Zaman serisi veritabanları (Time Series Databases - TSDB), zaman damgalarıyla etiketlenmiş verilerin depolanması, işlenmesi ve sorgulanması için optimize edilmiş veritabanlarıdır. Bu tür veritabanları, genellikle zamanla değişen ölçümleri veya olayları kaydetmek için kullanılır. Örnek olarak finansal piyasa verileri, IoT cihazlarından gelen sensör verileri, uygulama performans metrikleri, ve hava durumu kayıtları verilebilir. Zaman serisi veritabanlarının bazı önemli özellikleri şunlardır:
Yüksek Veri Yazma Hızı: Zaman serisi veritabanları, sürekli gelen büyük miktardaki verileri hızlı bir şekilde işlemek ve depolamak için tasarlanmıştır.
Zaman Damgalarına Göre Sorgulama: Veriler, zaman damgalarına göre sıralanır ve sorgulanır, bu da zamanla ilgili sorguların ve analizlerin kolaylaştırılmasını sağlar.
Veri Sıkıştırma ve Saklama: Zaman serisi veritabanları, uzun süreli veri saklamak için veri sıkıştırma teknikleri kullanır, böylece depolama alanından tasarruf sağlarlar.
Trend Analizi ve Tahmin: Bu veritabanları, zaman serisi verilerinin analizine ve trendlerin, döngüsel hareketlerin ve potansiyel gelecekteki davranışların tahminine olanak tanır.
Gerçek Zamanlı İzleme ve Uyarılar: Gerçek zamanlı veri akışları, anlık analiz ve uyarı mekanizmaları sağlayarak, sistem durumunu ve performansını sürekli izlemeye olanak tanır.
Popüler zaman serisi veritabanları arasında InfluxDB, TimescaleDB, Prometheus ve GrafanaLabs'ın Loki'si bulunur. Her biri, farklı kullanım durumları ve gereksinimleri karşılamak üzere benzersiz özellikler ve yetenekler sunar.
İşte popüler zaman serisi veritabanı ürünlerinden bazıları:
InfluxDB: Açık kaynak kodlu, yüksek performanslı bir zaman serisi veritabanıdır. IoT, analitik uygulamalar ve devOps alanlarında yaygın olarak kullanılır.
Prometheus: Açık kaynak kodlu bir izleme ve uyarı aracıdır ve kendi zaman serisi veritabanı motorunu kullanır. Özellikle Kubernetes ve bulut tabanlı uygulamalar için uygun olan Prometheus, gerçek zamanlı izleme ve uyarılar sağlar.
TimescaleDB: PostgreSQL tabanlı, açık kaynak kodlu bir zaman serisi veritabanıdır. Geleneksel SQL sorgularını destekler ve büyük veri setleri üzerinde hızlı analiz yapabilir.
Graphite: Performans izleme için kullanılan başka bir açık kaynak zaman serisi veritabanıdır. Veri toplama ve görüntüleme için kullanılır ve özellikle uygulama metriklerinin izlenmesinde popülerdir.
OpenTSDB: HBase üzerine inşa edilmiş, büyük ölçekli zaman serisi verileri için tasarlanmış bir veritabanıdır. Özellikle büyük miktarda metrik verinin depolanması ve sorgulanması için uygundur.
Microsoft Azure Time Series Insights: Azure tabanlı bir zaman serisi veri analizi ve görselleştirme hizmetidir. Özellikle bulut tabanlı IoT çözümleri için kullanılır.
AWS Timestream: Amazon Web Services tarafından sağlanan, tamamen yönetilen bir zaman serisi veritabanı hizmetidir. Ölçeklenebilirlik ve verimlilik sunarak IoT ve operasyonel uygulamalar için idealdir.
Bu veritabanları, farklı ihtiyaç ve gereksinimleri karşılamak üzere çeşitli özellikler sunar. Seçim yaparken, veritabanının özellikleri, performansı, maliyeti ve ölçeklenebilirliği gibi faktörleri göz önünde bulundurmak önemlidir.Uygulama Log'ları da zaman serisi şeklinde mi tutulur?
Evet, uygulama logları da zaman serisi verileri olarak tutulabilir ve bu yöntem oldukça yaygındır. Uygulama loglarının zaman serisi verisi olarak işlenmesi, logların oluşturulma zamanını temel alarak düzenlenmesi ve analiz edilmesi anlamına gelir. Bu yaklaşımın birkaç önemli avantajı vardır:
Zaman Damgaları ile Düzenleme: Her log girdisi, oluşturulduğu zamanı gösteren bir zaman damgası içerir. Bu, logların zaman sırasına göre sıralanmasını ve incelenmesini kolaylaştırır.
Trend Analizi ve Desen Tanıma: Zaman serisi olarak düzenlenmiş loglar, belirli zaman aralıklarında ortaya çıkan hataların, performans sorunlarının veya diğer önemli olayların tanımlanmasına yardımcı olur. Bu, sistem performansının zamanla nasıl değiştiğinin anlaşılmasını sağlar.
