物联网设备监控分析
时序数据库写多读少，对写入能力有很高要求，ChronusDB 支持千亿条结构化数据毫秒级查询。
时序数据库写多读少，对写入能力有很高要求，ChronusDB 支持千亿条结构化数据毫秒级查询。
采用高效的数据压缩技术，减少存储使用空间，有效降低存储成本。
支持近百种聚合函数，提供专业全面的时序数据计算函数支持。
支持降采样精度、数据插值，满足各种复杂的业务数据查询场景。
支持 HTTP API 访问方式。
查询结果支持自定义图形化展现。
实时掌握数据库集群运行状况、性能指标和存储空间使用情况，并通过设置自动告警，实时发现资源瓶颈。
支持数据库集群横向扩展与纵向扩展，存储空间与性能可弹性伸缩。
集群无主协议，业务可连接集群任意 IP 或高可用 IP，使用更加灵活。
支持将数据存储到多个对象存储中，提供数据多磁盘存储和数据冷热分层存储的功能，可大幅降低海量数据存储的成本。
物联网的核心思想就是构建一个可以让所有物体生产数据并挖掘其价值的网络，而通过这个网络采集的数据，是一串按时间维度索引的数据，描述了物联网设备在一个时间范围内的每个时间点上的测量值，是典型的时序序列数据。
ChronusDB 支持高性能的时序数据写入与查询，适用于物联网设备监控分析场景。通过 QingCloud IoT 平台采集用户物联网设备的监控数据，将原始数据全量写入到ChronusDB中，通过其丰富的计算函数支持，可快速分析物联网设备产生的时序数据。
工业大数据的采集为工业创新以及战略性发展提供数据基础，也是打造数字化工厂，实现智能制造，迈向工业 4.0 的必经之路。工业制造企业需要对各种工业生产设备进行实时高效的数据采集和云端汇聚，通过实时的监控系统进行设备状态检测、故障发现及业务趋势分析。
ChronusDB 同样适用于工业制造监控分析场景，通过云端汇聚各类工业设备产生的数据，将设备数据实时高效写入到 ChronusDB 进行存储分析，最终将时序查询结果输出，实现工业制造设备的监控分析。
互联网服务的即时性和稳定性是服务能力的关键指标，通过对大规模应用集群和机房设备的监控，可以实时关注设备运行状态、资源利用率和业务趋势，实现数据化运营和自动化开发运维。
ChronusDB 适用于此类数据的存储和分析，可轻松地大规模存储和分析系统及业务实时监控数据，以了解一段时间内系统及业务的运行情况。
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