涂鸦推出NekoDB时序数据库,助力全球客户实现低成本部署

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随着IoT技术逐渐成熟,众多设备产出的数据呈现指数级增长。企业亟需用行之有效的方式管理海量时序数据。由此,各类时序数据库开始成为市场宠儿。与市场需求相悖的是,时序数据库水平参差不齐。纵观市场,过高的部署成本、糟糕的稳定性和无法解决异构性问题等,都让企业搭建时序数据库之路遍布荆棘。为帮助全球客户解决时序数据库部署难题,全球化IoT开发者平台涂鸦智能(NYSE: TUYA,HKEX: 2391)开发出一款高性能分布式时序数据库——NekoDB。涂鸦NekoDB通过高性价比、强稳定性和高延展性的解决方案,满足企业在涉及大规模数据量场景中的存储需求,降低数据存储成本,并保障企业数据稳定。

降低数据存储成本

打造高性价比之选

提及时序数据库,贵好像是迈不过去的坎儿。为何如此之贵?一方面,为了实现高性能存储,企业需要付出大量的时间成本,另一方面,时序数据规模庞大,每天能够产生几十亿甚至上百亿条数据,如果缺少专门的压缩算法和数据结构,只能不断堆砌硬件来支持更大规模的数据量,长此以往,数据存储成本付出将是一个“无底洞”。那么涂鸦NekoDB时序数据库是如何解决这一问题的呢?首先,涂鸦NekoDB时序数据库通过打造独特的存储格式,帮助企业精简数据结构,简而言之,就是为数据“瘦身”,通过对数据进行压缩处理,实现更高压缩比,减少磁盘占用率,降低磁盘存储成本。其次,通过对索引和缓存架构的优化,提升内存利用率,降低磁盘内存浪费,让数据存储工作变得更加高效。最后,涂鸦拥有丰富的智能硬件生态,可提供强大的数据支撑,帮助企业化解复杂数据模型的“顽疾”。涂鸦NekoDB一面降低硬件成本,一面提升磁盘利用率,让数据运营维护简单化。未来,涂鸦还将持续迭代技术能力,为全球客户提供更具性价比的技术赋能,帮助更多用户轻松部署时序数据库。

铸造稳定数据“底盘”

延伸业务场景

大规模数据场景下,时序数据库的稳定性需要进一步提升,目前,市场上大部分时序数据库稳定性较差,一旦企业数据库崩溃,大量数据流失,企业的决策支持将成为“空中楼阁”,前期数据处理所付出的时间与成本也将付诸东流。分布式架构并行处理,能够帮助企业在大规模数据场景下保持数据稳定,而目前市场上大部分时序数据库并不具备分布式的能力。如果是在小规模数据量的场景,这些数据库尚可应对,若数据规模持续扩大,需要大量硬件才能保证数据稳定,从而导致企业后续运维工作加重。基于此,涂鸦NekoDB通过分布式架构和并行处理等,帮助客户在大规模数据、高并发场景下,数据处理工作依然能够有序进行。涂鸦NekoDB通过分布式架构和并行处理技术,将数据分散存储,并在多个节点或服务器上进行处理,将大量时序数据进行切片区分,解决数据库扩展问题。此外,涂鸦NekoDB通过对业务场景定制化设计,帮助客户在大规模数据和高并发场景下有序应对,并将数据进行多副本存储,提高数据可靠性,减少数据占用空间,赋予客户具备数据整合能力,保证数据库运行稳定。除了稳定之外,涂鸦还将以安全合规的数据存储管理技术,保证客户在全球市场通畅无阻。

支持云边协同

提供一站式解决方案

涂鸦NekoDB的高性能存储在降低企业成本、提高存储效率的同时,还能够支持云边协同,大大提升了数据传输与处理的效率,云边协同能够合理分配工作内容,实现管理成本和运营体验的平衡,满足相关行业对数据的延时需求,例如工业、新能源等。为进一步释放数据价值,涂鸦NekoDB拥有的一站式解决方案,可以实现高性能的查询与聚合,帮助企业挖掘数据潜在价值。首先,利用数据可视化工具,让数据变得简单明了;其次,对历史时序数据进行分析,并利用机器学习技术进行趋势预测,为企业提供决策支持。时序数据查询可以分为原始数据查询与聚合数据查询,两者的查询工作极其复杂,如果企业的查询性能过低,将影响后续的趋势推算与结果规律,导致企业竞争力不足。在原始数据查询中,涂鸦NekoDB时序数据库所具备的高性能查询能力,能够以亚秒甚至毫秒级返回查询结果。例如在新能源领域中,涂鸦NekoDB能够对地区、电站运转状态以及能源消耗情况等一系列的原始数据进行查询,并迅速返回结果,通过数据可视化工具,将电站各维度信息汇总为直观易懂的图表形式呈现给用户,用户可以通过时序数据库实时查询电量和出行数据,及时了解能源使用情况和设备状态。 

数据库

在聚合分析查询中,涂鸦NekoDB通过聚合分析,计算新能源设备消耗趋势,评估功率负载,为企业能耗规划提供决策依据,并且能够对新能源汽车出行数据进行路径分析,通过服务里程的历史记录,推算出电站的能耗与使用需求等数据,为企业提供趋势预测,助力企业资源规划升级。涂鸦NekoDB时序数据库通过高性能存储能力,帮助企业降低存储成本,提升数据稳定性,并进一步为企业提供包括能源消耗在内的趋势观测、决策支持等。未来,涂鸦将和全球客户一起,助力客户更高效地将数据资产变为业务资产,继而开拓更丰富的业务场景。

审核编辑 黄宇

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