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福建BLUESKY时序数据库案例询问报价 北京美信科技
聊存储，我喜欢从数据的角度切入。我们处在一个大数据时代，数据的规模是-的，那么大数据规模到底是怎样的呢？
根据某研究院发布的统计数据，近年，随着-、5g、aiot等技术的推动，数据量正在地增加。2018年数据总量为33zb，在2019年约达到45zb。按照这样的增长趋势，到2025年，全年将会有175zb的数据产生。
在希捷的首页，有一句话，这里分享给大家：
数据领域将从2019年的45zb增长到2025年的175zb，数据的近30%将需要实时处理，您的企业是否已经做好准备？同样带着这个问题，我们看看实时数据库领域是否做好了准备？
性能低、扩展性差：这些时序数据库大多是为数据中心服务器监控之类简单场景而设计，可支持的数据源数量小、数据源采集指标数目少、tags数目少，无法适应物联网/工业互联网时代对大量数据源的大量指标的高频采集、存储、计算和应用需求；
2. tags数据和主数据更适合使用关系数据库存储：时序数据需要结构化才能变成有价值的信息。比如采集到数字37，那么它是温度、速度还是压力？单位是摄氏度、分钟还是帕斯卡？数据来源于锅炉、水泵还是变压器？设备数据来自生产车间还是在总部？没有这些信息，原始数据无法成为有用的信息。时序数据库大多采用tags来实现这样的功能，当tags数目比较多时性能差；且不易处理tags可能变化和更新的场景。此外时序场景需要主数据信息，而主数据通常存储在关系数据库中，因而使用关系数据库同时存储主数据、时序tags数据和时序指标数据更合适；
朗坤时序数据库trenddb是朗坤公司自主研发的一套大型通用分布式实时数据库管理软件，自主、-、受控、是trenddb的重要特性
?功能完善的可视化工具软件，支持实时监视应用快速构建
?通过对实时数据库-度管理，并提供开放式接口，支撑应用开发
?提供丰富的应用套件，实现对数据的管理
?实时数据库关键技术-，实现-，扩展分析应用
bluesky时间序列化数据库引擎在服务于集团内的客户时，根据集团业务特性做了很多针对性的优化。 然而在hitsdb云产品的打磨过程中逐渐发现，很多针对性的优化很难在公有云上针对特定用户去实施。
于此同时， 在公有云客户使用bluesky时间序列化数据库的过程中，发现了越来越多由于聚合查询导致的问题，比如： 返回数据点过多会出现栈溢出等错误，聚合点过多导致oom， 或者无法完成聚合，实例完全卡死等等问题。这些问题主要由于原始的聚合引擎架构上的缺陷导致。
因此开发团队评估后决定围绕新的聚合引擎架构对bluesky时间序列化数据库引擎进行升级，包含： 存储模型的改造，索引方式的升级，实现全新的流式聚合，数据迁移，性能评测。 本文主要围绕这5个方面进行梳理，重点在“全新的流式聚合部分
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