Ventajas del producto

  • Escritura eficiente

    Los datos se escriben en paralelo y en modo distribuido, y se pueden escribir hasta billones de puntos de datos por día.

    Los datos se escriben en paralelo y en modo distribuido, y se pueden escribir hasta billones de puntos de datos por día.

  • Flexibilidad

    Los nodos de cómputo pueden escalarse o reducirse de forma independiente para cumplir con los requerimientos del servicio, y los datos no se migran durante el escalamiento. Los nodos de clúster pueden reducirse o escalarse en cuestión de minutos.

    Los nodos de cómputo pueden escalarse o reducirse de forma independiente para cumplir con los requerimientos del servicio, y los datos no se migran durante el escalamiento. Los nodos de clúster pueden reducirse o escalarse en cuestión de minutos.

  • Tasa de compresión alta

    El algoritmo de compresión dedicado y el almacenamiento orientado a columnas mejoran la tasa de compresión de GaussDB(for Influx) de 5 a 10 veces en comparación con la versión de código abierto.

    El algoritmo de compresión dedicado y el almacenamiento orientado a columnas mejoran la tasa de compresión de GaussDB(for Influx) de 5 a 10 veces en comparación con la versión de código abierto.

  • Consultas eficientes

    GaussDB(for Influx) puede gestionar fácilmente una gran cantidad de tareas de análisis de datos mediante la ejecución de múltiples subprocesos de forma simultánea en diversos nodos.

    GaussDB(for Influx) puede gestionar fácilmente una gran cantidad de tareas de análisis de datos mediante la ejecución de múltiples subprocesos de forma simultánea en diversos nodos.

Escenarios de aplicación

IoT

Análisis de datos de series temporales de sensores de IoT

Las aplicaciones de IoT a menudo requieren un alto nivel de escalabilidad y confiabilidad. GaussDB(for Influx) puede lograr un alto nivel de throughput y concurrencia, que le permite procesar una gran cantidad de conexiones en un período muy reducido y la convierte en una excelente opción para las aplicaciones de IoT.

Ventajas

  • Escritura intensiva

    En escenarios con menor demanda de escritura, el rendimiento de escritura es 4.5 veces mayor que el de la versión de código abierto. Cuando las demandas de escritura son mayores, el rendimiento de escritura es 3.3 veces superior al de la versión de código abierto.

  • Escalabilidad elástica

    Gracias a una arquitectura distribuida con capacidades de almacenamiento y de cómputo separadas, los nodos de cómputo se pueden expandir en minutos para hacer frente a los períodos de mayor actividad.

Transacciones financieras

Transacciones de valores y criptomonedas

GaussDB(for Influx) almacena los extractos bancarios de los usuarios y crea un sistema antifraude para el control de riesgos en los bancos.

Ventajas

  • Consultas eficientes

    GaussDB(for Influx) puede desplegarse en una región cercana a los usuarios, para que estos puedan disfrutar de procesamientos y respuestas más rápidos.

  • Análisis en tiempo real

    Los datos de las series se pueden sincronizar con la nube para analizarlos en tiempo real.

Inteligencia para los negocios

Monitoreo en tiempo real con hardware y software

GaussDB(for Influx) almacena los datos de comportamiento de los usuarios para permitir el marketing de precisión y la creación de perfiles de usuarios.

Ventajas

  • Escrituras y consultas eficientes

    GaussDB(for Influx) puede gestionar billones de puntos de datos por día y admite consultas paralelas de múltiples nodos y subprocesos.

  • Análisis en tiempo real

    Los datos de las series se pueden sincronizar con la nube para ser analizados en tiempo real.

Protección del medioambiente

Recopilación de datos sobre protección ambiental urbana

GaussDB(for Influx) admite la escritura de cantidades masivas de datos de series temporales, lo que la hace estable y confiable para la recopilación de datos de protección ambiental.

Ventajas

  • Escrituras y consultas eficientes

    El motor de consultas vectorizadas, la agregación eficiente y los operadores de consultas de datos de series temporales, como la convolución, pueden procesar eficientemente grandes cantidades de consultas y escrituras de datos simultáneas.

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