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Time Series.
Crie com mais rapidez, ganhe conhecimento, reduza custos.

Crie e execute aplicativos analíticos de uso intensivo de dados combinando a flexibilidade do modelo de documento com coleções de séries temporais.

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Imagem em miniatura de vídeo da Visão Geral de Time Series

Implementação de séries temporais

Os dados de série temporal são verdadeiramente agnósticos em relação ao setor. Eles são criados em vários casos de uso, desde serviços financeiros até manufatura inteligente. No entanto, pode ser difícil trabalhar com eles devido ao seu enorme espaço de armazenamento, o que cria desafios adicionais para consultas e análises para extrair informações em tempo real. Nesta conversa, abordaremos os fundamentos dos dados de série temporal e seu uso.

Assista agora

Crie o aplicativo Time Series mais rapidamente

Simplifique e acelere o desenvolvimento de aplicativos com o Time Series collection nativo que lida automaticamente com as complexidades e os desafios dos dados do Time Series, sem a necessidade de instrumentação adicional por parte dos desenvolvedores. Isso significa um tempo de comercialização mais rápido e uma melhor experiência para o desenvolvedor.

Totalmente gerenciado com o Atlas
Uma ilustração de um telefone conectado a dados e uma página da web para simbolizar o desenvolvimento simples de aplicativos.
Uma ilustração de uma lupa ao lado de uma página da web e pontos de dados para representar informações de dados.

Informações analíticas simplificadas

Descobrir insights e padrões a partir de seus dados de série temporal é mais fácil com a API de consulta unificada que inclui funções de janela e operadores temporais avançados para consultas analíticas comuns e complexas.

Saiba mais sobre a API de Consulta

Uma experiência simplificada no site Time Series

Gerencie com perfeição todo o ciclo de vida dos dados de séries temporais - ingestão, armazenamento, análise, visualização e arquivamento. Não há necessidade de se preocupar com o desempenho ou a escalabilidade, pois o armazenamento colunar e a compactação otimizam a velocidade de consulta e a eficiência de custo, mesmo com o crescimento dos dados ao longo do tempo.

Uma ilustração de formas e gráficos de dados que vão para uma caixa verde para representar ciclos de vida de dados perfeitamente gerenciados.
Gráficos de dados, imagens e documentos com uma lupa agrupados em torno de 3 faixas verdes para representar estados de dados simplificados.

Reduza a complexidade e o custo

Elimine bancos de dados especializados e dispendiosos que levam a silos de dados complexos, movimentação de dados e sobrecarga operacional. Em vez disso, gerencie de forma eficiente e segura dados de séries temporais e operacionais em um único banco de dados versátil e moderno.

MongoDB Atlas
“O formato especializado de armazenamento em coluna e o gerenciamento eficiente de dados processam grandes volumes de dados com registro de data/hora com velocidade e precisão. Isso simplifica as operações e possibilita informações em tempo real, ajudando a otimizar nossos serviços e melhorar a experiência do cliente .”
Andrés Murcia
Diretor de Tecnologia da Picap
Leia a história completa
“O formato especializado de armazenamento em coluna e o gerenciamento eficiente de dados processam grandes volumes de dados com registro de data/hora com velocidade e precisão. Isso simplifica as operações e possibilita informações em tempo real, ajudando a otimizar nossos serviços e melhorar a experiência do cliente .”
Andrés Murcia
Diretor de Tecnologia da Picap
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“Os recursos avançados do MongoDB, especialmente as coleções de séries temporais, são essenciais para lidar com grande quantidade de dados do sensor de veículos, incluindo geocodificação e dados de IoT. Isso permite armazenamento e análise eficientes, dando vida a informações valiosas para nossa empresa.”
Hjalmar Van Raemdonck
Vice-presidente da SCALAR, Grupo ZF
Leia a história completa
"Os dados de série temporal são essenciais para o nosso negócio, por isso era crucial escolher um banco de dados que os processasse adequadamente. As coleções de séries temporais do MongoDB maximizam a acessibilidade dos dados e minimiza o armazenamento, integrando-se às coleções padrão, garantindo que estejamos prontos para escalabilidade futura."
Ben Harrison
Diretor de Tecnologia da Ceto
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“Como uma empresa comercial de IoT, gerenciar dados de série temporal é essencial. Com grande quantidade de dados do sensor de ativos no mundo todo, precisávamos de um banco de banco de dados melhor. As coleções de séries temporais do MongoDB fornecem uso otimizado de memória, queries rápidas e agregação poderosa, melhorando o desempenho.”
Christoffer Lange
CEO da Digitread Connect
Leia a história completa

