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time-series-database-on-kubernetes-efficient-management-of-massive-internet-of-vehicles-data-kuberneteszha-daeppan-fa-lia-hao-ji-ni-jie-wu-dai-vicky-lee-huawei-cloud-computing-technology-co-ltd.pdf

上传人: 山海 编号:627327 2025-04-21 21页 1.60MB

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本文主要介绍了时间序列数据库在 Kubernetes 上的高效管理,以及 openGemini 项目在物联网和车联网数据存储与分析方面的应用。作者作为华为云数据库创新实验室的时间序列数据库专家和 openGemini 社区的联合创始人,拥有多年分布式数据库和 NoSQL 数据库经验,目前主要致力于 openGemini 的发展。 文章指出,随着越来越多的车辆接入互联网,车联网数据的年增长率达到30%,数据采集频率不断提高,对实时分析提出了挑战。传统的数据存储和处理方式已无法满足高性能、低存储成本和实时分析的需求。相比之下,基于 Kubernetes 的时间序列数据库能有效提升数据处理性能,降低存储成本,满足实时分析的需求。 openGemini 作为 CNCF 时间序列数据库项目,专注于大规模观测性数据的存储和分析,适用于物联网、车联网、DevOps 等领域。openGemini 具有高速写入、低存储成本和实时分析等特点。其关键技术包括 MPP 架构、水平扩展、灵活性、时间序列表、字典编码索引、布隆过滤器等。与 HBase 相比,openGemini 在数据压缩效率方面有显著优势。 文章还通过性能评估数据表明,openGemini 在单节点和多节点场景下,均表现出优于 InfluxDB 的读写性能和数据压缩能力。
"时序数据库在Kubernetes上的高效应用" "如何应对物联网车辆数据的性能与存储挑战" "openGemini关键技术与IoV解决方案探秘"
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