Bancos de dados convencionais não dão conta da análise em tempo real. Quando cada milissegundo importa e os dados chegam aos milhões, você precisa de soluções criadas sob medida. Sistemas de análise em tempo real exigem baixa latência de ingestão, alta taxa de transferência de gravação e desempenho rápido em consultas. Além disso, precisam de recursos de downsampling e agregação contínua para visualizações otimizadas.
Requisitos da Análise em Tempo Real
Os sistemas de análise em tempo real precisam atender a alguns requisitos cruciais para garantir eficiência e precisão. A baixa latência de ingestão é essencial, permitindo que os dados sejam consultados logo após a coleta. Isso significa que as informações devem estar disponíveis quase instantaneamente para análise, sem atrasos que possam comprometer a tomada de decisões.
Outro ponto importante é a alta taxa de transferência de escrita. Esses sistemas precisam lidar com milhares, ou até milhões, de operações de escrita por segundo. Essa capacidade garante que nenhum dado seja perdido ou atrasado, mesmo durante picos de atividade. A performance rápida nas consultas também é indispensável. As análises devem fornecer resultados com o mínimo de demora, permitindo que os usuários obtenham insights rapidamente.
Além disso, os sistemas de análise em tempo real necessitam de recursos de downsampling. Isso possibilita a criação de visualizações em diferentes resoluções para atender tanto às necessidades de tempo real quanto às análises históricas. A agregação contínua é outro recurso valioso, permitindo a pré-computação de visualizações para agilizar a atualização de painéis e relatórios. Quer saber mais sobre os desafios da análise de dados? Então, veja como o AIOps pode ajudar a otimizar processos.
Para que tudo isso funcione, é fundamental escolher as ferramentas certas. Bancos de dados especializados e soluções bem configuradas são a chave para o sucesso da análise em tempo real. A seguir, exploraremos algumas opções de bancos de dados otimizados para esse tipo de aplicação.
Time-series databases Especializados
InfluxDB
- Recursos em tempo real: Latência de ingestão abaixo de um segundo; construído para gravações de alto throughput.
- Desempenho de consulta: Otimizado para consultas delimitadas por tempo.
- Agregação: Tasks (anteriormente Continuous Queries) para agregação em tempo real.
🔷 Adequação de caso de uso: Adequado para IoT, monitoramento e análises operacionais.
⚠️ Limitações: O desempenho da consulta pode diminuir com dados de alta cardinalidade.
Prometheus
- Recursos em tempo real: Intervalo de scrape padrão de 10 segundos; arquitetura baseada em pull.
- Desempenho de consulta: Consultas de intervalo rápidas com PromQL.
- Agregação: Regras de gravação para métricas pré-computadas.
🔷 Adequação de caso de uso: Excelente para monitoramento de infraestrutura e aplicativos.
⚠️ Limitações: Não projetado para armazenamento de longo prazo; amostras limitadas pela memória.
VictoriaMetrics
- Recursos em tempo real: Alta taxa de ingestão com baixos requisitos de CPU/memória.
- Desempenho de consulta: Alega um desempenho 20 vezes melhor que o InfluxDB para algumas consultas.
- Agregação: Compatível com regras de gravação do Prometheus.
🔷 Adequação de caso de uso: Métricas de alta cardinalidade em escala.
⚠️ Limitações: Projeto mais recente com conjunto de recursos em evolução.
Soluções Baseadas em PostgreSQL
O PostgreSQL, um sistema de gerenciamento de banco de dados relacional de código aberto, oferece uma base sólida para lidar com dados de séries temporais. Embora não seja especificamente projetado para essa finalidade, o PostgreSQL pode ser adaptado e estendido para atender às necessidades de análise em tempo real, especialmente com o uso de extensões especializadas.
PostgreSQL Padrão
- Recursos em tempo real: Adequado para volumes de dados moderados (~10 mil inserções/seg).
- Desempenho de consulta: Requer indexação cuidadosa e particionamento de tabela.
