AWS 和 InfluxData 在 Amazon Timestream for InfluxDB 上使用 InfluxDB 3 擴展戰(zhàn)略產(chǎn)品

領(lǐng)先的時間序列數(shù)據(jù)庫InfluxDB的創(chuàng)建者InfluxData公司宣布，向 Amazon Timestream for InfluxDB 提供 InfluxDB 3 Core 和 InfluxDB 3 Enterprise，標(biāo)志著 InfluxDB 3 首次作為托管服務(wù)在 Amazon Web Services（AWS） 上提供，使開發(fā)人員能夠訪問InfluxData的下一代時間序列數(shù)據(jù)庫，而無需管理基礎(chǔ)設(shè)施的開銷。

InfluxDB 3 Core 是一個用于實時應(yīng)用程序的開源、高速、最新數(shù)據(jù)引擎。而InfluxDB 3 Enterprise 為生產(chǎn)環(huán)境增加了高可用性、增強的安全性、性能和可擴展性。

InfluxDB 是領(lǐng)先的時間序列數(shù)據(jù)庫，被數(shù)百萬開發(fā)人員用于構(gòu)建實時系統(tǒng)。InfluxDB 捕獲和分析大量高分辨率數(shù)據(jù)流，為 AI 模型提供預(yù)測性維護和異常檢測的上下文，以便系統(tǒng)能夠檢測、警報和適應(yīng)條件的變化。InfluxDB 專為在任何規(guī)模和任何環(huán)境中的高性能而構(gòu)建，為開發(fā)人員提供管理當(dāng)今最苛刻的工作負(fù)載所需的速度和靈活性。

隨著系統(tǒng)轉(zhuǎn)向?qū)崟r，開發(fā)人員需要能夠在數(shù)據(jù)到達時檢測和響應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施。時間序列在這種轉(zhuǎn)變中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，它不僅可以捕捉發(fā)生了什么，還可以準(zhǔn)確地捕捉變化的時間和方式，使 AI/ML 模型能夠更快地學(xué)習(xí)、更早地預(yù)測并立即采取行動。

InfluxDB 3 專為滿足這些需求而構(gòu)建，可實時處理大量流和傳感器數(shù)據(jù)，為智能自主系統(tǒng)提供動力。隨著 InfluxDB 的 InfluxDB 3 現(xiàn)已在 Amazon Timestream for InfluxDB 上推出，開發(fā)人員可以在不影響性能的情況下實時管理數(shù)百萬個高分辨率數(shù)據(jù)流，并將這些數(shù)據(jù)流無縫連接到 Lambda、SageMaker 和 Kinesis 等 AWS 服務(wù)，以加速 AI/ML 工作流程和實時決策。

“實時不是一種功能。它是每個智能自主系統(tǒng)的基礎(chǔ)?！癐nfluxData 首席執(zhí)行官 Evan Kaplan 說?！皶r間序列通過不斷提供驅(qū)動實時決策的模型來支持人工智能、異常檢測和預(yù)測分析。借助 AWS 上的 InfluxDB 3，開發(fā)人員可以立即采取行動的基礎(chǔ)設(shè)施，立即將大量數(shù)據(jù)流轉(zhuǎn)化為洞察力和行動，毫不拖延?！?/p>

客戶能夠大規(guī)模構(gòu)建實時 AI/ML 應(yīng)用程序和自治系統(tǒng)，這非常令人興奮。通過AWS與 InfluxData 的集成，客戶現(xiàn)在可以在 AWS 上運行 InfluxDB 3，從而消除基礎(chǔ)設(shè)施管理的負(fù)擔(dān)，騰出時間從他們的時間序列數(shù)據(jù)流中創(chuàng)建見解。

KreditBee 首席技術(shù)官 Karthikeyan Krishnaswamy 表示：“隨著我們擴展應(yīng)用程序和基礎(chǔ)設(shè)施，我們需要一個完全托管、可擴展的時間序列數(shù)據(jù)庫，能夠處理近乎實時的分析，同時支持廣泛的指標(biāo)進行詳細(xì)監(jiān)控?！笆聦嵶C明，InfluxDB 的 Timestream 是理想的解決方案，可提供經(jīng)濟高效的高性能監(jiān)控，而無需擔(dān)心每個指標(biāo)或數(shù)據(jù)點的成本。”

