Basho Technologiesは，時系列データの保存と分析を目的としたNoSQL分散データベースのRiak TSをリリースする。Bashoチームは先日のAWS re:inventイベントで，IoTデバイスが生成するデータ，金融および財務データ，科学的測定値など，時系列データの読み取りと書き込みに最適化されたRiak TSの提供を発表していた。
クラスタの全ノードが読み書き要求を処理可能な，マスタレスアーキテクチャを基本としたこの分散型データベースは，コロケーションやレプリケーションを自動的に行い，クラスタ間にデータを分散することで，パフォーマンスと高可用性を実現している。データアクセス要件に最適化されたレンジクエリも利用可能だ。
Riak TSはBashoのストレージインスタンスモデルとしては３番目のもので，他の２つのデータベース，Riak KV(キーバリュー型の非構造データのストアに使用する)とRiak S2 (ビデオや画像，その他ファイルなど，大規模な分散オブジェクトの格納に最適化されている)を補完する。
Riak TSデータベースは次のような機能を備える。
- シャーディングなしでクラスタへのノード追加が可能 - データは自動的に，クラスタ全体に均一に分散される。
- データコロケーションにより，時系列データを時刻，ジオハッシュ，あるいはその両方に基づいて同じノードに配置することにより，クラスタ内のホットスポットの発生を回避する。ディスク上のソート順序の定義に複合キー(時刻，ジオハッシュ，またはデータファミリに基づく)を使用して，読み込みパフォーマンスを向上することが可能。
- テーブルとフィールドを定義するDDL(Data Definition Language)では，構造化データと半構造化データの両方をサポートする。時系列データには型付けが可能であるため，開発者が独自のスキーマを定義することもできる。
- 入力データの検証機能によるデータの正確性保証。
- SQLライクなデータクエリ。
- APIとライブラリを使用したアプリケーション統合。JavaやRuby，Python，Go，Erlang，Node.js，.NETなど，さまざまな言語に対応する。
- ビッグデータ処理フレームワークのApache Sparkとのインテグレーション。時系列データの運用分析用にApache Sparkアドオンを使用する。
Riak TSは，Apache Sparkサポート，アドオン経由でデータキャッシュを行うRedis，分散検索クエリのApache Solrアドオンなどと共に，Basho Data Platfom(BDP)に統合される。
Riak TSあるいは他のRiakテクノロジについてもっと詳しく知りたいのであれば，コミュニティやドキュメントWebサイトを参照するとよいだろう。