数据更加聚集,搭配自适应压缩算法,大大提高数据压缩比


                冷热分级存储,即保证“热”数据高效访问,又节约“冷”数据存储成本

              极致弹性

              传统数据库扩容需要迁移大量数据,需要小时~天级才能完成扩容及数据重均衡。

              • 技术优势
              • 采用Share Nothing + Share Storage架构,多个无状态的计算节点,共享一个有状态的分布式存储引擎。


                集群动态负载均衡,由内部proxy集群提供数据的动态负载均衡,计算层资源利用率高。


                一键下发任务,计算资源分钟级扩容,存储空间秒级扩容。

              应用场景

              IoT传感器时序数据分析,助力万物互联

              • 超强写入

                小批量写入场景性能为开源版本InfluxDB的4.5倍,大批量写入场景性能为开源版本InfluxDB的3.3倍

              • 多维度分析

                支持多维条件组合查询,对海量数据分析得心应手

              • 弹性扩展

                基于计算存储分离的分布式架构,分钟级计算节点扩容,应对业务高峰期

              统一应用运维实时监控,全局把控系统运行状态

              • 海量数据支持

                支持每天万亿条监控指标写入,写入性能线性扩展

              • 异常检测

                支持多种时序异常类型的检测告警,异常可视化直观展示,方便运维人员识别异常,告警策略设置简单,无需机器学习知识背景

              • 智能预测

                采用多维时序预测算法,利用多指标间关联关系提高预测准确度,相比传统预测算法准确度更高

              商业智能,助力商业决策,实现商业价值

              • 多维查询

                支持多维倒排索引及存储摘要索引,轻松高效进行多维条件组合查询,目标数据极速获取

              • 智能分析

                采用多维时序预测算法,利用多指标间关联关系提高预测准确度,相比传统预测算法准确度提升50%,训练及预测时间从几小时缩短到几分钟,可应用于实时预测场景

              低碳经济,绿色发展,数字化能力助力行业转型

              • 亿级时间线支持

                海量时间线,写入性能基本保持稳定且线性增长,大幅超出开源实现

              • 低成本

                列式存储、时序数据自适应压缩算法、自动冷热分级存储,相同数据量下存储成本仅有关系型数据库的1/10

              • 多维查询

                支持多维倒排索引及存储摘要索引,轻松高效进行多维条件组合查询,目标数据极速获取

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