Time-Series-Datenbanken ermöglichen es Unternehmen, zeitgestempelte Daten zu speichern. Ein Unternehmen kann eine Time-Series-Datenbank einführen, wenn es Daten in Echtzeit überwachen muss oder wenn es Anwendungen betreibt, die kontinuierlich Daten erzeugen. Einige Beispiele für Anwendungen, die Time-Series-Daten produzieren, sind Netzwerk- oder Anwendungsleistungsüberwachungssoftware (APM)-Tools, Sensordaten von IoT-Geräten, Finanzmarktdaten und eine Reihe von Sicherheitsanwendungen, unter vielen anderen. Time-Series-Datenbanken sind darauf optimiert, diese Daten zu speichern, sodass sie leicht abgerufen und analysiert werden können. Time-Series-Daten werden häufig bei der Durchführung von prädiktiven Analysen oder maschinellen Lernalgorithmen verwendet, um den Benutzern zu ermöglichen, historische Daten zu verstehen, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Einige Big-Data-Verarbeitungs- und Verteilungssoftware kann Time-Series-Speicherfunktionalität bieten.
Um in die Kategorie der Time-Series-Datenbanken aufgenommen zu werden, muss ein Produkt:
Daten basierend auf Zeitstempeln speichern
Daten in Echtzeit verarbeiten
Benutzern ermöglichen, die Daten für die Time-Series-Analyse einfach abzurufen