Visão geral do recurso

mdb_time_series

Coleções de séries temporais nativas

Armazene dados de séries temporais em um formato colunar otimizado, reduzindo as demandas de armazenamento e E/S para obter maior desempenho e escala.

mdb_columnar_compression

Formato de armazenamento colunar

Reduza drasticamente o espaço de armazenamento do banco de dados em mais de 90% com o formato de armazenamento colunar e os melhores algoritmos de compactação da categoria.

realm_fast_queries

Análise em tempo real com queries rápidas

Desempenho de query consideravelmente mais rápido com modelo de processamento baseado em blocos projetado para lidar com dados em grande escala em agregações de série temporal.

enterpriseadvanced_ops_manager

Gerenciamento completo do ciclo de vida dos dados

Ofereça suporte a todo o ciclo de vida dos dados Time Series, desde a ingestão, o armazenamento, a análise e a visualização até o arquivamento.

general_features_data_analytics

Suporte avançado para índice

Suporte avançado para índices compostos em todos os campos, juntamente com índices geográficos e agrupados, otimizados para consulta eficiente.

general_features_complexity

Preenchimento de lacunas e densificação

Gerencie pontos de dados ausentes usando funções especializadas de preenchimento de lacunas e densificação.

misc_delete

Modificação de dados refinada

Capacidade de modificar livremente os dados com atualizações e exclusões, oferecendo mais flexibilidade e controle.

general_features_scale_bigger

Dimensione horizontalmente

Distribua horizontalmente grandes conjuntos de dados para reduzir a latência e cumprir os regulamentos de soberania de dados.

Comece a usar
Time Series

Manipule grandes volumes de dados sem esforço com uma solução econômica projetada para atender aos requisitos mais exigentes dos dados do site Time Series.
Ver documentação
Armazene automaticamente os dados do Time Series em um formato colunar especializado, otimizado para alta eficiência de armazenamento, E/S reduzida e consultas de baixa latência.
Leia os documentos
JSON

Forneça insights a partir dos dados do site Time Series

Descubra como aproveitar os dados de séries temporais para criar ótimas experiências de aplicativos.
Uma ilustração de um laptop com barras de informação pairando sobre ele para representar as coleções de séries temporais.

Coleções de séries temporais do MongoDB

Saiba mais sobre as novas coleções de séries temporais e como você pode começar a construí-las hoje.

Saiba mais
Um saco de moedas ao lado de um gráfico de barras.

Evitando os custos ocultos dos bancos de dados adicionais

Saiba como as coleções de séries temporais do MongoDB reduzem a complexidade, diminuem os custos e melhoram o desempenho em comparação com bancos de dados adicionais.

Saiba mais
Uma ilustração de pontos de dados azuis em um gráfico para representar análise com as coleções de séries temporais.

Análise de moeda com coleções de séries temporais

Leia o blog em três partes sobre como criar uma plataforma de análise de moeda com MongoDB Time Series.

Saiba mais

O Atlas Stream Processing é compatível com série temporal

Enviar dados processados downstream para uma coleção de séries temporais.

Saiba mais

Aproveite o Atlas ao máximo

Construa e execute aplicações como IoT e análise financeira com recursos de time series nativas do MongoDB.
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atlas_query_api

Query API

Realize análises em seu Time Series collection usando o Query API unificado e expressivo para descobrir facilmente insights e padrões.

Saiba mais
atlas_charts

Gráficos

Crie gráficos a partir de time-series collection e incorpore visualizações em seu aplicativo para proporcionar uma experiência de usuário rica.

Saiba mais
atlas_online_archive

Arquivo On-line

Automaticamente, os dados antigos do banco de dados são enviados para o armazenamento de objetos na cloud sem perder acesso a eles ou lidar com pipelines de ETL.

Saiba mais

Crie aplicativos de série temporal no MongoDB

Suporta nativamente todo o ciclo de vida dos dados de time series – desde a ingestão, armazenamento, consulta, análise em tempo real e visualização até o arquivamento online.
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