Gerçek Zamanlı İzleme ve Uyarı: Uygulama logları zaman serisi olarak işlendiğinde, gerçek zamanlı izleme sistemleri bu verileri kullanarak anormal durumları hızla tespit edebilir ve gerekli uyarıları yapabilir.
Veri Sıkıştırma ve Etkili Depolama: Zaman serisi veritabanları genellikle veri sıkıştırma teknikleri kullanır, bu da büyük log verilerinin daha verimli bir şekilde depolanmasını sağlar.
Sorgulama ve Analiz Kolaylığı: Zaman damgalarına dayalı sorgular, belirli olayları veya hata desenlerini araştırmayı kolaylaştırır.
Uygulama loglarını zaman serisi olarak tutmak, özellikle sürekli veri üreten ve yüksek hacimli log kayıtları olan büyük ölçekli uygulamalar ve sistemler için idealdir. Zaman serisi veritabanları ve log yönetim araçları (örneğin, Elasticsearch, Splunk, Graylog) bu tür verileri işlemek ve analiz etmek için sıklıkla kullanılır.
Loglar Örnek bir kayıt serisi verir misin?
Elbette, aşağıda örnek bir uygulama log kayıt serisi bulunmaktadır. Bu kayıtlar, tipik bir web uygulamasının sunucu loglarına benzeyebilir ve her girdi, bir zaman damgası, log seviyesi, mesaj ve bazen ekstra bilgiler içerir. Bu tür loglar, uygulamanın durumu ve etkinlikleri hakkında detaylı bilgi sağlar:
2023-12-25T08:15:23.091Z INFO Server başlatılıyor...
2023-12-25T08:15:24.512Z INFO Veritabanı bağlantısı kuruldu.
2023-12-25T08:15:25.203Z WARN Yapılandırma dosyasında eksik parametreler var.
2023-12-25T08:15:25.678Z INFO Dinleme portu: 8080
2023-12-25T08:15:30.897Z INFO Yeni kullanıcı girişi: kullanıcı_id=1234
2023-12-25T08:15:32.456Z ERROR Veritabanı sorgusu başarısız: Sorgu detayları...
2023-12-25T08:15:35.678Z INFO Kullanıcı oturumu sonlandırıldı: kullanıcı_id=1234
2023-12-25T08:15:40.123Z INFO Sağlık kontrolü tamamlandı: Tüm sistemler normal.
2023-12-25T08:15:45.456Z WARN Bellek kullanımı %90'a ulaştı.
2023-12-25T08:15:50.789Z CRITICAL Sistem aşırı yük altında!
Bu kayıtların her biri, aşağıdaki formatı izler:
Zaman Damgası: Log girdisinin oluşturulduğu tarih ve saat (YYYY-MM-DDTHH:MM:SS.mmmZ formatında).
Log Seviyesi: Logun önem derecesini gösterir (örneğin, INFO, WARN, ERROR, CRITICAL).
Mesaj: Log girdisinin açıklaması veya detayları.
Ek Bilgiler: Bazı log girdileri, kullanıcı ID'si gibi ekstra bilgiler içerebilir.
Bu tür log kayıtları, uygulamanın durumunu izlemek, potansiyel sorunları tespit etmek ve sistem performansını değerlendirmek için kullanılır.
Finansal analiz için örnek bir veri serisi verir misin?
Finansal analiz için kullanılan veri serileri genellikle piyasa verilerini içerir ve hisse senetleri, döviz kurları, emtialar gibi çeşitli finansal enstrümanlara ait fiyatları, hacimleri ve diğer ilgili metrikleri kapsar. Aşağıda, örnek bir hisse senedi fiyat veri serisi bulunmaktadır. Bu veriler, belirli bir şirketin hisse senedi fiyatlarının zaman içinde nasıl değiştiğini gösterir:
yaml
Copy code
Tarih Açılış Fiyatı Kapanış Fiyatı En Yüksek En Düşük Hacim
2023-12-20 150.50 152.30 153.00 149.80 1,200,000
2023-12-21 152.30 153.50 154.20 151.50 1,500,000
2023-12-22 153.50 155.00 156.00 152.00 1,800,000
2023-12-23 155.00 154.80 155.50 153.50 1,400,000
2023-12-24 154.80 155.50 156.50 154.00 1,100,000
2023-12-25 155.50 156.70 157.20 155.00 1,200,000
Bu tabloda yer alan sütunlar aşağıdaki gibi tanımlanır:
Tarih: Hisse senedinin işlem gördüğü tarih.
Açılış Fiyatı: O gün için ilk işlem fiyatı.
Kapanış Fiyatı: O günün sonunda kaydedilen son işlem fiyatı.
En Yüksek: O gün içinde kaydedilen en yüksek hisse senedi fiyatı.
En Düşük: O gün içinde kaydedilen en düşük hisse senedi fiyatı.
Hacim: O gün içinde işlem gören toplam hisse senedi sayısı.
Bu tür veri serileri, hisse senedi performansının analizi, trendlerin ve desenlerin belirlenmesi, teknik analiz, ve hisse senedi ticareti stratejilerinin geliştirilmesi gibi çeşitli finansal analizlerde kullanılır.