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Time Series.Concevez plus rapidement, gagnez en visibilité et réduisez les coûts.

Créez et exécutez des applications analytiques à forte intensité de données en combinant la flexibilité du document model avec des collections de time series.

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Image miniature de la vidéo de présentation des time series

Implémentation de Time Series

Les données de time series sont véritablement indépendantes des secteurs. Elles sont créées dans tous les cas d’utilisation, des services financiers à la fabrication intelligente. Cependant, il peut être difficile de travailler avec ces données en raison de l’énorme quantité d’espace de stockage qu’elles occupent, ce qui crée des défis supplémentaires pour l’interrogation et l’analyse afin d’extraire des informations en temps réel. Dans cet exposé, nous aborderons les principes fondamentaux des données de time series et leur utilisation.

Regarder

Créez des applications de time series plus rapidement

Simplifiez et accélérez le développement d’applications grâce à des collections de time series natives qui gèrent automatiquement les complexités et les défis des données de time series sans instrumentation supplémentaire, améliorant ainsi l’expérience des développeurs et accélérant la mise sur le marché.

Entièrement géré avec Atlas
Distribution de données multicloud
Illustration d’un téléphone connecté à des données et d’une page Web représentant un développement d’application simplifié.
Illustration d'une loupe à côté d'une page web et de points de données pour représenter les aperçus des données.

Des informations analytiques simplifiées

Facilitez la découverte d’informations et de schémas à partir de vos données de time series avec une API de requête unifiée dotée de fonctions de fenêtrage enrichies et d’opérateurs temporels pour les requêtes analytiques courantes et complexes.

Découvrez l’API de requête

Une expérience de time series rationalisée

Gérez de manière transparente l’ensemble du cycle de vie des données de time series – ingestion, stockage, analyse, visualisation et archivage. Ne vous souciez plus des performances ou de l’évolutivité : le stockage en colonnes et la compression optimisent la vitesse des requêtes et la rentabilité, y compris lorsque les données augmentent au fil du temps.

Illustration de formes et de graphiques de données se trouvant dans une zone verte pour représenter la gestion facile des cycles de vie des données.
Graphiques de données, images et documents avec une loupe regroupée autour de 3 niveaux verts pour représenter des états de données simplifiés.

Réduisez la complexité et les coûts

Éliminez les bases de données spécialisées et coûteuses qui entraînent des cloisonnements complexes, des mouvements de données et des coûts opérationnels. Gérez efficacement et en toute sécurité les time series et les données opérationnelles au sein d'une seule base de données moderne et polyvalente.

MongoDB Atlas
« Le format de stockage en colonnes spécialisé et la gestion efficace des données traitent de grands volumes de données horodatées avec rapidité et précision. Cela permet de rationaliser les opérations et d’obtenir des informations en temps réel, ce qui contribue à optimiser nos services et à améliorer l’expérience client. »
Andrés Murcia
Directeur de la technologie, Picap
Lire le témoignage complet
« Le format de stockage en colonnes spécialisé et la gestion efficace des données traitent de grands volumes de données horodatées avec rapidité et précision. Cela permet de rationaliser les opérations et d’obtenir des informations en temps réel, ce qui contribue à optimiser nos services et à améliorer l’expérience client. »
Andrés Murcia
Directeur de la technologie, Picap
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« Les riches fonctionnalités de MongoDB, en particulier les Time Series Collections, sont essentielles pour traiter les vastes données de capteurs des véhicules, y compris le géocodage et les données IoT. En bénéficiant ainsi d’un stockage et d’analyses efficaces, notre entreprise dispose d’informations exploitables de grande valeur. »
Hjalmar Van Raemdonck
VP de SCALAR, ZF Group
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« Les données de time series sont au cœur de notre activité ; il était donc crucial de choisir une base de données capable de les gérer correctement. Les MongoDB Time Series Collections optimisent l’accessibilité des données et minimisent le stockage tout en s’intégrant aux collections standard. Nous sommes ainsi prêts pour l’évolutivité future. »
Ben Harrison
Directeur de la technologie, Ceto
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« En tant qu’entreprise de l’IoT industriel, la gestion des séries temporelles est essentielle. Avec de nombreuses données de capteurs provenant d’actifs du monde entier, nous avions besoin d’optimiser notre base de données. Les Time Series de MongoDB permettent une utilisation optimisée de la mémoire, des requêtes rapides et une agrégation puissante, ce qui améliore les performances. »
Christoffer Lange
CEO, Digitread Connect
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Aperçu des fonctionnalités

mdb_time_series

Collections de time series natives

Stockez les données de time series dans un format en colonnes optimisé afin de réduire les demandes de stockage et d’E/S pour des performances et une évolutivité accrues.

