آموزش TimescaleDB: ساخت اپلیکیشن‌های سری زمانی مقیاس‌پذیر

آنچه یاد خواهید گرفت:

• درک اصول و اهمیت داده‌های سری زمانی در صنایع مختلف.
• نصب و پیکربندی TimescaleDB بر روی محیط‌های محلی، Docker یا ابری
• توضیح معماری TimescaleDB و چگونگی توسعه دادن PostgreSQL توسط آن
• طراحی مدل‌های داده سری زمانی کارآمد با استفاده از هایپرتیبل‌ها و چانک‌ها
• پیاده‌سازی پارتیشن‌بندی، ایندکس‌گذاری و بهینه‌سازی Schema برای مجموعه داده‌های بزرگ
• دریافت داده‌های سری زمانی از منابع مختلف - دسته‌ای، جریانی یا APIها
• نوشتن کوئری‌های SQL قدرتمند برای تحلیل روندها و الگوهای مبتنی بر زمان
• مقایسه قابلیت‌های کوئری بین TimescaleDB و InfluxDB
• به‌کارگیری تکنیک‌های نگهداری و فشرده‌سازی داده‌ها برای ذخیره‌سازی کارآمد
• ساخت داشبوردها و هشدارهای بلادرنگ با استفاده از Grafana و TimescaleDB
• استفاده از Continuous Aggregates برای تحلیل‌ها و گزارش‌دهی‌های از پیش محاسبه شده
• مقیاس‌دهی TimescaleDB برای بارهای کاری با ورودی بالا با استفاده از معماری چند-نود
• ادغام TimescaleDB با Kafka ،Airflow ،Spark و Prometheus
• پیاده‌سازی امنیت و کنترل‌های دسترسی، رمزگذاری و شیوه‌های انطباق
• بهینه‌سازی عملکرد پایگاه داده و خودکارسازی عملیات پایپ‌لاین
• ساخت و استقرار یک سیستم مانیتورینگ IoT کامل با استفاده از TimescaleDB و Grafana

پیش‌نیازهای دوره

• اشتیاق و اراده برای تأثیرگذاری در جهان!

توضیحات دوره

خوش‌آمدگویی گرم به دوره TimescaleDB برای مهندسان داده: ساخت اپلیکیشن‌های سری زمانی مقیاس‌پذیر توسط Uplatz

TimescaleDB چیست؟

TimescaleDB یک پایگاه داده سری زمانی متن‌باز است که بر روی PostgreSQL ساخته شده است. این پایگاه داده برای ذخیره‌سازی، مدیریت و تحلیل کارآمد داده‌های دارای برچسب زمانی یا متوالی مانند خوانش‌های حسگر IoT، تراکنش‌های مالی، لاگ‌های اپلیکیشن و معیارهای عملکرد طراحی شده است.

TimescaleDB ترکیبی از مقیاس‌پذیری و سرعت یک پایگاه داده سری زمانی با انعطاف‌پذیری و قابلیت اطمینان PostgreSQL است، که به کاربر اجازه می‌دهد از SQL استاندارد برای کوئری ها، الحاق‌ها و تحلیل‌ها استفاده کند و در عین حال از بهینه‌سازی‌های تخصصی برای داده‌های مبتنی بر زمان بهره‌مند شود.

چگونگی عملکرد TimescaleDB

ساخته شده بر روی PostgreSQL

TimescaleDB به عنوان یک افزونه برای PostgreSQL عمل می‌کند، نه یک موتور پایگاه داده جداگانه.
این بدان معناست که تمام ویژگی‌های PostgreSQL را به ارث می‌برد، از جمله:

• تراکنش‌های ACID
• قابلیت‌های غنی SQL
• الحاق‌ها، ایندکس‌گذاری و محدودیت‌ها 
• سازگاری با درایورها، ORMها و ابزارهای PostgreSQL

می‌توانید آن را به صورت محلی، در Docker یا در فضای ابری نصب کنید و به استفاده از سینتکس آشنای SQL ادامه دهید.

Hypertables: مفهوم اصلی

ایده مرکزی در پشت TimescaleDB، هایپرتیبل است.
یک هایپرتیبل، یک جدول منطقی است که داده‌های شما را به طور خودکار به چانک‌های کوچک‌تر و قابل مدیریت‌تر بر اساس زمان (و به صورت اختیاری یک بُعد دیگر مانند شناسه دستگاه یا منطقه) پارتیشن‌بندی می‌کند.

این به TimescaleDB اجازه می‌دهد تا:

• سرعت درج داده‌ها را با نوشتن فقط در جدیدترین چانک افزایش دهد.
• کوئری ها را با اسکن کردن فقط چانک‌های مرتبط بهینه‌سازی کند.
• میلیاردها ردیف را بدون پارتیشن‌بندی دستی مدیریت کند.

