Rosnące wyzwania związane z danymi szeregów czasowych

Dane szeregów czasowych są kluczowym elementem działania współczesnych systemów monitorujących, takich jak IoT, aplikacje fitness czy prognozowanie pogody. Jednak systemy te generują ogromne ilości informacji w krótkim czasie, co prowadzi do gwałtownego wzrostu kosztów przechowywania danych.

W tradycyjnych podejściach stosowane są metody kompresji stratnej lub bezstratnej. Jednak żadna z nich nie oferowała dotąd wystarczająco efektywnego rozwiązania dla danych szeregów czasowych o wysokiej częstotliwości. W odpowiedzi na ten problem powstało narzędzie ATSC (Advanced Time Series Compressor), opracowane przez NetApp Instaclustr we współpracy z Uniwersytetem w Kanberze.

Innowacyjne podejście do kompresji stratnej

ATSC wdraża nowatorskie podejście do kompresji danych, stosując algorytmy stratne. Zamiast zapisywać pełne zestawy danych, narzędzie tworzy funkcje matematyczne, które odzwierciedlają wzorce pierwotnych danych, przechowując jedynie parametry tych funkcji.

Użytkownicy mogą precyzyjnie dostosować poziom stratności danych, co pozwala na znalezienie kompromisu między oszczędnością miejsca a dokładnością analizy. Dzięki temu ATSC pozwala na zachowanie kluczowych informacji, takich jak wzorce i trendy, mimo znacznego ograniczenia wymagań przestrzennych.

Architektura ATSC

ATSC opiera się na zaawansowanych metodach matematycznych, takich jak szybkie transformaty Fouriera (FFT), interpolacja Catmulla-Roma czy funkcje odwrotnie ważone odległością. System analizuje każdy segment danych, wybierając najbardziej efektywną metodę kompresji.

Ten segmentowy sposób przetwarzania pozwala na:

• Równoległe przetwarzanie mniejszych bloków danych, zwiększając wydajność obliczeń.
• Dostosowanie do lokalnych charakterystyk danych.
• Zmniejszenie obciążenia pamięci podczas operacji kompresji i dekompresji.
• Szybki dostęp do wybranych zakresów czasowych bez konieczności odczytu całego zbioru danych.

Wyjątkowa efektywność kompresji

W testach ATSC osiągnął współczynnik kompresji od 46:1 do 880:1, znacznie przewyższając rozwiązania takie jak LZ4 czy Prometheus. To przełomowe podejście sprawia, że dane, które wcześniej wymagały terabajtów przestrzeni, można teraz przechowywać w gigabajtach, bez utraty istotnej wartości analitycznej.

Przykłady zastosowań

Długoterminowa archiwizacja danych

ATSC umożliwia organizacjom efektywne przechowywanie historycznych danych przy znacznie obniżonych kosztach. Rozwiązanie to jest szczególnie przydatne w branżach wymagających utrzymywania pełnych rekordów danych przez wiele lat.

Zbieranie danych o wysokiej częstotliwości

ATSC pozwala zwiększyć częstotliwość próbkowania danych, eliminując jeden z głównych problemów tradycyjnych podejść – wysokie koszty przechowywania. Dzięki temu możliwe jest bardziej precyzyjne monitorowanie procesów i szybkie wykrywanie anomalii.

Monitorowanie operacyjne i wizualizacja

Systemy monitorowania w czasie rzeczywistym, takie jak śledzenie zużycia CPU czy pamięci, mogą znacząco zyskać dzięki ATSC. Matematczne modele wykorzystywane przez narzędzie pozwalają na znaczne oszczędności przestrzeni przy zachowaniu kluczowych wzorców do analizy wizualnej.

Jak zacząć?

ATSC jest dostępny jako projekt open source na platformie GitHub, co umożliwia organizacjom swobodne testowanie i wdrażanie tego rozwiązania. Planowane są również integracje z popularnymi bazami danych, takimi jak ClickHouse czy Apache Cassandra, co jeszcze bardziej usprawni wdrażanie tego narzędzia w różnych środowiskach.

Dzięki transparentności kodu open source oraz możliwościom adaptacji ATSC zapewnia elastyczne i wydajne rozwiązanie, które odpowiada na obecne i przyszłe potrzeby związane z zarządzaniem danymi szeregów czasowych.