為時間序列的未來而構(gòu)建

雖然LLM大模型等人工智能工具擅長生成代碼、副本和圖像，但它們的非確定性意味著它們的輸出本質(zhì)上是不可預(yù)測的。這一核心特征使它們不適合以控制為導(dǎo)向的問題，例如引導(dǎo)工業(yè)設(shè)備、平衡能源網(wǎng)或引導(dǎo)自動駕駛汽車。這些應(yīng)用需要可驗證的結(jié)果，這需要系統(tǒng)以確定性的精度運行。在這些領(lǐng)域中，單個誤讀信號可能導(dǎo)致停機、安全風(fēng)險或代價高昂的中斷，因此每個作都必須被證明是正確的。

高分辨率、高基數(shù)時間序列是現(xiàn)實世界智能的基礎(chǔ)。它不僅捕獲了變化，還捕獲了變化的方式，以及這些變化在相關(guān)信號中的上下文。實時數(shù)據(jù)和上下文的結(jié)合為工業(yè)人工智能和機器學(xué)習(xí)模型提供了自信地采取行動所需的預(yù)測智能。

InfluxDB 3 專為滿足這些需求而構(gòu)建。它每秒攝取數(shù)百萬個獨特的測量值，速度足以捕獲電網(wǎng)中的納秒級變化或工業(yè)機器人的每一個微動作。查詢在 10 毫秒內(nèi)返回，因此預(yù)測模型可以實時學(xué)習(xí)和做出反應(yīng)，通常在操作員意識到存在問題之前。

其內(nèi)置的 Python 處理引擎允許開發(fā)人員在數(shù)據(jù)到達時對其進行豐富和分析，從而在數(shù)據(jù)庫內(nèi)為動態(tài)預(yù)測、異常檢測和警報提供支持。無限基數(shù)確保即使傳感器成倍增加和事件維度爆炸，性能也能保持穩(wěn)定，從而為 AI 系統(tǒng)提供確定性決策所需的高分辨率信號。

企業(yè)級架構(gòu)，簡化運營

適用于 InfluxDB 的 Amazon Timestream 上的 InfluxDB 3 Enterprise 為開發(fā)人員提供了一個強大的引擎，用于大規(guī)模管理時間序列數(shù)據(jù)，同時簡化作并減少基礎(chǔ)設(shè)施開銷。它從第一天起就專為生產(chǎn)而構(gòu)建，具有企業(yè)級功能，例如多區(qū)域持久性、只讀副本、自動故障轉(zhuǎn)移和增強的安全性。其無盤云原生架構(gòu)通過無縫可擴展性和低延遲性能簡化了作，滿足了最苛刻的時間序列工作負(fù)載。對于使用開源進行構(gòu)建的開發(fā)人員來說，他們可以在幾分鐘內(nèi)開始使用 AWS 上的 InfluxDB 3 Core。

Core 和 Enterprise 都包括一個內(nèi)置的處理引擎，這是一個 Python VM，允許開發(fā)人員在數(shù)據(jù)到達時對數(shù)據(jù)運行自定義邏輯，從而允許在沒有外部服務(wù)或管道的情況下進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換、擴充、監(jiān)控和警報。從預(yù)測到異常檢測和故障洞察，處理引擎直接在數(shù)據(jù)庫內(nèi)實時分析和處理流數(shù)據(jù)。

InfluxDB 3 Enterprise 采用 Rust 構(gòu)建，由 Apache Flight、DataFusion、Arrow 和 Parquet 提供支持，在性能、靈活性和規(guī)模方面取得了重大提升，與低成本 S3 對象存儲相結(jié)合，專為速度和效率不受影響的分析工作負(fù)載而設(shè)計。主要功能包括：

·通過內(nèi)置轉(zhuǎn)換、擴充、異常檢測和警報將時間序列轉(zhuǎn)換為實時智能，無需 ETL。

·每秒攝取數(shù)百萬次寫入，無延遲地捕獲高精度數(shù)據(jù)流。

·通過低于 10 毫秒的查找實時查詢數(shù)據(jù)，以更快地獲得見解和決策。

·通過無限基數(shù)輕松擴展，以一致的性能處理海量時序工作負(fù)載。

現(xiàn)已在 Amazon Timestream for InfluxDB 中推出。InfluxDB 3 Core 和 Enterprise 可在 14 個 AWS 區(qū)域的 Amazon Timestream for InfluxDB 上使用。從今天開始，AWS 之前的時間序列數(shù)據(jù)庫 LiveAnalytics 的現(xiàn)有用戶可以遷移到 AWS 上的 InfluxDB 3 Enterprise。

InfluxDB 3 現(xiàn)在是 AWS 控制臺中的默認(rèn)時間序列數(shù)據(jù)庫。