幹壞事是進步最大的原動力
在 Hacker News Daily 上看到「Show HN: API to query catalogs of 20 streaming services across 60 countries (movieofthenight.com)」這個，但這個服務反而不是重點，有許多人發現裡面錯誤率頗高，而且也沒有台灣的資料，反倒是裡面有人提到 JustWatch 這個服務看起來比較好用...
像是「Friends」(這邊用的是中國的翻譯片名) 可以看到在台灣是在 Netflix 上，美國的話則是在 HBO Max (串流) 與 Apple TV (購買) 上可以看到。不過查 MythBusters 在兩個平台上都沒看到資料...
但整體上來說 JustWatch 搜出來的品質還是好不少...
AWS 推出了 TSDB 服務 Amazon Timestream：「Announcing Amazon Timestream – Fast, Scalable, Fully Managed Time Series Database – Register for the Preview」。
雖然還在 preview 階段，但從 pricing 頁面可以看出目前只有 us-east-2 (也就是 US East (Ohio) 這區) 有提供服務，跟其他服務不太一樣...
費用的部份，寫入、讀取與儲存是分開收費的，比較特別的是有三種不同的媒體可以存 (不同價錢)，分別是 Memory、SSD 以及 Magnetic。然後都不怎麼便宜... 如果只是想找一個 TSDB，而且已經有量的人 (目前還沒量的其實在 MySQL 內跑一跑就好了 XD)，可能還是得考慮自己用 Cassandra (或是 ScyllaDB) 之類的架構？
另外一篇相關的是「Amazon Forecast – Time Series Forecasting Made Easy」，透過分析 time series data 進行預測的 Amazon Forecast，看起來也還沒跟 Amazon Timestream 整合？
DNSFilter 這篇講 InfluxDB 與 TimescaleDB 的文章頗有趣的：「Towards 3B time-series data points per day: Why DNSFilter replaced InfluxDB with TimescaleDB」。
在沒有實際用過之前，其實都只能算是一方之詞... 另外這種轉換其實也跟每個公司內的組織組成有關，像是熟悉 PostgreSQL 的單位就比較有機會用 TimescaleDB 解決 time series data 的問題。
不過有個地方倒是讓我想記錄起來：
Comparing TimescaleDB to InfluxDB at the same time — we realized we were losing data. InfluxDB relied on precisely timed execution of rollup commands to process the last X minutes of data into rollups. Combined with our series of rollups, we realized that some slow queries were causing us to lose data. The TimescaleDB data had 1–5% more entries! Also we no longer had to deal with cardinality issues, and could show our customers every last DNS request, even at a monthly rollup.
會掉資料等於是跟 InfluxDB 的使用者發出警訊，要大家確認自己手上的資料是否正確... 這對於正確性要求 100% 的應用就不是開玩笑了 @_@
在「Scaling Time Series Data Storage — Part I」這篇看到 Netflix 在 Time Series Data Storage 上所做的努力...
因為應用在寫多讀少的場景，所以選擇使用 Cassandra，遇到瓶頸後把常寫入的與不太會改變的拆開儲存，並且用不同方式最佳化。包括了 cache 與 compression 都拿出來用了...
不知道他們內部有沒有評估 ScyllaDB 的想法...