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推薦配置

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    GaussDB(for Influx) 收起 展開

    適用:產(chǎn)品開發(fā),測(cè)試,學(xué)習(xí)培訓(xùn)

     CPU         內(nèi)存      存儲(chǔ)容量     節(jié)點(diǎn)數(shù)量

       2核          8G       100GB           3

    $564.58/月

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  • 收起 展開
    GaussDB(for Influx) 收起 展開

    適用:小規(guī)模商用,包括運(yùn)維監(jiān)控、商業(yè)分析、IoT數(shù)據(jù)分析

     CPU         內(nèi)存      存儲(chǔ)容量     節(jié)點(diǎn)數(shù)量

       16核          64G       1000GB           2

    $2142.82/月

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極致性能

海量時(shí)間線,寫入性能穩(wěn)定,大幅超出開源實(shí)現(xiàn),支持每天萬(wàn)億條監(jiān)控指標(biāo)寫入,寫入性能線性擴(kuò)展度 > 80%,相同集群規(guī)模,寫入性能是開源的2倍以上

  • 技術(shù)優(yōu)勢(shì)

  • 大規(guī)模并行分析架構(gòu),所有節(jié)點(diǎn)并行寫入,查詢語(yǔ)句在多節(jié)點(diǎn)及多核并發(fā)執(zhí)行,向量化查詢引擎,大數(shù)據(jù)量下查詢性能更好。


    海量時(shí)間線索引管理,提高時(shí)間線查找的內(nèi)存命中率,根據(jù)內(nèi)存負(fù)載,動(dòng)態(tài)調(diào)整GC頻率,加快內(nèi)存空間回收。


    數(shù)據(jù)庫(kù)多副本復(fù)制卸載到分布式存儲(chǔ),降低計(jì)算節(jié)點(diǎn)到存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)的網(wǎng)絡(luò)流量。

海量數(shù)據(jù)分析

多維條件組合查詢,快速獲取目標(biāo)數(shù)據(jù),時(shí)序洞察使數(shù)據(jù)分析更加智能,數(shù)據(jù)可視化更加多樣,賦能全業(yè)務(wù)場(chǎng)景。

  • 技術(shù)優(yōu)勢(shì)
  • 支持多維倒排索引及存儲(chǔ)摘要索引,輕松高效進(jìn)行多維條件組合查詢,目標(biāo)數(shù)據(jù)極速獲取。


    時(shí)序分析異常檢測(cè),支持多種時(shí)序異常類型的檢測(cè)告警,異??梢暬庇^展示,方便運(yùn)維人員識(shí)別異常,告警策略設(shè)置簡(jiǎn)單,無(wú)需機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)背景。


    采用多維時(shí)序預(yù)測(cè)算法,利用多指標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)系提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,相比傳統(tǒng)預(yù)測(cè)算法準(zhǔn)確度提升50%,訓(xùn)練及預(yù)測(cè)時(shí)間從幾小時(shí)縮短到幾分鐘,可應(yīng)用于實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)場(chǎng)景

低存儲(chǔ)成本

自適應(yīng)壓縮算法、自動(dòng)冷熱分級(jí)存儲(chǔ),相同數(shù)據(jù)量下存儲(chǔ)成本僅有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的1/10

  • 技術(shù)優(yōu)勢(shì)
  • 采用列式存儲(chǔ),數(shù)據(jù)更加聚集,搭配自適應(yīng)壓縮算法,大大提高數(shù)據(jù)壓縮比


    冷熱分級(jí)存儲(chǔ),即保證“熱”數(shù)據(jù)高效訪問(wèn),又節(jié)約“冷”數(shù)據(jù)存儲(chǔ)成本

極致彈性

傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)擴(kuò)容需要遷移大量數(shù)據(jù),需要小時(shí)~天級(jí)才能完成擴(kuò)容及數(shù)據(jù)重均衡。

  • 技術(shù)優(yōu)勢(shì)
  • 采用Share Nothing + Share Storage架構(gòu),多個(gè)無(wú)狀態(tài)的計(jì)算節(jié)點(diǎn),共享一個(gè)有狀態(tài)的分布式存儲(chǔ)引擎。


    集群動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡,由內(nèi)部proxy集群提供數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡,計(jì)算層資源利用率高。


    一鍵下發(fā)任務(wù),計(jì)算資源分鐘級(jí)擴(kuò)容,存儲(chǔ)空間秒級(jí)擴(kuò)容。

應(yīng)用場(chǎng)景

IoT傳感器時(shí)序數(shù)據(jù)分析,助力萬(wàn)物互聯(lián)

  • 超強(qiáng)寫入

    小批量寫入場(chǎng)景性能為開源版本InfluxDB的4.5倍,大批量寫入場(chǎng)景性能為開源版本InfluxDB的3.3倍

  • 多維度分析

    支持多維條件組合查詢,對(duì)海量數(shù)據(jù)分析得心應(yīng)手

  • 彈性擴(kuò)展

    基于計(jì)算存儲(chǔ)分離的分布式架構(gòu),分鐘級(jí)計(jì)算節(jié)點(diǎn)擴(kuò)容,應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)高峰期

統(tǒng)一應(yīng)用運(yùn)維實(shí)時(shí)監(jiān)控,全局把控系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)

  • 海量數(shù)據(jù)支持

    支持每天萬(wàn)億條監(jiān)控指標(biāo)寫入,寫入性能線性擴(kuò)展

  • 異常檢測(cè)

    支持多種時(shí)序異常類型的檢測(cè)告警,異??梢暬庇^展示,方便運(yùn)維人員識(shí)別異常,告警策略設(shè)置簡(jiǎn)單,無(wú)需機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)背景

  • 智能預(yù)測(cè)

    采用多維時(shí)序預(yù)測(cè)算法,利用多指標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)系提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,相比傳統(tǒng)預(yù)測(cè)算法準(zhǔn)確度更高

商業(yè)智能,助力商業(yè)決策,實(shí)現(xiàn)商業(yè)價(jià)值

  • 多維查詢

    支持多維倒排索引及存儲(chǔ)摘要索引,輕松高效進(jìn)行多維條件組合查詢,目標(biāo)數(shù)據(jù)極速獲取

  • 智能分析

    采用多維時(shí)序預(yù)測(cè)算法,利用多指標(biāo)間關(guān)聯(lián)關(guān)系提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度,相比傳統(tǒng)預(yù)測(cè)算法準(zhǔn)確度提升50%,訓(xùn)練及預(yù)測(cè)時(shí)間從幾小時(shí)縮短到幾分鐘,可應(yīng)用于實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)場(chǎng)景

低碳經(jīng)濟(jì),綠色發(fā)展,數(shù)字化能力助力行業(yè)轉(zhuǎn)型

  • 億級(jí)時(shí)間線支持

    海量時(shí)間線,寫入性能基本保持穩(wěn)定且線性增長(zhǎng),大幅超出開源實(shí)現(xiàn)

  • 低成本

    列式存儲(chǔ)、時(shí)序數(shù)據(jù)自適應(yīng)壓縮算法、自動(dòng)冷熱分級(jí)存儲(chǔ),相同數(shù)據(jù)量下存儲(chǔ)成本僅有關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)的1/10

  • 多維查詢

    支持多維倒排索引及存儲(chǔ)摘要索引,輕松高效進(jìn)行多維條件組合查詢,目標(biāo)數(shù)據(jù)極速獲取

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