به عبارت دیگر، یک هایپرتیبل شبیه یک جدول SQL معمولی به نظر می‌رسد اما مانند یک پایگاه داده سری زمانی توزیع‌شده مقیاس‌پذیر است.

چانک‌ها و پارتیشن‌بندی خودکار

هر چانک نشان‌دهنده داده‌ها برای یک بازه زمانی خاص (مثلاً یک روز یا یک هفته) است.
وقتی داده‌های جدیدی وارد می‌شود، TimescaleDB به طور خودکار آن را در چانک مناسب قرار می‌دهد.
هنگامی که داده‌ها را کوئری می‌کنید، فقط چانک‌هایی که با فیلترهای زمانی شما مطابقت دارند واکشی می‌شوند که عملکرد را به طور چشمگیری بهبود می‌بخشد.

این رویکرد به TimescaleDB اجازه می‌دهد تا مجموعه داده‌های بسیار بزرگ را در دوره‌های طولانی به طور کارآمد مدیریت کند.

تجمیع‌های پیوسته 

برای سرعت بخشیدن به تحلیل‌ها، TimescaleDB از Continuous Aggregates پشتیبانی می‌کند. نماهای مادی‌سازی‌شده که به طور خودکار نگهداری می‌شوند و نتایج از پیش محاسبه شده مانند میانگین‌های ساعتی یا مجموع‌های روزانه را ذخیره می‌کنند.
این کار هزینه محاسبه مکرر تجمیع‌ها روی مجموعه داده‌های بزرگ را کاهش می‌دهد و امکان داشبوردسازی سریع و بلادرنگ را فراهم می‌کند.

نگهداری و فشرده‌سازی داده‌ها

TimescaleDB مدیریت چرخه عمر داده‌ها را به صورت خودکار فراهم می‌کند:

• سیاست‌های نگهداری به شما امکان می‌دهند داده‌های قدیمی را پس از یک دوره زمانی مشخص به طور خودکار حذف یا آرشیو کنید.
• سیاست‌های فشرده‌سازی استفاده از فضای ذخیره‌سازی را تا 90% کاهش می‌دهند در حالی که عملکرد سریع کوئری حفظ می‌شود.

این ویژگی‌ها TimescaleDB را برای ذخیره‌سازی طولانی‌مدت سری زمانی مقرون‌به‌صرفه می‌کند.

مقیاس‌پذیری

TimescaleDB از مقیاس‌دهی عمودی و افقی پشتیبانی می‌کند:

• مقیاس‌دهی عمودی: اجرا روی ماشین‌های بزرگتر با حافظه و CPU بیشتر
• مقیاس‌دهی افقی: استفاده از تنظیمات چند-نود با یک نود هماهنگ‌کننده (برای برنامه‌ریزی کوئری) و چندین نود داده (برای ذخیره چانک‌ها)

این امکان را می‌دهد تا برای مدیریت ترابایت‌ها یا حتی پتابایت‌ها داده سری زمانی مقیاس‌پذیر شود.

کوئری و تحلیل بلادرنگ

از آنجا که TimescaleDB از SQL استاندارد استفاده می‌کند، می‌توانید کوئری های تحلیلی پیچیده انجام دهید، مانند:

• تجمیع معیارها در بازه‌های زمانی
• مقایسه داده‌ها بین بازه‌های زمانی
• الحاق داده‌های سری زمانی با جداول رابطه‌ای

می‌توانید از آن با ابزارهای مصورسازی مانند Grafana برای ساخت داشبوردها و هشدارها جهت مانیتورینگ بلادرنگ استفاده کنید.

ادغام‌ها و اکوسیستم

TimescaleDB به راحتی با موارد زیر ادغام می‌شود:

• Grafana برای داشبوردها و مصورسازی
• Kafka یا MQTT برای دریافت بلادرنگ.
• Apache Airflow یا Spark برای پایپ‌لاین‌های داده
• Python ،R یا ابزارهای BI برای تحلیل و گزارش‌دهی

این امر آن را برای استفاده در محیط‌های مهندسی داده، DevOps، اینترنت اشیاء (IoT) و تحلیل مناسب می‌سازد.

به طور خلاصه، TimescaleDB یک پایگاه داده مقیاس‌پذیر مبتنی بر SQL است که برای بارهای کاری سری زمانی بهینه‌سازی شده است. این پایگاه داده پارتیشن‌بندی، تجمیع، فشرده‌سازی و نگهداری داده‌ها را خودکار می‌کند و به سازمان‌ها اجازه می‌دهد تا داده‌های وابسته به زمان با حجم بالا و مقیاس بزرگ را مدیریت کنند، در حالی که سازگاری کامل با PostgreSQL را حفظ می‌نمایند.

