你是否遇到過接入物聯(lián)網設備越來越多，設備屬性復雜，要分析指標緯度太多，而流計算無法靈活變更分析模型，歷史數據也無法回溯分析，更無法進行可視化分析驗證？
你是否遇到過使用開源的 OpenTSDB 來搭建時序集群，發(fā)現(xiàn)運維成本太高，穩(wěn)定性差，遇到問題只能求助社區(qū)，造成業(yè)務流失？
近日發(fā)布的TSDB可以幫忙解決以上所有的問題。它針對時序數據進行存儲結構的優(yōu)化，寫入效率提升百倍以上，存儲成本降低90%，百萬級記錄分析，計算秒級響應。同時，TSDB具備時序洞察能力，實現(xiàn)交互式可視化數據分析，幫助企業(yè)實時掌握數據變化過程，發(fā)現(xiàn)數據異常，降低生產風險，提高生產效能。
很大程度降低存儲成本
時序數據的一大典型特點就是持續(xù)產生，并且每一個數據變化，都會產生一條新的數據條目，所以數據存儲空間會持續(xù)膨脹。如果使用傳統(tǒng)的關系數據庫很快就會遇到瓶頸，而時間序列數據庫TSDB能夠根據時序數據的特點，對時間戳和數據value進行專業(yè)的壓縮，壓縮比可以達到10:1，能夠很大程度上降低存儲成本。
通過TSDB分析時序數據發(fā)現(xiàn)數據價值
TSDB提供專業(yè)的時序分析能力，通過聚合、降精度以及地理位置信息等計算函數支持，能夠基于不同的維度組合分析數據，業(yè)務應用只要按需提交分析函數，TSDB引擎完成計算，應用可直接獲取分析結果。相比傳統(tǒng)的數據庫只具備存儲能力，數據計算分析需要應用開發(fā)，時序數據的分析開發(fā)成本大大降低。
惡劣環(huán)境下實現(xiàn)邊緣數據采集和分析
通常，邊緣環(huán)境下網絡環(huán)境是非常不穩(wěn)定的。如果數據直接上云，非常容易造數據丟失， 阿里云提供的 TSDB Edge 可以支持部署到設備邊緣端，將數據本地化存儲，本地化分析，也能夠支持同步上傳到云端，在網絡不穩(wěn)定的情況下，支持斷點續(xù)傳，保證數據不丟失。
簡單方式體驗TSDB的時序數據分析能力
TSDB提供了時序洞察以及demo數據導入，用戶可以直接寫入自己的業(yè)務時序數據或者導入demo數據，在TSDB的控制臺創(chuàng)建洞察事件，通過指定分析數據、分析時間和分析函數，可以實時獲取可視化的分析結果。
