Introducción
Puede que no estemos al tanto de este hecho, pero usamos bases de datos de series temporales todo el tiempo. Serán aún más relevantes a medida que el Internet de las cosas (IoT) y otras tecnologías revolucionarias continúen desarrollándose. En este artículo, repasaremos qué es una base de datos de series temporales, cuál es su propósito y su impacto en nuestra vida diaria.
¿Qué es una base de datos?
Una base de datos es una colección de datos que se organizan y almacenan de manera correlacionada. Por ejemplo, una lista de contactos es una base de datos física donde anotamos nombres, direcciones, números de teléfono y direcciones de correo electrónico. Creamos perfiles almacenando información correlacionada sobre individuos. Hay varios tipos de datos que una base de datos puede manejar, dependiendo de su estructura o su sistema de gestión.
¿Qué es una base de datos de series temporales?
Una base de datos de series temporales (TSDB) es una base de datos diseñada y optimizada para registrar y almacenar datos que siempre están asociados a un punto específico en el tiempo o que utilizan una marca de tiempo. Esta estructura facilita el análisis cronológico de eventos a lo largo del tiempo desde cualquier fuente de datos. No solo eso, una TSDB puede recibir entradas simultáneas, lo que nos permite analizar y almacenar varios flujos de datos simultáneamente e incluso analizarlos combinados.
Una TSDB tiene dos usos principales:
- Sirve como punto de referencia histórico para cualquier tipo de flujo de datos.
- Realiza análisis de datos complejos y modelos predictivos.
¿En qué se diferencia una base de datos de series temporales?
Una lectura superficial de las definiciones puede hacernos preguntarnos, ¿qué hace que una TSDB sea diferente de otros sistemas de bases de datos como un Sistema de Gestión de Bases de Datos Relacionales (RDBMS) o una base de datos NoSQL? Tanto las bases de datos RDBMS como NoSQL pueden almacenar datos en pares de valores de tiempo de datos. Sin embargo, estructuralmente, son muy diferentes. Los TSDB están especialmente optimizados para escribir datos rápidamente, tienen un algoritmo de compresión superior y tienen un motor de consulta considerablemente más rápido.
En el gráfico a continuación, podemos ver cómo el uso de la CPU se correlaciona con el uso de la RAM en un servidor específico durante un período de tiempo. Esta información se puede almacenar y utilizar de manera eficiente para crear una proyección basada en datos históricos.
Beneficios
Los TSDB son específicamente útiles al investigar y recopilar tendencias de un patrón general o dirección en la que se mueve un conjunto de datos en particular. Dada su naturaleza, también es excelente para observar variaciones extrañas o anomalías de datos en un entorno estable. Dado que todos los registros tienen una marca de tiempo, el libro mayor de los puntos de datos se organiza de forma nativa. Estas bases de datos están configuradas para entregar de manera eficiente los datos a varios motores de procesamiento, simulando el flujo de datos original.
Hemos visto un gran crecimiento en el uso de TSDB desde que se popularizó en 2015, especialmente durante los últimos 12 meses, como se ilustra en este gráfico.
Podemos rastrear una gran cantidad de datos en tiempo real con una velocidad y eficiencia de almacenamiento casi instantáneas. Esta propuesta suena especialmente atractiva para aplicaciones industriales. De hecho, las industrias han acogido esta tecnología desde el principio para aplicaciones que van desde el almacenamiento eficiente de datos de equipos sensoriales hasta el seguimiento rápido de cuellos de botella durante los procesos de fabricación. Por supuesto, este no es el único uso potencial de las TSDB, y una gran parte del desarrollo está ampliando su uso a una gama más amplia de aplicaciones.
Aplicaciones
Otras aplicaciones incluyen el concepto de Internet de las cosas (IoT), con sensores que generan permanentemente datos y comunicaciones dentro de los dispositivos. Una TSDB también ofrece un entorno de trabajo más eficiente y rápido. En este mismo contexto, la implementación de TSDB para sistemas de monitoreo web y seguimiento del rendimiento está ganando popularidad entre los desarrolladores que lo utilizan para identificar problemas y rastrear la estabilidad general de un sistema. Esta compilación de datos también sirve para modelar patrones de visitantes web para ofrecer una mejor experiencia de interfaz de usuario general.
Estas bases de datos también se utilizan ampliamente en modelos predictivos de ventas, demandas, tendencias, ciclos y en el análisis de precios que cambian rápidamente en los mercados financieros. Ha demostrado ser extremadamente útil en operaciones médicas al almacenar y transmitir información desde dispositivos insertados o portátiles.
Sistemas TSDM populares
Tras la popularidad de las TSDB, el desarrollo de sistemas de gestión de bases de datos para el análisis de series temporales se ha disparado. El objetivo es optimizar los algoritmos de almacenamiento de datos existentes que se utilizan para mejorar las experiencias de los clientes. Discutiremos algunas de las opciones más populares a continuación.
1. Base de datos de entrada
InfluxDB es la opción predeterminada para las bases de datos de series temporales. Compatible con todos los sistemas operativos modernos y compatible con una larga lista de lenguajes de programación, este proyecto de código abierto fue presentado por InfluxData en 2013. Ha sido un jugador importante en este espacio desde entonces. Está extremadamente bien optimizado y puede manejar procesos concurrentes con facilidad. El único inconveniente importante es que es difícil de escalar.
2. Prometeo
Inicialmente desarrollado por SoundCloud, este software de código abierto ofrece una alternativa confiable para almacenar datos de series temporales con un enfoque en sistemas y aplicaciones de monitoreo. Puede manejar una cantidad considerable de volumen. Sin embargo, dado que está diseñado para usar una configuración de un solo nodo, podría presentar problemas de escalabilidad.
3. KDB+
KDB+ es un sistema TSDB de alto rendimiento desarrollado y comercializado por Kx Systems. El principal objetivo de diseño de este sistema era procesar miles de millones de entradas de datos en tiempo real para el sistema financiero. Esto se logra principalmente debido a su lenguaje de programación extremadamente eficiente conocido como Q .
Conclusión
En este tutorial, hemos explorado los conceptos básicos de las bases de datos de series temporales. Los TSDB se volverán aún más relevantes con el tiempo a medida que aumente nuestra necesidad de rastrear y almacenar continuamente enormes cantidades de información. Estamos en los albores de los sistemas de modelado totalmente administrados que podrán tomar un proceso de toma de decisiones efectivo basado en datos históricos de una manera más eficiente. Las implicaciones que esto puede tener aún están por verse, pero esta tecnología ha demostrado ser muy beneficiosa para la forma en que almacenamos y procesamos la información.
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