Mejor Bases de Datos de Series Temporales - Página 4
Las bases de datos de series temporales permiten a las empresas almacenar datos con marcas de tiempo. Una empresa puede adoptar una base de datos de series temporales si necesita monitorear datos en tiempo real o si está ejecutando aplicaciones que producen datos de manera continua. Algunos ejemplos de aplicaciones que producen datos de series temporales incluyen herramientas de software de monitoreo del rendimiento de aplicaciones (APM), datos de sensores de dispositivos IoT, datos del mercado financiero y una serie de aplicaciones de seguridad, entre muchas otras. Las bases de datos de series temporales están optimizadas para almacenar estos datos de manera que puedan ser fácilmente extraídos y analizados. Los datos de series temporales se utilizan a menudo al ejecutar análisis predictivos o algoritmos de aprendizaje automático, lo que permite a los usuarios comprender los datos históricos para ayudar a predecir resultados futuros. Algunos software de procesamiento y distribución de grandes volúmenes de datos pueden proporcionar funcionalidad de almacenamiento de series temporales.
Para calificar para la inclusión en la categoría de Bases de Datos de Series Temporales, un producto debe:
Almacenar datos basados en marcas de tiempo Consumir datos en tiempo real Permitir a los usuarios extraer fácilmente los datos para el análisis de series temporalesDestacado Bases de Datos de Series Temporales de un vistazo
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