Sektör lideri AI kapsamına ilişkin en son güncellemeler ve özel içerikler için günlük ve haftalık bültenlerimize katılın. Daha Fazla Bilgi Edinin
AkışVerileri bugün, InfluxDB zaman serisi veritabanı için bir dizi güncelleme yayınladı ve kullanıcılara yeni dağıtım seçenekleri ve gözlemlenebilirlik getirdi.
Bir zaman serisi veritabanı, zaman damgalı (zaman serisi olarak da bilinir) verilerin depolanmasını ve sorgulanmasını optimize eder. Zaman serisi veritabanları, operasyonel izleme ve gerçek zamanlı panoları güçlendirmek de dahil olmak üzere çeşitli kurumsal ve operasyonel kullanım durumlarına sahiptir. Kuruluşlar, sunucu, sistem ve sensör performansını optimize etmeye yardımcı olmak için zaman serisi veritabanlarını yaygın olarak kullanır. Bugüne kadar, InfluxDB 2.0, açık kaynaklı bir teknoloji ve ayrıca InfluxD için Amazon TimestreamB. Daha fazla performans ve diğer gerçek zamanlı veritabanı yetenekleri sağlayan InfluxDB 3.0, InfluxDB Cloud Devoted adlı bir hizmette mevcuttur. Bugün, InfluxData, kuruluşlara şirket içi ve özel bulut dağıtımlarında çalıştırma seçeneği sağlayan InfluxDB Clustered’ın çıkışıyla yeni bir InfluxDB 3.0 seçeneği ekliyor.
Yeni InfluxDB Kümelenmiş hizmetinin yanı sıra InfluxData, InfluxDB tekliflerini daha iyi gözlemlenebilirlik, gösterge panelleri ve performansla iyileştiriyor. Güncellenen yetenekler ve dağıtım seçenekleri, şirketin zaman serisi veri kullanım durumları için kurumsal gereksinimleri karşılamaya devam etme yönündeki devam eden çabasının bir parçasıdır.
InfluxData’nın kurucu ortağı ve CTO’su Paul Dix, VentureBeat’e “Temel olarak veritabanını olgunlaştırma, performansı optimize etme, üründen ihtiyaç duydukları şeyleri aldıklarından emin olmak için erken müşterilerle çalışma konusunda çok fazla çalışma yapıldı,” dedi. “InfluxDB 3.0 temel olarak tüm veritabanının sıfırdan yeniden yazılmasıydı, ilk ürün sürümünden sonra temelde her şeyi ayarlamak ve her şeyi çalışır hale getirmek için yapmanız gereken çok fazla iş var.”
Sunucusuz verinin zaman serisi verileri için very best bir seçenek olmamasının nedeni
Son yıllarda birden fazla veritabanı satıcısı arasında yaygın bir eğilim, sözde sunucusuz veritabanı sunmak olmuştur. Tüm büyük bulut satıcılarının sunucusuz veritabanı teklifleri vardır, vektör veritabanı öncüsü Pinecone dahil olmak üzere önde gelen bağımsız satıcıların bazıları da öyle.
Sunucusuzun temel vaadi, veritabanının yalnızca ihtiyaç duyulduğunda çalışması ve uzun süreli hizmetleri çalıştırmaya gerek kalmaması nedeniyle kullanıcıların paradan tasarruf etmesidir. InfluxData’nın AWS’de mevcut sunucusuz bir teklifi var, ancak Dix, bunun çoğu zaman serisi veritabanı kullanıcısının istediği veya dağıtması gereken birincil yol olmadığını savundu.
Dix, sunucusuz çözümlerin yalnızca ürünü denemek ve sınırlı bir dağıtımda kullanım için ödeme yapmak isteyen InfluxDB müşterilerine hitap ettiğini söyledi.
“Performansın daha kritik olduğu daha büyük kademelerde gördüğümüz hemen hemen her müşteri aslında sunucusuz ortamlar istemiyor, özel ortamlar istiyor ve daha öngörülebilir fiyatlandırma istiyor,” dedi Dix. “Daha büyük müşterilerin çoğu kullanım tabanlı fiyatlandırma fikrine karşı alerjik.”
