DigitalOcean é uma plataforma de computação em nuvem conhecida por seus serviços de nuvem rápidos e preços acessíveis. Este provedor americano de serviços de infraestrutura em nuvem não é uma boa escolha para grandes empresas configurar e escalar seus aplicativos. Mas seu armazenamento barato e recursos de hospedagem em nuvem também atraem startups com recursos limitados. Na verdade, o DigitalOcean é econômico em comparação aos grandes nomes do mercado de nuvem.
No entanto, se seu SLA de 99,99% de tempo de atividade, gerenciamento de DNS, SSD de alto desempenho e APIs versáteis, etc., não se adequarem ao seu projeto, você deve considerar alternativas. Neste artigo, vamos discutir alternativas significativas ao DigitalOcean em detalhes. Além disso, este artigo também apresentaria os principais recursos e o modelo de preços do DigitalOcean.
Uma plataforma de computação em nuvem confiável é tudo quando se trata de desenvolver e implementar aplicativos modernos. Sua escolha determina o que você pode alcançar em termos de desempenho e flexibilidade.
AWS é um dos serviços em nuvem mais populares atualmente e favorecido por seu conjunto de recursos. Mas existem muitas alternativas que os desenvolvedores e proprietários de negócios devem considerar.
Continue lendo para saber sobre as 10 principais alternativas da AWS.
Empresas e indivíduos consideram o Google Cloud como uma das melhores soluções de computação e armazenamento em nuvem. Sem dúvida, devido às ótimas ferramentas de desenvolvedor, análises de dados precisas, APIs e infraestrutura protegida, as receitas globais do Google Cloud aumentaram rapidamente. Segundo Statista, as receitas do Google Cloud ultrapassaram US $ 13 bilhões em 2020, que foram de US $ 8 bilhões em 2019.
Embora o Google Cloud seja conhecido por ter um crescimento significativo nos negócios em nuvem, concorrentes como Alibaba Cloud, AWS, Azure e IBM Cloud também oferecem serviços confiáveis. Além disso, existem várias empresas e startups que desejam usar outros serviços de armazenamento em nuvem além do GCP.
É por isso que, neste artigo, discutiremos as principais alternativas do Google Cloud. Este artigo também compartilha os principais recursos e o modelo de preços do GCP com seus leitores.
Heroku é um dos principais fornecedores de Plataforma como Serviço (PaaS). PaaS é um tipo de serviço que agrega valor a desenvolvedores talentosos que não têm capital para estabelecer projetos de infraestrutura de ponta.
A falta de recursos financeiros é um fator limitante para muitos desenvolvedores porque a infraestrutura do servidor exige muito capital. No entanto, com PaaS, os desenvolvedores podem alugar a infraestrutura necessária para um projeto de desenvolvimento.
Heroku é indiscutivelmente o pioneiro da PaaS; a empresa fornece infraestrutura em nuvem e outros recursos necessários para projetos de desenvolvimento de aplicativos. A oferta do Heroku é um avanço significativo para os desenvolvedores, pois permite que eles se envolvam em projetos de desenvolvimento de aplicativos, apesar dos recursos limitados.
No entanto, muitos desenvolvedores continuam migrando para alternativas de código aberto Heroku.
Azure Time Series Gen2 é um serviço analítico de Internet das Coisas (IoT) de ponta a ponta projetado para implantações industriais de IoT. Ele fornece APIs poderosas que você pode usar para integrá-lo aos fluxos de trabalho e aplicativos atuais.
O Azure Time Series Insights coleta, processa, armazena, consulta e visualiza dados de IoT em escala, adicionando contexto e otimizando-o para análise de série temporal. Ele é projetado para explorar dados ad hoc e analisar operações, ajudando você a descobrir tendências ocultas, detectar anomalias e realizar análises de causa raiz.
Neste artigo, você aprenderá:
O que é um modelo de série temporal do Azure?
Componentes do modelo de série temporal
Armazenamento de dados de série temporal do Azure
Camadas de armazenamento e disponibilidade de dados
Loja Quente
Loja fria
Práticas recomendadas da série temporal do Azure
Usando armazenamento quente e armazenamento frio
Configurar IDs de série temporal e propriedades de carimbo de data / hora
Otimize seus eventos
Alta disponibilidade
O que é um modelo de série temporal do Azure?
Um Modelo de Série Temporal é uma entidade central na Série Temporal do Azure, que permite gerenciar, manter e aprimorar conjuntos de dados de série temporal para análise.
O modelo de série temporal oferece os seguintes recursos:
Crie e gerencie cálculos e fórmulas usando funções escalares e operações agregadas
Defina relacionamentos hierárquicos para permitir pesquisa, referência cruzada e navegação
Defina propriedades associadas a instâncias de dados e use-as para construir hierarquias
Componentes do modelo de série temporal
Um modelo de série temporal tem três componentes principais: instâncias, hierarquias e tipos. Você usa esses componentes para especificar um modelo para análise de dados de série temporal e organizar os dados.
Uma instância do modelo de série temporal é uma série temporal individual. Ele possui um identificador exclusivo, o ID da série temporal, que normalmente é o ID do ativo ou dispositivo que gerou os dados.