mdb_columnar_compression

Format de stockage en colonnes

Réduisez de plus de 90 % l’encombrement du stockage de votre base de données avec un format de stockage en colonnes et des algorithmes de compression avancés.

realm_fast_queries

Analytique en temps réel avec des requêtes rapides

Des performances d’interrogation nettement plus rapides grâce à un modèle de traitement par blocs conçu pour traiter des données à grande échelle dans le cadre d’agrégations de time series.

enterpriseadvanced_ops_manager

Gestion du cycle de vie des données

Prise en charge de l’ensemble du cycle de vie des données de time series, de l’ingestion, du stockage, de l’analyse et de la visualisation à l’archivage.

general_features_data_analytics

Prise en charge d’index enrichis

Prise en charge avancée des index composés sur tous les champs, ainsi que des index géodistribués et regroupés, optimisés pour des requêtes efficaces.

general_features_complexity

Densification et remplissage

Gérez les points de données manquants à l’aide de fonctions spécialisées de remplissage des lacunes et de densification.

misc_delete

Modification précise des données

Possibilité de modifier librement les données avec des mises à jour et des suppressions, vous offrant plus de flexibilité et de contrôle.

general_features_scale_bigger

Évolutivité horizontale

Distribuez horizontalement de grands ensembles de données pour réduire la latence et vous conformer aux réglementations sur la souveraineté des données.

Premiers pas avec les
time series

Traitez sans effort de gros volumes de données grâce à une solution rentable conçue pour gérer les contraintes de données de time series les plus exigeantes.
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Stockez automatiquement les données de time series dans un format en colonnes spécialement optimisé pour une efficacité de stockage élevée, des E/S réduites et des requêtes à faible latence.
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JSON

Obtenez des informations à partir de données de time series

Découvrez comment exploiter les données de time series pour créer d’excellentes expériences d’application.
Illustration d'un ordinateur portable avec des barres d'informations survolant ce dernier pour représenter les collections de time series.

Collections time series MongoDB

Découvrez les nouvelles collections de time series et comment commencer à créer des applications de time series dès aujourd'hui.

En Savoir Plus
Sac de pièces situé à côté d’un graphique à barres.

Éviter les coûts cachés des bases de données complémentaires

Découvrez comment les MongoDB Time Series Collections réduisent la complexité, diminuent les coûts et améliorent les performances par rapport aux bases de données complémentaires.

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Illustration de points de données bleus sur un graphique pour représenter l'analyse avec les collections de time series.

Analyse des devises avec des collections time series

Lisez le blog en trois parties sur la façon de créer une plateforme d’analyse de devises avec les time series MongoDB.

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Atlas Stream Processing prend en charge les time series

Envoyez les données traitées en aval dans une collection Time Series.

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Tirer le meilleur parti d'Atlas

Créez et exécutez des applications telles que l’IoT et l’analyse financière avec les fonctionnalités de time series natives de MongoDB.
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atlas_query_api

Query API

Analysez vos collections de time series à l’aide d’une API de requête unifiée et expressive pour faciliter la découverte d’informations et de schémas.

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atlas_charts

Charts

Créez des graphiques à partir de collections de time series et incorporez des visualisations dans vos applications pour une expérience utilisateur enrichie.

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atlas_online_archive

Archivage en ligne

Hiérarchisez automatiquement les données anciennes hors de la base de données et dans le stockage d’objets dans le cloud sans perdre l’accès à celle-ci ni traiter avec les pipelines ETL.

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Prise en charge native de l’ensemble du cycle de vie des données de time series, de l’ingestion, du stockage, du requêtage, de l’analyse en temps réel et de la visualisation à l’archivage en ligne.
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MONGODB TIME SERIES NATIVES
  • Collections de time-series
  • Compression en colonnes
  • Requêtes et analyses de time series
  • Cycle de vie automatisé des données
  • Prise en charge des mises à jour et des suppressions
  • Prise en charge du sharding