時系列データかイベントデータか？混同を減らそう

時系列データとは何か？どのようなデータなのでしょうか？時系列データとイベントデータの見分け方をご覧ください。

時系列データは、異なる時間に取得されたデータ・ポイントまたは測定値の集まりと定義することができます（1つの時点に関する多くのオブジェクトに関するデータとは異なります）。そのため、構造的には、時系列データはイベントストリームと多くの特徴を共有している。

この記事では、この2つを見分けるためのヒントを紹介します。

タイムスタンプはあるか？

時系列データには必ずタイムスタンプがあり、イベントデータにも通常タイムスタンプがあります。イベント・データも通常そうです。このことを分かりにくくしているのは、非常に多くの他のデータモデルもタイムスタンプを含んでいるということです。

更新されたことはありますか？

時系列データもイベントストリームも更新されることはありません。データが記録された後、その記録は不変です。時系列データは、ある時点から収集されたデータです。イベントは（その名の通り）1つのイベントを指す。後で何か別のことが起これば、それはどちらの場合も新しいデータ・ポイントとなる。

フィールドはいくつありますか？

時系列データには通常、各データポイントに1つの測定値しかありません。また、どの測定値であるか、どのサーバーとCPUに関連しているかなどを示す多くの「ラベル」を含む場合もあります。

イベントは通常、発生したイベントの詳細を提供するため、より多くのフィールドを持つ。ユーザーがログインした場合、数値の測定値だけでなく、ユーザーとおそらくリファラー情報を取得します。

この値を時系列でグラフ化しますか？

時系列データのもう一つの特徴は、通常、ポイント・イン・タイムの測定であり、時間の経過とともに、また通常、複数の測定項目にわたって、想像を絶するほど多くの回数繰り返されるため、生のデータを扱うのが難しいということです。グラフがきれいで、特にこのデータに対して定量的な質問をすることに意味があるならば、それは時系列データとして特徴づけることができる。

一連の無関係な単発メッセージを送信するイベントは、このモデルにうまく当てはまらないので、これも有用な区別である。

仕事に適した道具

データを理解し、モデリングすることは、次のアプリケーションに導入したいツールや機能を特定するのに役立ちます。より複雑なアプリケーションでは、必要なプラットフォームを構築するために複数のデータソリューションを使用することがありますが、ニーズが何であれ、Aivenのオープンソース製品カタログから選択することができます。

今日の記事の2つの例では、ある場所から別の場所へのイベントのストリーミングにはAiven for Apache Kafkaを、時系列データのニーズにはAiven for M3を試してみてください。

まとめ

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