Series temporales.
Construya más rápido, obtenga información y reduzca los costos.
Desarrolle y ejecute aplicaciones analíticas intensivas en datos combinando la flexibilidad del modelo de documentos con colecciones de time-series.
Implementación de Time Series
Los datos de Time Series son realmente independientes del sector. Se han creado para todos los casos de uso, desde los servicios financieros hasta la fabricación inteligente. Sin embargo, trabajar con ellos puede resultar difícil debido a su enorme espacio de almacenamiento, lo que crea más desafíos a la hora de realizar consultas y análisis para extraer información en tiempo real. En esta charla, abordaremos los fundamentos de los datos de Time Series y su uso.
Desarrolle aplicaciones de time series más rápido
Simplifique y acelere el desarrollo de aplicaciones con colecciones nativas de series temporales que gestionan automáticamente las complejidades y los desafíos de los datos de series temporales, sin necesidad de instrumentación adicional por parte de los desarrolladores. Esto significa un tiempo de comercialización más rápido y una mejor experiencia para los desarrolladores.
Una experiencia de series temporales optimizada
Gestione sin problemas todo el ciclo de vida de los datos de series temporales: ingesta, almacenamiento, análisis, visualización y archivo. No hay necesidad de preocuparse por el rendimiento o la escalabilidad, ya que el almacenamiento y la compresión en columnas optimizan la velocidad de las consultas y la rentabilidad, incluso a medida que los datos crecen con el tiempo.
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Reduce la complejidad y el coste
Elimine las bases de datos especializadas y costosas que conducen a silos de datos complejos, movimiento de datos y gastos operativos generales. En cambio, gestione de manera eficiente y segura los datos de series temporales y operativos dentro de una única base de datos versátil y moderna.
Director de Tecnología, Picap
Director de Tecnología, Picap
Vicepresidente de SCALAR, ZF Group
Director de tecnología, Ceto
CEO, Digitread Connect
Resumen general de características
Colecciones de time series nativas
Almacene los datos de series temporales en un formato de columnas optimizado, lo que reduce las demandas de almacenamiento y E/S para un mayor rendimiento y escala.
Formato de almacenamiento en columnas
Reduzca drásticamente la huella de almacenamiento de su base de datos en más del 90 % con el formato de almacenamiento en columnas y los mejores algoritmos de compresión de su clase.
Análisis en tiempo real con consultas rápidas
Rendimiento de consultas significativamente más rápido con un modelo de procesamiento basado en bloques diseñado para manejar datos a gran escala en agregaciones de Time Series.
Gestión completa del ciclo de vida de los datos
Admita todo el ciclo de vida de los datos de series temporales, desde la ingesta, el almacenamiento, el análisis y la visualización hasta el archivado.
Soporte para índices enriquecidos
Soporte avanzado para índices compuestos en todos los campos, junto con índices geográficos y agrupados, optimizados para consultas eficientes.
Relleno de huecos y densidad
Gestione los puntos de datos que faltan mediante funciones especializadas de densificación y relleno de huecos.
Modificación de datos de grano fino
Posibilidad de modificar libremente los datos con actualizaciones y eliminaciones, lo que le brinda más flexibilidad y control.
Escalar horizontalmente
Distribuya horizontalmente grandes conjuntos de datos para reducir la latencia y cumplir con la normativa de soberanía de datos.
Primeros pasos con
series temporales
Ofrezca información estratégica a partir de datos de series temporales
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Colecciones de time series de MongoDB
Obtén más información sobre las nuevas colecciones de time series y cómo puede empezar a crear aplicaciones de time series hoy mismo.
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Crea aplicaciones de time series en MongoDB
- Colecciones de series temporales
- Compresión columnar
- Consultas y análisis de time series
- Ciclo de vida de los datos automatizados
- Soporte para actualizaciones y eliminaciones
- Compatibilidad con la partición