مقالات التقنية

تطلق InfluxData مجموعة منتجات InfluxDB 3.0 لتحليلات السلاسل الزمنية


انضم إلى كبار المديرين التنفيذيين في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، لمعرفة كيف يدمج القادة استثمارات الذكاء الاصطناعي ويحسنونها لتحقيق النجاح. يتعلم أكثر


تعمل InfluxData على تطوير مجموعة منتجات قاعدة بيانات السلاسل الزمنية InfluxDB اليوم إلى الإصدار 3.0. تهدف إعادة الكتابة الرئيسية إلى توفير المزيد من الأداء والقدرات لتمكين تحليلات البيانات في الوقت الفعلي.

تأسست InfluxData في عام 2012 ، وتعمل على تطوير قاعدة بيانات سلاسل زمنية قائمة على المصدر المفتوح ، مكتوبة بلغة البرمجة Go. تركز قاعدة بيانات السلاسل الزمنية بحكم تعريفها على المهمة الأساسية المتمثلة في تتبع البيانات ذات الطابع الزمني بمرور الوقت ، وهو أمر مفيد عبر مجموعة واسعة من حالات الاستخدام والصناعات. مع الانتقال إلى حافظة منتجات InfluxDB 3.0 ، تتوسع InfluxData إلى أبعد من كونها مجرد قاعدة بيانات سلسلة زمنية لتوفير ما تدعي الشركة أنه قاعدة بيانات تحليلات في الوقت الفعلي.

جزء أساسي من إطلاق منتج InfluxDB 3.0 هو إعادة كتابة كاملة لقاعدة البيانات لتمكين إمكانات تحليلية أفضل. إعادة الكتابة ليست فقط من حيث الكود الجديد ؛ كما تستخدم لغة برمجة مختلفة. محرك التخزين لـ InfluxDB 3.0 هو رمز تمت الإشارة إليه سابقًا باسم InfluxDB IOx وهو مكتوب بلغة برمجة Rust مفتوحة المصدر. محرك التخزين ليس هو الجزء الوحيد من تحديث قاعدة البيانات المكتوب بلغة Rust – يستفيد InfluxDB 3.0 أيضًا من محرك استعلام Apache Arrow DataFusion SQL مفتوح المصدر.

قال بول ديكس ، الشريك المؤسس والمدير التنفيذي للتكنولوجيا في InfluxData لـ VentureBeat: “يعد هذا أحد أكبر التغييرات التي أجريناها من منظور التكنولوجيا الأساسية ، لأنها كانت بمثابة إعادة كتابة جوهرية لقاعدة البيانات بلغة مختلفة تمامًا”. . “لقد مر عامان ونصف من الجهد القوي ، لذلك كان هذا مشروعًا طويل الأجل ، وطرحه في السوق أخيرًا أمر محطم للأعصاب ولكنه مثير أيضًا في نفس الوقت.”

حدث

تحويل 2023

انضم إلينا في سان فرانسيسكو يومي 11 و 12 يوليو ، حيث سيشارك كبار المسؤولين التنفيذيين في كيفية دمج استثمارات الذكاء الاصطناعي وتحسينها لتحقيق النجاح وتجنب المزالق الشائعة.

سجل الان

لماذا احتاج InfluxDB إلى محرك سلسلة زمنية جديد لتمكين التحليلات في الوقت الفعلي

أشار Dix ، الذي كتب الإصدارات الأولى من قاعدة بيانات InfluxDB ، إلى أن ما أصبح واضحًا بمرور الوقت هو قيود محرك السلسلة الزمنية.

كان مستخدمو InfluxDB يحاولون استخدام البرنامج في حالات الاستخدام المختلفة التي لم تتمكن قاعدة البيانات من التعامل معها بشكل جيد. إحدى حالات الاستخدام الشائعة هي التحليلات في الوقت الفعلي ، والتي يمكن أن يكون لها متطلبات معمارية معينة.

من بين التحديات التي واجهتها InfluxDB كانت القدرة على تلبية الحاجة إلى “عدد لا نهائي من العناصر” في قاعدة البيانات. العلاقة الأساسية اللانهائية هي قدرة عمود قاعدة البيانات على احتواء عدد غير محدود من القيم الفريدة ، الأمر الذي يتطلب محرك تخزين واستعلام يمكنه التوسع بطريقة لم تستطع InfluxDB ، قبل الإصدار 3.0.

باستخدام قاعدة بيانات InfluxDB 3.0 ، هناك أيضًا تغيير في تنسيق البيانات سيسهل العمل مع البيانات بشكل عام. في السابق ، استخدم InfluxDB تنسيق بيانات سلسلة زمنية لم يكن مواتًا بشكل خاص لتحليلات البيانات واستخدامها في عمليات النشر الشائعة مثل بحيرات البيانات. باستخدام InfluxDB 3.0 ، تستخدم قاعدة البيانات الآن تنسيق ملف Apache Parquet مفتوح المصدر. نظرًا لأن جميع البيانات موجودة في Parquet ، قال Dix إنه يتوقع أن InfluxDB 3.0 سيكون له تكامل أفضل بكثير مع أنظمة بحيرة البيانات.

لماذا يعتبر Rust في قاعدة البيانات أمرًا جيدًا

في العالم المادي ، الصدأ هو شكل من أشكال الأكسدة التي تعتبر بشكل عام ضارة بمواد مثل الفولاذ.

مع التكنولوجيا ، يعد Rust (كلغة برمجة) أمرًا جيدًا في الواقع – أو على الأقل هذا ما يأمله Dix ، لأن InfluxDB 3.0 سيكون رائدًا كواحد من قواعد البيانات الأولى التي تعتمد على تلك اللغة. أوضح Dix أن Rust هي لغة أنظمة قوية تحتوي أيضًا على مستوى أعلى من التجريدات التي تسهل العمل معها وتساعد المطورين على أن يكونوا أكثر إنتاجية.

قال ديكس: “إن الأدوات التي يمتلكها روست كلغة لكتابة التطبيقات القائمة على الخوادم متعددة الخيوط هي حقًا قوية جدًا”. “إنها أيضًا محسّنة للأداء والتحكم.”

مهمة VentureBeat هو أن تكون ساحة المدينة الرقمية لصناع القرار التقنيين لاكتساب المعرفة حول تكنولوجيا المؤسسات التحويلية والمعاملات. اكتشف إحاطاتنا.

مقالات ذات صلة

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *

زر الذهاب إلى الأعلى