网易时序大数据平台：3000亿日数据处理实践

"网易时间序列大数据平台应用实践分享了网易在构建和应用时间序列大数据平台方面的经验，包括平台架构、核心组件、数据模型以及应用场景。报告指出，该平台每天处理超过3000亿条原始数据，存储量达到40TB以上，并且95%的查询响应时间在100毫秒内。此外，文档还探讨了数据库存储技术选型，如DDB、HBase和ES，以及网易自研的时序数据库NTSDB的特性与优势。NTSDB采用LSM架构，支持数据时间分片、降精度处理、列式存储和分布式集群，确保高性能和高可用性。" 本文档详细介绍了网易时间序列大数据平台的各个关键方面。首先，平台架构展示了如何处理海量的时间序列数据，强调了高效的数据处理能力和快速的查询响应。时序大数据平台的核心组件包括时序数据库，它们对于处理具有时间戳的连续数据至关重要，这些数据通常来自各种传感器和其他设备。 时间序列数据模型被定义为数据源的灵魂，因为它们与时间紧密关联。传感器作为数据源的抽象，无处不在，从而产生大量时序数据。文档讨论了各种应用场景，包括监控和统计分析（OLAP），这些场景要求平台能够处理大规模的实时和历史数据，并支持复杂的查询和聚合操作。 在数据库存储技术选型部分，比较了DDB、HBase、ES以及网易的时序数据库NTSDB。NTSDB在写入能力、查询效率、多维条件查询、聚合能力和降采样等方面表现出色，具备自动TTL和高压缩率，且支持分布式集群和高可用性。其独特的LSM架构和列式存储设计，以及对降精度处理的支持，使其在处理时间序列数据时展现出优越的性能。 NTSDB产品核心优势在于其强大的处理能力，如集群扩展性、多副本支持、读写高可用性和自动故障恢复机制。性能指标展示了在监控和统计分析场景下的优秀表现，进一步证实了NTSDB在时间序列大数据处理中的高效能。 网易时间序列大数据平台提供了一种高效、灵活且适应性强的解决方案，对于需要处理大量时间序列数据的企业和组织具有重要的参考价值。通过深入理解这个平台的设计和实现，可以帮助企业在类似场景中优化数据处理流程，提升业务效率。