توضیحات دوره

داده‌های سری زمانی در قلب دنیای دیجیتال امروز قرار دارند و همه چیز از دستگاه‌های IoT و سیستم‌های مالی گرفته تا پلتفرم‌های مانیتورینگ و تحلیل DevOps را نیرو می‌بخشند.
TimescaleDB، که بر روی PostgreSQL ساخته شده است، یکی از قدرتمندترین و مقیاس‌پذیرترین پایگاه‌های داده برای مدیریت کارآمد داده‌های دارای برچسب زمانی است.

این دوره جامع، دانشجو را از مبانی داده‌های سری زمانی تا ساخت سیستم‌های تحلیلی دنیای واقعی با استفاده از TimescaleDB ،PostgreSQL و Grafana پیش می‌برد.
یاد خواهید گرفت که چگونه داده‌ها را در مقیاس بزرگ مدل‌سازی، دریافت، کوئری، فشرده‌سازی و مصورسازی کنید، همه این‌ها در حالی که از قابلیت اطمینان SQL استاندارد و PostgreSQL استفاده می‌کنید.

از طریق درس‌های عملی و مثال‌های کاربردی، مهارت‌های لازم برای طراحی، استقرار و مدیریت راهکارهای سری زمانی با عملکرد بالا برای اپلیکیشن‌های داده‌محور مدرن را کسب خواهید کرد.

آنچه خواهید آموخت

• درک اینکه داده سری زمانی چیست و در کجا استفاده می‌شود.
• نصب و پیکربندی TimescaleDB در محیط‌های محلی یا ابری
• یادگیری اینکه چگونه TimescaleDB با هایپرتیبل‌ها و چانک‌ها PostgreSQL را گسترش می‌دهد.
• طراحی Schemas بهینه برای مدل‌سازی داده‌های سری زمانی
• دریافت حجم زیادی از داده‌ها به صورت کارآمد از منابع متعدد
• کوئری و تجمیع داده‌های دارای برچسب زمانی با استفاده از SQL و continuous aggregates
• پیاده‌سازی سیاست‌های نگهداری و فشرده‌سازی برای ذخیره‌سازی مقرون‌به‌صرفه
• ساخت داشبوردها و هشدارهای بلادرنگ با TimescaleDB + Grafana
• مقایسه TimescaleDB و InfluxDB برای بارهای کاری ترکیبی سری زمانی
• مقیاس‌دهی TimescaleDB با استفاده از معماری چند-نود برای استفاده سازمانی
• ادغام TimescaleDB با Kafka ،Airflow ،Spark و Prometheus
• پیاده‌سازی کنترل دسترسی کاربر، رمزگذاری و سیاست‌های امنیتی
• ساخت یک پروژه کامل سیستم مانیتورینگ IoT از ابتدا تا انتها

مخاطبان این دوره

• مهندسان داده که سیستم‌های تحلیل و پایپ‌لاین‌های سری زمانی قوی می‌سازند.
• مدیران پایگاه داده (DBAs) که PostgreSQL را برای بارهای کاری سری زمانی بهینه‌سازی می‌کنند.
• توسعه‌دهندگان Backend که لاگ‌های رویداد، معیارها و داده‌های تله‌متری را مدیریت می‌کنند.
• مهندسان IoT که داده‌های حسگر یا دستگاه را به طور کارآمد ذخیره و تحلیل می‌کنند.
• مهندسان DevOps / SREها که معیارهای سیستم را با استفاده از TimescaleDB و Grafana مانیتور می‌کنند.
• تحلیلگران و دانشمندان داده که با مجموعه داده‌های مبتنی بر زمان کار می‌کنند.
• دانشجویان یا علاقه‌مندان به تکنولوژی که می‌خواهند به ابزارهای مدرن زیرساخت داده مسلط شوند.

پیش‌نیازها

• درک اولیه از SQL و پایگاه‌های داده رابطه‌ای (آشنایی با PostgreSQL کمک‌کننده است).
• تجربه‌ای در تحلیل داده، ETL یا توسعه Backend
• دانش قبلی از TimescaleDB لازم نیست. دوره از ابتدا شروع می‌شود.

