时间序列分析

TigerGraph实现时间序列数据实时分析

35 亿
到2023年基于蜂窝基站的物联网连接数量
1.2
$
万亿美元
预计2022年全球物联网技术领域支出
90
%
技术、移动运营商、媒体的高级管理人员专注于物联网的推行
商业挑战
电网物联网数据
网络和 IT 传感器数据
商业挑战
时间序列是指按时间顺序编制索引、列表或绘图的一系列数据点。很多应用可以处理这类数据:主要包括具有关联时间戳的金融交易、随时间不断变化的库存,以及涉及全天候传入的日志和物联网 (IoT) 传感器事件等。物联网 (IoT) 传感器数据分析预计将快速增长,到 2023 年,基于蜂窝基站的物联网连接数量将超过 35 亿

考虑到 2018 年有 90% 的高级管理人员专注于物联网的推行,到2022 年,全球物联网技术支出预计将超过 1.2 万亿美元。为了超越基本监控的范畴,所有组织必须明白如何及时分析席卷而来的物联网传感器及其他时间序列数据,从投资中获取业务收益。
为什么选择原生并行图数据库 TigerGraph 进行时间序列数据分析?
电网物联网数据的时间序列分析
从仪表读数到来自传感器和网络组件的持续信息流,海量的物联网传感器数据涌向公用事业公司。通过与领先的能源和公用事业企业密切合作,TigerGraph 率先推出了原生并行图方法来帮助公司监控和分析电力趋势、检测瓶颈,并提醒工作人员注意电网性能问题。平衡电网需要整合来自电力基础设施多个层级的信号,并通过复杂的线性方程式来匹配需求与供应,这就是深度关联分析在时间序列数据领域的极端应用。

通过TigerGraph来实时处理所有电网IoT (物联网)传感器数据,操作运维人员可以即时响应突如其来的电力需求激增和电力供应降低,从而减少运营风险和成本,同时提高可靠性和效率并改进客户体验。
网络和 IT 传感器数据时间序列分析,以便优化资源
虚拟化在网络和 IT 领域掀起变革,带来了计算、存储和网络资源的池化。网络和 IT 基础架构管理员能够灵活地共享资源,并为多个应用、服务和业务部门部署工作负载。越来越多的数据中心使用物联网传感器来监控每个网络或 IT 资源的运行状况。

TigerGraph 会实时分析与网络和 IT 资源连接的数十万个传感器发送的时间序列数据,以便检测诸如存储阵列、服务器、网络交换机或路由器等资源何时发出损耗信号、需要进行维护或接近其峰值容量。使用 TigerGraph,管理员还可以查明哪些工作负载受到影响以及如何最大限度降低影响。
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