कठिन विश्लेषणात्मक कार्यभार के लिए निर्मित।

परिचालन घटना-विश्लेषण

सवाल: अभी सक्रिय सत्रों में क्या हो रहा है, प्रक्रियाएँ कहाँ विफल हो रही हैं और किन सेवाओं पर ध्यान देना चाहिए?
RayoDB में: परिस्थितियाँ बदलने पर भी विस्तृत घटनाएँ सेवा, सत्र और विश्वसनीयता के वास्तविक-समय विश्लेषण के लिए उपलब्ध रहती हैं।
इनके लिए: संचालन, विश्वसनीयता और डिजिटल सेवा दल।

SELECT
  service,
  count(DISTINCT session_id) AS active_sessions,
  sum(event = 'error') AS failures
FROM events
WHERE ts >= '2026-09-04 10:00:00'
GROUP BY service
ORDER BY failures DESC;

विस्तृत घटनाओं से वास्तविक-समय गतिविधि और विफलताएँ।

उत्पाद और घटना-विश्लेषण

सवाल: रूपांतरण से पहले उपयोगकर्ता किस सुविधा का उपयोग करते हैं और माध्यम, उपकरण तथा सप्ताह के अनुसार प्रतिधारण कैसे बदलता है?
RayoDB में: संयोजन और उप-क्वेरियाँ मूल घटनाओं पर चलती हैं। प्रश्न पहले से तय किए बिना पूछें, परिणाम देखें और आगे परिष्कृत करें।
इनके लिए: उत्पाद और वृद्धि दल।

SELECT channel, toStartOfWeek(first_seen) AS cohort,
       count(DISTINCT user_id) AS active_week_4
FROM events e
JOIN first_touch f ON f.user_id = e.user_id
WHERE e.ts BETWEEN f.first_seen + INTERVAL 28 DAY
              AND f.first_seen + INTERVAL 35 DAY
GROUP BY channel, cohort;

बिना डेटा क्यूब के, माध्यम के अनुसार चौथे सप्ताह का प्रतिधारण।

समय-शृंखला

सवाल: कल कैसा होगा और इन दस हज़ार शृंखलाओं में से कौन-सी इस समय असामान्य व्यवहार कर रही है?
RayoDB में: पूर्वानुमान और विसंगति पहचान ऐसे SQL फलन हैं जो क्वेरी से तैयार की जा सकने वाली किसी भी शृंखला पर चलते हैं।
इनके लिए: विश्वसनीयता और संचालन दल।

SELECT ts, value, score
FROM AI_DETECT_ANOMALIES(hourly_errors, hour, errors, 3.5)
WHERE is_anomaly;

SELECT * FROM AI_FORECAST(hourly_errors, hour, errors, 48, '0.1,0.5,0.9');

विसंगति अंक और उसकी सीमा के साथ एक पूर्वानुमान।

अपने कार्यभार को RayoDB के साथ रखकर देखें।

प्रारंभिक पहुँच में वास्तविक क्वेरियाँ, समवर्ती क्षमता और अवसंरचना आवश्यकताएँ मापी जाती हैं।

एक्सेस का अनुरोध करें