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利用 Redis 解锁时序数据
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Redis 8 来了 — 并且是开源的
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Time Series 简化了 Redis 在物联网、股票价格和遥测等时序用例中的使用。借助 Time Series，您可以快速摄取和查询数百万个样本和事件。
高级工具（例如下采样和聚合）可确保内存占用小，同时不影响性能。使用各种查询进行可视化和监控，并可与 Grafana、Prometheus 和 Telegraf 等常用工具通过内置连接器集成。
简单高效
最简单高效的方法
在 Redis 中存储时序数据。只需几个简单的命令即可实现保留规则、下采样甚至多键查询。
与其他模块紧密耦合
Time Series 与 RedisGears 配合良好，支持异常检测和预测性维护等高级用例。
与常用工具紧密集成
与 Grafana、Prometheus、StatsD 和 Telegraf 等工具快速集成，用于监控、可视化和数据迁移。
异常检测
每秒摄取和处理数百万个带
时间戳的数据点，同时使用
最少资源实现最低延迟。借助 Time Series，可以实时对异常做出反应。
遥测
从内部部署、任何云端或边缘的多个远程设备收集遥测数据，以获取物联网设备的洞察。
应用监控
通过与 Prometheus、Grafana 和 Telegraf 集成，深入了解基础设施和应用健康状况。
RedisInsight 支持您
• 构建和执行查询
• 浏览您的图表
• 浏览、分析和导出结果
作为好处，在构建 RedisGears 脚本时可以更快地迭代。
Time Series 通过双增量压缩自动执行下采样和保留规则，以节省空间的方式存储大型时序数据集。
左侧是原始数据样本。高点基数模糊了整体趋势并需要更多存储空间。右侧是相同数据的下采样表示。Time Series 可以通过聚合一段时间内的许多点来自动执行下采样，从而减少历史数据中的噪声和存储需求。
利用标签和搜索技术，在多个时序对象上实现多种范围查询和聚合，进行实时分析。对遥测应用中的最新值使用增量和减量等计数器操作。
Time Series 通过双增量压缩自动执行下采样和保留规则，以节省空间的方式存储大型时序数据集。
Time Series 集成了流行的S数据收集、分析和监控库，包括用于数据摄取的 Telegraf、用于分析的 Grafana 和带有 Prometheus 适配器的监控仪表板，以及用于检查 Redis 中数据的 RedisInsight。
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