- Agregação: Materialized views, mas atualização manual necessária.
🔷 Adequação de caso de uso: Aplicações com cargas de trabalho mistas além de apenas séries temporais.
⚠️ Limitações:
- O desempenho diminui significativamente em escala sem extensões.
- Falta de otimizações nativas de séries temporais.
- Carece de recursos integrados projetados explicitamente para dados de séries temporais, como retenção automática de dados, downsampling ou particionamento baseado em tempo.
Para mitigar desafios comuns, desenvolvedores podem usar extensões do PostgreSQL, como o TimescaleDB, projetado especificamente para dados de séries temporais e análise em tempo real.
TimescaleDB
O TimescaleDB é uma extensão open-source para PostgreSQL que transforma o PostgreSQL em um banco de dados de séries temporais de alto desempenho. Essa extensão oferece recursos otimizados para lidar com grandes volumes de dados de séries temporais, permitindo análises rápidas e eficientes. As ferramentas de análise de dados também estão cada vez mais focadas em IA, como podemos ver neste artigo sobre as ferramentas para desenvolvedores de IA.
- Recursos em tempo real: Arquitetura baseada em chunk otimizada para inserções particionadas por tempo.
- Desempenho de consulta: Indexação baseada em tempo para varreduras de intervalo rápidas.
- Agregação: Agregados contínuos para pré-computação em tempo real.
“Os agregados contínuos foram o que realmente me convenceram sobre o Timescale. Passamos de 6,4 segundos para executar uma consulta para 30 ms. Sim, milissegundos.”
— Caroline Rodewig, Senior Software Engineer
🔷 Adequação de caso de uso:
- Aplicações de IoT que combinam metadados de dispositivos com leituras de sensores.
- Sistemas financeiros que exigem análise de séries temporais com dados transacionais.
- Monitoramento de aplicações onde o contexto relacional aprimora as métricas.
- Sistemas industriais que analisam o desempenho de equipamentos em várias dimensões.
- Cargas de trabalho híbridas onde consultas de séries temporais e relacionais devem coexistir.
⚠️ Limitações: Requer PostgreSQL como base; construído sobre arquitetura de banco de dados relacional.
Selecionando o Banco de Dados Certo
Os bancos de dados de séries temporais evoluíram significativamente para atender aos requisitos de análise em tempo real. A escolha ideal depende das características específicas da sua carga de trabalho, infraestrutura existente e experiência da equipe.
“Estou usando o Timescale porque é o mesmo que o PostgreSQL, mas magicamente mais rápido.”
— Florian Herrengt, Co-fundador da Nocodelytics
Por que Desenvolvedores Confiam no Timescale
Usuários aproveitam recursos importantes como Agregados Contínuos, Compressão e Hypertables para:
- Comprimir dados em 90%, mantendo os dados brutos acessíveis.
- Consultar 50 bilhões de linhas em segundos para insights em tempo real.
- Simplificar o gerenciamento de banco de dados para milhões de usuários.
- Economizar US$ 12.000/mês em custos de banco de dados com o Timescale Cloud.
“Para que a manutenção preditiva e a prevenção de colisões forneçam resultados contextualizados e precisos, devemos coletar e processar mais de 100 milhões de pontos de dados por máquina. Usamos hypertables para lidar com esses grandes conjuntos de dados. Salvamos vidas usando o Timescale.”
— Jean-Francois Lambert, Lead Data Engineer da Newtrax
Instale a partir de um Docker container:
- Execute o container TimescaleDB:
docker run -d --name timescaledb -p 5432:5432 -e POSTGRES_PASSWORD=password timescale/timescaledb:latest-pg17
- Conecte-se a um banco de dados:
docker exec -it timescaledb psql -d "postgres://postgres:password@localhost/postgres"
💻 𝗙𝗶𝗻𝗱 𝗨𝘀 𝗢𝗻𝗹𝗶𝗻𝗲!
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