Dữ liệu chuỗi thời gian (Time-series Data) là một tập hợp các điểm dữ liệu được sắp xếp theo trình tự thời gian. Các điểm dữ liệu này thường là các phép đo liên tục được thu thập từ cùng một nguồn trong một khoảng thời gian nhất định. Phân tích chuỗi thời gian giúp chúng ta nhận diện và đánh giá các yếu tố, các biến động theo thời gian ảnh hưởng đến giá trị của biến quan sát.
Trong dữ liệu chuỗi thời gian, có hai loại chính: chuỗi thời gian thông thường (regular time series), thường được gọi là số liệu, và chuỗi thời gian bất thường (events), đại diện cho các sự kiện. Dữ liệu chuỗi thời gian được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Ứng dụng của Time-series Data:
- IoT (Internet of Things): Thu thập và phân tích dữ liệu từ các thiết bị kết nối.
- DevOps: Giám sát hiệu suất hệ thống và ứng dụng.
- Phân tích thời gian thực: Xử lý và phân tích dữ liệu ngay khi nó được tạo ra.
- Dự báo kinh tế: Dự đoán xu hướng kinh tế dựa trên dữ liệu lịch sử.
- Tính toán doanh số bán hàng: Phân tích và dự báo doanh số.
- Phân tích lãi: Đánh giá hiệu quả hoạt động tài chính.
- Phân tích thị trường: Nghiên cứu và dự đoán xu hướng thị trường.
- Kiểm soát quy trình và chất lượng: Đảm bảo chất lượng sản phẩm và hiệu quả quy trình sản xuất.
- Phân tích điều tra: Tìm kiếm và phân tích dữ liệu để điều tra các sự kiện.
Mục Lục
Time Series Database (TSDB) là gì?
Cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian (Time Series Database – TSDB) là một loại cơ sở dữ liệu được thiết kế và tối ưu hóa đặc biệt cho việc lưu trữ và xử lý dữ liệu chuỗi thời gian. Dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm các phép đo hoặc sự kiện được theo dõi, giám sát, lấy mẫu và tổng hợp theo thời gian. Các ví dụ bao gồm số liệu máy chủ, giám sát hiệu suất ứng dụng, dữ liệu mạng, dữ liệu cảm biến, sự kiện, click chuột, giao dịch tài chính và nhiều loại dữ liệu phân tích khác.
Mô hình IoT sử dụng Time Series Database
TSDB được xây dựng để xử lý các số liệu và sự kiện được gắn với dấu thời gian, tối ưu hóa cho việc đo lường sự thay đổi theo thời gian. Các thuộc tính chính của TSDB bao gồm: quản lý vòng đời dữ liệu, tóm tắt dữ liệu và khả năng quét phạm vi lớn của nhiều bản ghi.
Ví dụ về dữ liệu chuỗi thời gian trong cuộc sống hàng ngày:
- Hệ thống thương mại điện tử: Thu thập dữ liệu về số lượng giao dịch, giá trị đơn hàng, hàng tồn kho và dữ liệu hậu cần.
- Đồng hồ điện thông minh: Ghi lại dữ liệu tiêu thụ điện hàng giờ và tạo dữ liệu thanh toán theo thời gian thực.
- Cối xay gió: Thu thập dữ liệu thời gian thực về tốc độ quay và tạo ra dữ liệu về tốc độ gió và sản lượng điện.
Các ứng dụng này dựa trên việc đo lường cách mọi thứ thay đổi theo thời gian. Dữ liệu chuỗi thời gian theo dõi các thay đổi đối với toàn bộ hệ thống dưới dạng các bản ghi mới (INSERT), không phải cập nhật (UPDATE). Mỗi nguồn dữ liệu định kỳ gửi các kết quả đo mới, tạo ra một tập hợp dữ liệu được thu thập theo thời gian.
Đặc điểm chính của tập dữ liệu chuỗi thời gian:
- Dữ liệu mới luôn được lưu trữ dưới dạng một mục mới.
- Dữ liệu thường được lưu trữ theo thứ tự thời gian.
- Thời gian là một trục chính (khoảng thời gian có thể đều hoặc không đều).
Tại sao nên sử dụng Time Series Database?
Bạn có thể tự hỏi: Tại sao tôi không thể sử dụng một cơ sở dữ liệu thông thường (ví dụ: cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc NoSQL) cho dữ liệu chuỗi thời gian?
Câu trả lời là bạn hoàn toàn có thể. Tuy nhiên, TSDB đang trở thành loại cơ sở dữ liệu phát triển nhanh nhất hiện nay vì hai lý do chính: khả năng mở rộng (Scale) và tính khả dụng (Availability).
Khả năng mở rộng:
Dữ liệu chuỗi thời gian tích lũy rất nhanh. Ví dụ, một chiếc xe hơi kết nối có thể thu thập tới 4.000 GB dữ liệu mỗi ngày. Các cơ sở dữ liệu thông thường không được thiết kế để xử lý khối lượng dữ liệu lớn như vậy một cách hiệu quả. Cơ sở dữ liệu quan hệ có thể trở nên chậm chạp và tốn kém khi phải xử lý bộ dữ liệu rất lớn. Cơ sở dữ liệu NoSQL có thể hoạt động tốt hơn ở quy mô lớn, nhưng vẫn có thể bị vượt trội bởi các cơ sở dữ liệu được tối ưu hóa riêng cho dữ liệu chuỗi thời gian.
Giám sát hệ thống phần mềm với Time Series Database
Ngược lại, TSDB (có thể dựa trên cơ sở dữ liệu quan hệ hoặc NoSQL) xử lý quy mô hiệu quả bằng cách ưu tiên thời gian. Điều này dẫn đến cải thiện hiệu suất, bao gồm tốc độ nhập cao hơn, truy vấn nhanh hơn theo tỷ lệ và nén dữ liệu tốt hơn.
Tính khả dụng:
TSDB thường bao gồm các chức năng và hoạt động phổ biến cho phân tích dữ liệu chuỗi thời gian, chẳng hạn như chính sách lưu giữ dữ liệu, truy vấn liên tục, tổng hợp thời gian linh hoạt. Ngay cả khi quy mô không phải là vấn đề lớn, các tính năng này có thể cung cấp trải nghiệm người dùng tốt hơn và giúp bạn dễ dàng hơn trong việc làm việc với dữ liệu chuỗi thời gian.
Các trường hợp sử dụng Time Series Database:
Đây là lý do tại sao các nhà phát triển ngày càng áp dụng TSDB cho nhiều trường hợp sử dụng khác nhau:
- Giám sát hệ thống phần mềm: Máy ảo, container, dịch vụ, ứng dụng.
- Giám sát hệ thống vật lý: Thiết bị, máy móc, thiết bị kết nối, môi trường, nhà cửa, cơ thể con người.
- Ứng dụng theo dõi tài sản: Xe, xe tải, container, pallet.
- Hệ thống giao dịch tài chính: Chứng khoán, tiền điện tử.
- Ứng dụng tổ chức sự kiện: Theo dõi dữ liệu tương tác của người dùng.
- Công cụ kinh doanh thông minh: Theo dõi các số liệu quan trọng và sức khỏe tổng thể của doanh nghiệp.
Việc lựa chọn một TSDB phù hợp nhất với mô hình dữ liệu của bạn là rất quan trọng để đảm bảo hiệu quả và hiệu suất tối ưu.