让我们一步一步地思考如何对每15秒采集一次的监控数据进行降维存储。我们将讨论几种常见的方法，并提供实现思路。

1. 聚合（Aggregation）

方法：将每15秒的采集数据聚合成更长时间间隔的数据，如每分钟、每小时等。常见的聚合方法包括平均值、最大值、最小值、中位数等。

实现步骤：

1. 定义聚合时间窗口：例如，将每分钟的数据聚合在一起。
2. 计算聚合值：在每个时间窗口内计算平均值、最大值等。
3. 存储聚合数据：将计算得到的聚合值存储起来。

代码示例（假设数据存储在一个列表中，每个元素是一个时间点的数据）：

package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

type DataPoint struct {
	Timestamp time.Time
	Value     float64
}

func aggregateData(data []DataPoint, interval time.Duration) []DataPoint {
	var aggregatedData []DataPoint
	var sum float64
	var count int
	startTime := data[0].Timestamp.Truncate(interval)

	for _, point := range data {
		if point.Timestamp.Sub(startTime) < interval {
			sum += point.Value
			count++
		} else {
			avg := sum / float64(count)
			aggregatedData = append(aggregatedData, DataPoint{
				Timestamp: startTime,
				Value:     avg,
			})
			startTime = point.Timestamp.Truncate(interval)
			sum = point.Value
			count = 1
		}
	}

	if count > 0 {
		avg := sum / float64(count)
		aggregatedData = append(aggregatedData, DataPoint{
			Timestamp: startTime,
			Value:     avg,
		})
	}

	return aggregatedData
}

func main() {
	data := []DataPoint{
		{Timestamp: time.Now().Add(-time.Minute * 3), Value: 10},
		{Timestamp: time.Now().Add(-time.Minute * 3).Add(time.Second * 15), Value: 20},
		{Timestamp: time.Now().Add(-time.Minute * 3).Add(time.Second * 30), Value: 30},
		// Add more data points as needed
	}

	aggregatedData := aggregateData(data, time.Minute)
	for _, point := range aggregatedData {
		fmt.Printf("Timestamp: %s, Average Value: %.2f\n", point.Timestamp.Format(time.RFC3339), point.Value)
	}
}

2. 采样（Sampling）

方法：从原始数据中按某种规则抽取子集数据，例如每分钟抽取一个数据点。

实现步骤：

1. 定义采样间隔：例如，每分钟采样一次。
2. 选择采样点：按定义的间隔选择数据点。
3. 存储采样数据：将采样点存储起来。

代码示例：

# 采样间隔（例如，每分钟）
sampling_interval = datetime.timedelta(minutes=1)

# 初始化采样结果
sampled_data = []
next_sample_time = data[0]["timestamp"]

for point in data:
    if point["timestamp"] >= next_sample_time:
        sampled_data.append(point)
        next_sample_time += sampling_interval

print(sampled_data)

3. 数据压缩（Data Compression）

方法：使用数据压缩算法减少数据的存储空间。

实现步骤：

1. 选择压缩算法：如gzip、bzip2等。
2. 压缩数据：将数据压缩后存储。
3. 解压数据：需要时解压数据进行处理。

代码示例：

import gzip
import json

# 将数据转换为JSON字符串
data_str = json.dumps(data)

# 压缩数据
compressed_data = gzip.compress(data_str.encode('utf-8'))

# 存储压缩数据
with open("data.gz", "wb") as f:
    f.write(compressed_data)

# 解压数据
with open("data.gz", "rb") as f:
    compressed_data = f.read()
decompressed_data = gzip.decompress(compressed_data).decode('utf-8')
data = json.loads(decompressed_data)

print(data)