Sunucusuzda maliyet için sabit bir bileşen yoktur. Adanmış bir veritabanı yaklaşımının aksine, InfluxDB hesaplama için kullanılan sanal makine sayısına ve depolanan veri miktarına göre sabit bir ücret talep eder.
InfluxDB Cloud Devoted ve InfluxDB Clustered’ın her ikisinin de sağladığı özel hizmetlerin, doğrudan zaman serisi verilerinin kullanım durumlarıyla ilgili olmasının nedeni. Dix, kuruluşların genellikle geçici veri analizi için zaman serisi verilerini kullanmadığını açıkladı. Bunun yerine, bazı yaygın uzun süreli süreçlerin her zaman kullanılabilir olması gerekiyor.
Dix, InfluxDB ile kuruluşların bunu genellikle izleme ve öğrenme sistemleri için kullandığını ve bunların da sürekli olarak oldukça tutarlı bir oranda sorgular yürüttüğünü söyledi. Kuruluşlar genellikle InfluxDB’yi gerçek zamanlı panolar için kullanır ve bu da kalıcı bir zaman serisi veritabanı gerektirir.
Zaman serisi veritabanları için yapay zekanın neden ‘sihirli fasulye’ olduğu
Neredeyse her veritabanı sağlayıcısının bir şekilde yapay zeka desteği eklemekten bahsettiği görülse de InfluxData bunlardan biri değil.
Dix, verilerin AI için açıkça çok önemli olduğunu ve veriler olmadan bir modeli eğitemeyeceğinizi vurguladı. Bu amaçla, InfluxDB potansiyel olarak bir modeli eğitmeye yardımcı olmak için kullanılabilir, ancak bu şirketin temel odak noktası değildir.
“Ürünümüze yapay zekayı dahil etmeye ve zaman serisi verilerinin tahminlerini yapmak gibi şeyler yapmaya çalışmıyoruz,” dedi Dix. “Zaman serisindeki yapay zeka tabanlı tahminler sihirli fasulyelerdir, tamamen saçmalıktır.”
Bu, zaman serisi verilerinin tahmin ve öngörü gereksinimlerinin olmadığı anlamına gelmiyor; ancak bu gereksinimlerin yıllardır yapay zeka tabanlı olmayan algoritmalar ve veri bilimi teknikleri tarafından karşılandığı anlamına geliyor.
“Bu araçların hepsi, şeye bağlı olarak, özellikle endüstriyel bir ortamda doğru ve çok faydalı olabilir,” dedi Dix. “Ancak yapay zekayı sihirli bir şekilde daha iyi sonuçlar elde etmek için uygulamaya çalışmak genellikle pek işe yaramaz.”
InfluxData’da zaman serisi veritabanı teknolojisinin geleceği ne?
InfluxDB, önümüzdeki aylarda zaman serisi veritabanı hizmetlerine birkaç önemli teknoloji yeteneği eklemeyi planlıyor.
Dix, bu yılın ilerleyen dönemlerinde InfluxDB’nin daha ayrıntılı erişim kontrol özellikleri ekleyeceğini, sorguların anahtar-değer çiftlerine göre filtrelenmesine ve daha ayrıntılı yazma izinlerine olanak tanıyacağını belirtti.
InfluxData ayrıca Apache Iceberg açık kaynaklı veri gölü tablosu spesifikasyonuna destek eklemek için çalışıyor. Iceberg giderek veri gölleri için fiili bir standart haline geliyor ve Snowflake, Microsoft ve Databricks gibi büyük satıcılar da dahil olmak üzere diğerleri bunu zaten destekliyor.
Dix, “Şu anda üzerinde çalıştığımız şey, Iceberg ile entegrasyon; böylece, temelde tüm verilerinizi InfluxDB’nin içine aktarabilir ve ardından bu veriler bir Iceberg kataloğu olarak da açığa çıkarılabilir; böylece Snowflake, Databricks veya istediğiniz başka bir aracı kullanarak bu verileri sorgulayabilirsiniz” dedi.
Kaynak
