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リアルタイムのデータ駆動型アプリケーションを構築する開発者にとって、Redisは最も推奨され、高速で、機能豊富なキャッシュ、データ構造サーバー、ドキュメントおよびベクトルクエリエンジンです。

Prometheus監視システムおよび時系列データベース。

メトリクス、イベント、リアルタイム分析のためのスケーラブルなデータストア。

産業用IoT (IIoT) シナリオ向けに設計された、高性能でスケーラブルな時系列データベース

高性能なリアルタイム分析のための時系列データベース。Postgres拡張機能としてパッケージ化。

メトリクス、ログ、その他の任意のデータを収集、処理、集計し、書き込むためのAgent。

QuestDBは高性能なオープンソースの時系列データベースです。

Nightingaleが監視とアラートであるのに対し、Grafanaは可視化である。

一般的な時系列分析のための高度な深層時系列モデルライブラリ。

3行のコードで実現する高速かつ正確なML

📈 時系列、ライン、エリア、ohlc、バー用の小型で高速なチャート。

時系列データに対応した機械学習のための統合フレームワーク

表形式、時系列、グラフ、テキスト、画像、音声データにわたる異常検知のためのPythonライブラリ。60以上の検出器、ベンチマーク裏付けのADEngineオーケストレーション、AIエージェント向けのエージェンティックワークフローを提供。

時系列データに対するユーザーフレンドリーな予測および異常検知のためのPythonライブラリ。

時系列データからの関連特徴量の自動抽出:

不公平な優位性をもたらすバックテストエンジン。他者が一つ完了する前に、数千の取引アイデアを実行できます。

AAAI 2021に採択された論文「Informer」のGitHubリポジトリ。

PaddlePaddleをベースとしたオールインワン開発ツール。

あなたが手にするべき時系列可視化ツール

高度にスケーラブルなリアルタイムグラフ描画システム

時系列（Time Series）ディープラーニング機械学習。Python, Pytorch, fastai | Pytorch/fastaiにおける時系列およびシーケンスのための最先端ディープラーニングライブラリ

Chronos: 時系列予測のための事前学習済みモデル

Pythonにおける確率的時系列モデリング

統計的および計量経済学的モデルによる超高速予測 ⚡️

CrateDBは、複雑なクエリに対してもニアリアルタイムで大量のデータを保存・分析するための分散型スケーラブルなSQLデータベースです。PostgreSQL互換であり、Luceneをベースにしています。

NeuralProphet: シンプルな予測パッケージ

スケーラブルで使いやすいニューラル🧠予測アルゴリズム。

TimeGPT-1: 予測と異常検知のための本番環境対応の時系列基盤モデル。1000億以上のデータポイントで学習された時系列用の生成型事前学習済みトランスフォーマー。数行のコードで小売、電力、金融、IoTなどの様々なドメインを正確に予測可能 🚀。

ACIDドキュメントデータベース

表形式データのための合成データ生成