Google Cloud ha presentato Timeseries Insights API, un sistema altamente efficiente e scalabile che rende più facile per le imprese e gli sviluppatori raccogliere rapidamente insight dai dati di serie temporali in streaming.
Le aziende al giorno d’oggi sono inondate di dati event-driven, dai clienti che visitano i negozi o inviano richieste o effettuano acquisti online, dall’attivazione di sensori e così via.
Sfruttare questi dati per la previsione in tempo reale e il rilevamento delle anomalie è fondamentale per servire al meglio i clienti e far crescere il business.
Tuttavia, fare questo tipo di analisi delle serie temporali in tempo reale ha spesso richiesto soluzioni su misura. E ciò appesantisce le aziende con opzioni che sono proibitive e difficili da gestire.
Timeseries Insights API è completamente integrata con Google Cloud Storage e Google Cloud PubSub, e ciò permette di gestire dataset delle dimensioni di migliaia di miliardi di eventi.
Grazie a un efficiente meccanismo di cold-start ingestion, l’API di Google Cloud consente di caricare grandi quantità di dati storici ai quali è possibile aggiungere nuovi eventi in tempo reale.
E sui quali è possibile eseguire previsioni e rilevamento di anomalie, affinché la propria azienda possa iniziare a generare più rapidamente un’intelligence utilizzabile.
Timeseries Insights API è progettata in modo da risultare semplice nella gestione del dataset e nel formato di query.
Per fare previsioni e rilevamenti di anomalie basta definire intervalli di tempo di training e test sullo spazio degli eventi e chiedere all’API di evidenziare eventuali anomalie su una o più dimensioni degli eventi.
Grazie alla sua efficiente batch ingestion e all’interfaccia di streaming update, l’API Timeseries Insights consente di eseguire l’analisi in tempo reale su grandi quantità di eventi.
Migliaia di miliardi di eventi possono essere ispezionati in modo continuo – sottolinea Google Cloud – anche se migliaia di nuovi eventi arrivano ogni secondo.
Timeseries Insights API di Google Cloud è inoltre scalabile per qualsiasi esigenza.
I suoi backend sono distribuiti in una varietà di applicazioni interne di Google, dove fanno abitualmente centinaia di migliaia di query al secondo su serie di dati enormi e in continua crescita.
La previsione sui dati di serie temporali – mette in evidenza Google Cloud – è fondamentale in una varietà di settori.
I retailer possono analizzare l’inventario e adattarlo agli effetti della stagionalità. Le aziende IoT possono ad esempio rilevare i tentativi di intrusione. Le fintech possono analizzare i trend e così via.