4. 特征提取（Feature Extraction）

方法：从原始数据中提取重要特征，如傅里叶变换、主成分分析等。

实现步骤：

1. 选择特征提取方法：如傅里叶变换。
2. 提取特征：应用选定的方法提取特征。
3. 存储特征：将提取的特征存储起来。

代码示例（傅里叶变换）：

import numpy as np
from scipy.fft import fft

# 提取GPU使用率
gpu_usage = [point["gpu_usage"] for point in data]

# 应用傅里叶变换
fft_result = fft(gpu_usage)

# 存储特征（这里只是简单地打印出来，可以根据需要存储到文件或数据库中）
print(fft_result)

5. 滑动窗口（Sliding Window）

方法：在时间序列数据上应用固定大小的窗口，计算窗口内的统计信息。

实现步骤：

1. 定义滑动窗口大小：如1分钟。
2. 计算窗口内统计信息：如滑动平均。
3. 存储统计信息：将计算得到的统计信息存储起来。

代码示例：

package main

import (
	"fmt"
	"time"
)

type DataPoint struct {
	Timestamp time.Time
	Value     float64
}

func slidingWindow(data []DataPoint, windowSize time.Duration) []DataPoint {
	var result []DataPoint
	window := []DataPoint{}
	var sum float64

	for _, point := range data {
		window = append(window, point)
		sum += point.Value

		for len(window) > 0 && point.Timestamp.Sub(window[0].Timestamp) >= windowSize {
			sum -= window[0].Value
			window = window[1:]
		}

		average := sum / float64(len(window))
		result = append(result, DataPoint{
			Timestamp: point.Timestamp,
			Value:     average,
		})
	}

	return result
}

func main() {
	data := []DataPoint{
		{Timestamp: time.Now().Add(-time.Minute * 3), Value: 10},
		{Timestamp: time.Now().Add(-time.Minute * 3).Add(time.Second * 15), Value: 20},
		{Timestamp: time.Now().Add(-time.Minute * 3).Add(time.Second * 30), Value: 30},
		// Add more data points as needed
	}

	windowSize := time.Minute
	slidingWindowData := slidingWindow(data, windowSize)
	for _, point := range slidingWindowData {
		fmt.Printf("Timestamp: %s, Sliding Average Value: %.2f\n", point.Timestamp.Format(time.RFC3339), point.Value)
	}
}

6. 数据分桶（Bucketing）

方法：将数据按某种规则分成不同的桶，然后对每个桶内的数据进行统计。

实现步骤：

1. 定义分桶规则：如按小时分桶。
2. 分配数据到桶：将数据按规则分配到不同的桶。
3. 计算桶内统计信息：如平均值、最大值等。
4. 存储桶内统计信息：将计算得到的统计信息存储起来。

代码示例：

# 分桶规则（例如，每小时）
bucket_interval = datetime.timedelta(hours=1)

# 初始化分桶结果
bucketed_data = {}
current_bucket_start = data[0]["timestamp"].replace(minute=0, second=0, microsecond=0)

for point in data:
    bucket_start = point["timestamp"].replace(minute=0, second=0, microsecond=0)
    if bucket_start not in bucketed_data:
        bucketed_data[bucket_start] = []
    bucketed_data[bucket_start].append(point["gpu_usage"])

# 计算桶内统计信息（例如，平均值）
for bucket_start, usages in bucketed_data.items():
    avg_usage = np.mean(usages)
    print(f"Bucket starting at {bucket_start}: Avg GPU Usage = {avg_usage}")

7. 异常检测与过滤（Anomaly Detection and Filtering）

方法：通过异常检测算法识别并过滤掉异常数据点，仅存储正常数据。

实现步骤：

1. 选择异常检测算法：如Z-score、孤立森林等。
2. 检测异常数据：应用选定的算法检测异常数据点。
3. 过滤异常数据：仅存储正常数据。

代码示例（Z-score）：

import numpy as np
from scipy.stats import zscore

# 提取GPU使用率
gpu_usage = [point["gpu_usage"] for point in data]

# 计算Z-score
z_scores = zscore(gpu_usage)

# 过滤异常数据（假设Z-score绝对值大于3的为异常数据）
filtered_data = [data[i] for i in range(len(data)) if abs(z_scores[i]) <= 3]

print(filtered_data)

总结

以上是几种常见的监控数据降维存储方法及其实现思路。选择哪种方法取决于具体的应用场景和需求。通过合理地应用这些方法，可以在降低存储和处理成本的同时可以提高查询的效率。