大规模时序数据平台

超高并发写入 · 专有时序优化 · 冷热分级存储

问题概述

随着技术的发展和各行各业对数据处理需求的增加，时序数据平台的建设变得尤为重要。时序数据平台主要用于处理和分析具有时间属性的数据，在物联网、工业自动化、金融科技和智慧城市等多个领域都有广泛的应用。目前，企业建设一个高效的时序数据平台，就需要一个可以满足企业数据量高效写入、实时性能高、存储成本低等需求的数据库产品。

YMatrix 具备高效的数据并发写入能力，可实现每秒 10 亿点数据的接入；多模数据处理能力应对多种数据的处理；Domino 流计算引擎支持对数据的实时分析计算；同时，自适应数据压缩、冷热分级存储可以为企业实现更高存储性价比。

实时性要求高

时序数据需要实时生成、写入存储，并支持快速查询，以实现可视化的数据展示。

写入吞吐并发高

在大规模应用性能监控、物联网场景中，海量设备持续产生时序数据，需要解决大规模集群的横向扩展和高性能平稳写入的需求。

数据灵活性高

在物联网场景中，设备元数据、运行时指标等字段总量多，业务变动多，要求数据库具备适应 Schema 灵活变化的能力。

存储成本增长快

由于时序数据增长速度快，每日新增可达数亿条数据，存储的开销随之飙升，亟需数据库具备在存储方面更强的降本能力。