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Effizientes Abfragen von Milliarden heterogener Telemetriedaten

Wie speichert man Milliarden von Telemetriedaten ohne einheitliches Datenschema? Noch dazu, wenn Endbenutzer diese Zeiträume mit mehr als einer Milliarde Einträgen abfragen, um die Daten interaktiv anhand eines Graphen zu analysieren? Und damit wichtige Informationen bei der Aggregation nicht verloren gehen, sollen Lücken der Aufzeichnungen sowie die Dynamik der Daten erhalten bleiben.

Moritz zeigt eine Möglichkeit, diese Anforderungen mit kontinuierlichen Aggregaten und selbst definierten Aggregationen mit TimescaleDB zu erfüllen.

Vorkenntnisse

Grundkenntnisse in der Speicherung und Analyse großer Datenmengen im IoT-Umfeld

Lernziele

Große Datenmengen mit kontinuierlichen Aggregaten und selbst definierten Aggregationen mit TimescaleDB speichern und analysieren können

Speaker

Moritz Rieger ist seit vier Jahren Teil des Engineering Teams bei tresmo. Als Cloud Native ist er Experte in den Themen DevOps, Infrastruktur, und Backend-Engineering. Er ist zertifiziert als Azure und Kubernetes Application Developer.

Simon Mannes ist seit 5 Jahren Teil des Engineering Teams bei tresmo. Als Full Stack Engineer ist er Experte in den Themen DevOps, Lean Product Development, und Backend-Engineering. Er ist zertifiziert als Azure Application Developer und bloggt über Produktivität und Achtsamkeit für Entwickler.

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