Cada instância pode ser descrita por propriedades adicionais, como tipo, descrição, nome, hierarquias e campos de instância. Os campos de instância são coleções de informações como nível de hierarquia, operador de dispositivo, fabricantes e muito mais.
Assim que você adiciona uma fonte de evento no Azure Time Series Insights, o sistema descobre a série temporal e cria Modelos de Série Temporal. Você pode atualizar esses modelos ou criar novos usando consultas de modelo de série temporal.
Hierarquias
O modelo de série temporal organiza instâncias especificando nomes de atributos e relacionamentos hierárquicos entre eles. Uma instância pode ser mapeada para uma hierarquia ou várias hierarquias – veja um exemplo abaixo.
Os tipos de modelo de série temporal são associados a uma instância específica e permitem definir variáveis ou expressões usadas para realizar cálculos.
Os tipos podem ter uma ou mais variáveis. Por exemplo, uma instância do Modelo de série temporal pode ter o tipo de sensor de temperatura, consistindo em variáveis de temperatura média, temperatura mínima e temperatura máxima.
Armazenamento de dados de série temporal do Azure
O Azure Time Series Insights funciona em conjuntos de dados armazenados em sua conta de Armazenamento do Azure. Aqui estão algumas considerações importantes para armazenar conjuntos de dados de série temporal no Azure.
Camadas de armazenamento e disponibilidade de dados
O Azure Time Series Insights Gen2 divide e indexa dados para otimizar o desempenho da consulta. Depois de indexar os dados, você pode consultar os dados do armazenamento quente (se habilitado) e do armazenamento frio.
A quantidade de dados capturados e a velocidade de processamento de cada partição afetam a disponibilidade. Você pode configurar alertas para serem notificados quando o processamento de dados estiver atrasado em seu ambiente.
Loja Quente
Você pode acessar dados de armazenamento ativo por meio da API de consulta de série temporal, do TSI Explorer do Time Series Insight ou do conector do Power BI. As consultas de armazenamento ativo são gratuitas e não têm cota, mas você pode realizar até 30 solicitações simultâneas.
Quando o armazenamento de dados quente está ativado, funciona da seguinte maneira:
Sugere todos os dados – se o armazenamento a quente estiver habilitado, todos os dados que fluem para o ambiente são roteados para ele, independentemente dos carimbos de data / hora do evento. O pipeline de streaming é desenvolvido para streaming quase em tempo real e não oferece suporte à coleta de eventos anteriores.
Período de retenção – calculado com base na data e hora em que o evento foi indexado no armazenamento aquecido, não no carimbo de data / hora do evento.
Sem back-fill – se você habilitar o armazenamento quente em um ambiente existente que já tenha dados no armazenamento frio, os dados não serão preenchidos novamente no armazenamento quente.
Loja fria
Para eventos enviados para armazenamento frio, o Azure Time Series Insight Gen2 mantém até duas cópias de cada evento na conta de Armazenamento do Azure. Os eventos são armazenados em ordem cronológica. Com o tempo, o Azure Time Series Insights Gen2 reparticiona seus dados para otimizar as consultas de alto desempenho. Os dados são armazenados na conta de armazenamento do Azure indefinidamente.
Práticas recomendadas da série temporal do Azure
Monitore o Azure Time Series Insights
A Série Temporal do Azure pode ser uma parte crítica dos pipelines de dados IIoT. É importante configurar o monitoramento, para garantir que o serviço está funcionando corretamente, identificar problemas e resolvê-los. Você pode usar o Azure Monitor para realizar o monitoramento contínuo do Azure Time Series Insights.
Concentre-se em métricas, como bytes recebidos de todas as fontes de eventos, bytes processados com êxito e bytes disponíveis para processamento. Observe também a tabela TSIIngress, que mostra os erros que ocorrem no pipeline de entrada do evento.
Usando armazenamento quente e armazenamento frio
Você pode escolher habilitar um “armazenamento aquecido”, que permite tempos de resposta mais rápidos e fornece um período de retenção de 7 a 30 dias. Observe que os dados que precisam ser retidos por mais de 30 dias são fornecidos pela “loja fria” e incorrem em uma taxa de acesso aos dados. A análise interativa de dados recentes deve residir no armazenamento aquecido, enquanto as tendências de longo prazo e a análise de padrões devem residir no armazenamento frio.
Configurar IDs de série temporal e propriedades de carimbo de data / hora
No Azure Time Series, você precisa selecionar uma ID e três chaves para cada série temporal, que pode ser usada posteriormente para particionar os dados. Você também deve designar uma propriedade de carimbo de data / hora ao adicionar fontes de eventos para rastreamento futuro. Caso contrário, o tempo de enquing do evento será usado como seu registro de data e hora. Além disso, observe que os valores de carimbo de data / hora fazem distinção entre maiúsculas e minúsculas e devem ser formatados de acordo com as especificações individuais da origem do evento.
