Bewertung:
Das Buch behandelt Zeitreihendatenbanken mit Schwerpunkt auf Open TSDB, aber viele Rezensenten halten den Titel für irreführend, da er eine breitere Abdeckung mehrerer Methoden impliziert. Während einige Teile des Buches nützliche Einblicke bieten, fehlt es dem Buch letztlich an Tiefe und Breite, so dass es sich eher wie ein kurzer Überblick als eine umfassende Ressource anfühlt.
Vorteile:Das Buch bietet eine anständige Einführung in Zeitreihendatenbanken und erörtert die Herausforderungen beim Aufbau skalierbarer Systeme. Die ersten Kapitel bieten wertvolle Einblicke in die Natur von Zeitreihendaten und ihre Bedeutung. Einige Rezensenten schätzen die Klarheit des Textes und die gezielte Untersuchung von Open TSDB.
Nachteile:Der Titel wird als irreführend angesehen, da er eine breitere Erforschung von Zeitreihendatenbanken suggeriert, obwohl er sich in erster Linie auf Open TSDB konzentriert. Viele wichtige Datenbanken und Methoden werden nicht im Detail erwähnt, und dem Buch wird ein Mangel an Tiefe nachgesagt, so dass es eher wie ein Büchlein als eine umfassende Abhandlung wirkt. Außerdem werden die späteren Kapitel als weniger wertvoll angesehen.
(basierend auf 4 Leserbewertungen)
Time Series Databases: New Ways to Store and Access Data
Zeitreihendaten gewinnen immer mehr an Bedeutung, insbesondere mit der rasanten Ausbreitung des Internets der Dinge. Dieser kompakte Leitfaden zeigt Ihnen effektive Wege auf, um große Zeitreihendaten zu sammeln, aufzubewahren und für Analysen zugänglich zu machen. Sie werden die Theorie hinter Zeitreihendatenbanken erforschen und praktische Methoden für deren Implementierung erlernen. Die Autoren Ted Dunning und Ellen Friedman bieten eine detaillierte Untersuchung von Open-Source-Tools wie OpenTSDB und neue Modifikationen, die die Datenerfassung erheblich beschleunigen.
Sie werden lernen:
⬤ Eine Vielzahl von Anwendungsfällen für Zeitreihen.
⬤ Die Vorteile von NoSQL-Datenbanken für große Zeitreihendaten.
⬤ NoSQL-Tabellendesign für hochleistungsfähige Zeitreihendatenbanken.
⬤ Die Vorteile und Grenzen von OpenTSDB.
⬤ Wie man mit R, Go und Ruby auf Daten in OpenTSDB zugreift.
⬤ Wie Zeitreihendatenbanken zu praktischen Projekten des maschinellen Lernens beitragen.
⬤ Wie man mit der zusätzlichen Komplexität von geo-temporalen Daten umgeht.
Tipps für die Analyse von Zeitreihendaten finden Sie in Practical Machine Learning: A New Look at Anomaly Detection, ebenfalls von Ted Dunning und Ellen Friedman.
| ISBN: | 9781491914724 |
| Autor: | |
| Verlag: | |
| Sprache: | Englisch |
| Einband: | Taschenbuch |
| Erscheinungsjahr: | 2015 |
| Seitenzahl: | 60 |
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