TimescaleDB برای مهندسان داده: ساخت اپلیکیشن‌های سری زمانی مقیاس‌پذیر - سرفصل دوره

درس 1 – شروع کار

• مقدمه‌ای بر TimescaleDB
• نصب (محلی، Docker، ابری)
• مروری بر مفاهیم و معماری سری زمانی

درس 2 – مدل‌سازی داده‌های سری زمانی

• طراحی شِماهای مبتنی بر زمان
• درک hypertables و chunks
• ایندکس‌گذاری و بهینه‌سازی عملکرد شِما

درس 3 – دریافت داده‌ها

• تکنیک‌های دریافت دسته‌ای و جریانی
• مدیریت داده‌های با تأخیر یا خارج از ترتیب
• مثال‌های دریافت داده در دنیای واقعی

درس 4 – کوئری داده‌های دارای برچسب زمانی (TimescaleDB + InfluxDB)

• نوشتن کوئری‌های SQL برای تحلیل سری زمانی
• استفاده از continuous aggregates
• مقایسه کوئری‌های TimescaleDB در مقابل InfluxDB

درس 5 – نگهداری و فشرده‌سازی داده‌ها

• پیاده‌سازی سیاست‌های نگهداری 
• فشرده‌سازی و آرشیو داده‌های تاریخی
• مدیریت تعادل بین فضای ذخیره‌سازی و عملکرد

درس 6 – کوئری ها و هشدارهای بلادرنگ (TimescaleDB + InfluxDB + Grafana)

• ایجاد داشبوردهای زنده با Grafana
• ساخت هشدارها و آستانه‌های بلادرنگ
• ترکیب چندین منبع داده

درس 7 – مقیاس‌دهی TimescaleDB

• مقیاس‌دهی عمودی و افقی
• تنظیمات چند-نود و هایپرتیبل‌های توزیع‌شده
• بهترین شیوه های تنظیم عملکرد 

درس 8 – ادغام‌ها و پایپ‌لاین‌ها

• اتصال با Kafka ،Spark و Airflow
• ساخت گردش‌کارهای ETL
• خودکارسازی پایپ‌لاین‌های تحلیلی

درس 9 – امنیت و کنترل دسترسی

• پیاده‌سازی نقش‌ها و مجوزهای کاربر
• ایمن‌سازی اتصالات و رمزگذاری
• انطباق و حسابرسی

درس 10 – پروژه سیستم مانیتورینگ IoT

• طراحی مدل داده IoT
• دریافت و مصورسازی داده‌های حسگر
• ساخت داشبورد کامل IoT با TimescaleDB + Grafana

چه چیزی این دوره را منحصر‌به‌فرد می‌کند؟

• عملی و پروژه‌محور: سیستم‌های واقعی را گام‌به‌گام می‌سازید.
• یادگیری مبتنی بر SQL: از دانش PostgreSQL برای موارد استفاده مدرن سری زمانی بهره می‌برید.
• تمرکز بر عملکرد و مقیاس‌پذیری: یاد می‌گیرید میلیاردها ردیف را به طور کارآمد مدیریت کنید.
• پوشش گردش‌کار از ابتدا تا انتها: از مدل‌سازی داده تا مصورسازی و هشداردهی.

پس از اتمام این دوره

قادر خواهید بود با اطمینان راهکارهای داده سری زمانی مقیاس‌پذیر، بلادرنگ و آماده تحلیل را با استفاده از TimescaleDB طراحی و پیاده‌سازی کنید، آماده برای نیرو بخشیدن به اپلیکیشن‌ها در IoT، امور مالی، DevOps و فراتر از آن است.

این دوره برای چه کسانی مناسب است؟

• مهندسان داده – که نیاز به ساخت پایپ‌لاین‌های سری زمانی قوی برای تحلیل و مانیتورینگ دارند.
• تحلیلگران داده – که می‌خواهند داده‌های مبتنی بر زمان را با استفاده از SQL و Grafana کوئری و مصورسازی کنند.
• دانشمندان داده – که نیاز به پیش‌پردازش و تحلیل مجموعه داده‌های زمانی بزرگ دارند.
• متخصصان هوش تجاری (BI) – که تحلیل‌های سری زمانی را به داشبوردها و گزارش‌های موجود اضافه می‌کنند.
• مدیران پایگاه داده (DBAs) – که به دنبال بهینه‌سازی PostgreSQL برای بارهای کاری سری زمانی هستند.
• توسعه‌دهندگان Backend – که TimescaleDB را در اپلیکیشن‌ها برای معیارها و لاگ‌های بلادرنگ ادغام می‌کنند.
• مهندسان IoT – که داده‌های فرکانس بالای حسگر یا تله‌متری را به طور کارآمد مدیریت می‌کنند.
• مهندسان DevOps / SREها – که با معیارهای عملکرد، داده‌های مانیتورینگ و داشبوردهای Grafana کار می‌کنند.
• دانشجویان و علاقه‌مندان به تکنولوژی – که علاقه‌مند به یادگیری مفاهیم مدرن زیرساخت داده هستند.