Otimize seus eventos
Certifique-se de que os eventos sejam otimizados antes de enviá-los ao Azure Time Series Insights. Recomenda-se desnormalizar os eventos antes de ingeri-los. Você deve armazenar metadados em seu modelo de série temporal e garantir que os campos e eventos da instância contenham apenas informações vitais, como ID da série temporal e a propriedade timestamp.
Alta disponibilidade
O Time Series Insights alavanca redundâncias em nível de região para alta disponibilidade. Você pode executar a recuperação de desastres no Azure usando o Azure Site Recovery (ASR). Outros recursos incluem replicação geográfica e balanceamento de carga para failover, recuperação de dados e backup de VMs locais ou baseadas no Azure usando o serviço de Backup do Azure.
Para garantir que seus dispositivos e usuários tenham alta disponibilidade global entre regiões, certifique-se de habilitar os recursos corretos do Azure.
Conclusão
Este artigo explicou sobre os componentes, armazenamento e práticas recomendadas do Azure Time Series Insights que podem ajudá-lo a obter insights de dados de série temporal de IoT na nuvem.
FAQ
O que é o Azure Time Series Insights?
Azure Time Series Gen2 é um serviço analítico de Internet das Coisas (IoT) de ponta a ponta projetado para implantações industriais de IoT. Ele fornece APIs poderosas que você pode usar para integrá-lo aos fluxos de trabalho e aplicativos atuais.
O que é um modelo de série temporal do Azure?
Um Modelo de Série Temporal é uma entidade central na Série Temporal do Azure, que permite gerenciar, manter e aprimorar conjuntos de dados de série temporal para análise.
Quais são os componentes do modelo de série temporal?
Seja no desenvolvimento de aplicativos ou no gerenciamento do aplicativo desenvolvido após a implantação, fica difícil para os desenvolvedores gerenciar coisas como conexões de servidor e gerenciamento de dados em toda a comunidade de usuários. Não é fácil devido à complexidade da tarefa, mas é muito demorado.
Uma das melhores soluções para os desenvolvedores é usar algumas ferramentas ou plataformas que fornecem seus serviços para o back-end. Aqui, discutiremos o Pusher e algumas das melhores plataformas alternativas que podem ser usadas no lugar do Pusher no gerenciamento e funcionalidade de dados.
React Native é uma das plataformas de desenvolvimento de aplicativos móveis mais populares e amplamente utilizadas disponíveis atualmente. Essa estrutura, criada pelo Facebook, foi adotada abertamente por inúmeras empresas ao redor do mundo.
Os recursos e a funcionalidade que ele oferece ajudam as empresas a oferecer experiências uniformes e fluidas na web, plataformas iOS e Android. Muitas empresas importantes também estão usando o React Native para suas necessidades de desenvolvimento. Dê uma olhada na lista das principais empresas que usam a estrutura abaixo.
Engine Yard é uma das principais soluções de PaaS destinada a configurar, implantar e automatizar aplicativos em um ambiente de nuvem. É um software robusto de gerenciamento de aplicativos baseado em nuvem criado para capacitar desenvolvedores e DevOps a monitorar, controlar e provisionar aplicativos em nuvem.
O Engine Yard pode oferecer excelente controle e escolha juntos, junto com suporte especializado. Ele pode permitir que os usuários se concentrem mais na criação de aplicativos sem gastar muito tempo na instalação do sistema operacional, configurações de plataforma e gerenciamento de suas atualizações.
Esta ferramenta está sendo usada para permitir que os usuários aproveitem a essência da computação em nuvem sem o incômodo de serem responsáveis pelo gerenciamento da operação.
No geral, é uma solução confiável para os desenvolvedores que usam Ruby on Rails, Node.js e gerenciamento e implantação de PHP. Quer seja uma implantação de grande ou pequena escala, a Engine Yard é capaz de fornecer a você todas as ferramentas essenciais para garantir implantações rápidas, profundo conhecimento e alta escalabilidade.
Ainda mais, ele também permite que seus consumidores mantenham o controle geral do aplicativo. Alguns dos principais recursos do Engine Yard são balanceamento de carga, clonagem, replicação de dados e backups.
O Google App Engine e o Firebase são back-ends populares para o desenvolvimento de aplicativos ágeis e de alto desempenho. Existem prós e contras em usar cada um e a escolha depende de suas necessidades. Dê uma olhada detalhada em ambas as plataformas de back-end abaixo.
O processo de desenvolvimento de aplicativos tornou-se muito lento na última década. Tudo por causa dos melhores computadores e da crescente necessidade desses aplicativos móveis e da web.
Outra razão para isso é que os aplicativos vêm com muitos recursos. Esses recursos trazem funcionalidade e facilidade para nossas vidas. No entanto, isso tornou as coisas muito difíceis para os desenvolvedores.
Os desenvolvedores precisam implementar as mesmas coisas repetidamente, e isso exige muito tempo e esforço. Considerando a quantidade de trabalho árduo necessário para desenvolver um aplicativo, o resultado para esse aplicativo não é eficiente em muitos aspectos.
Como solução para esse problema, BaaS ou Backend as a Service é uma tecnologia que muitos desenvolvedores estão usando atualmente. Portanto, discutiremos aqui essa tecnologia e as dez melhores plataformas que oferecem esses serviços.
