高效处理流数据需要专门的算法。双栈滑动窗口方法为最小/最大/求和等聚合提供了 O(1) 的平均时间复杂度。
将其打包为 MIT 许可的库，提供 Python、JavaScript 和 Rust 的绑定。专注于为常见的聚合模式提供清晰的 API。
向大规模使用的企业出售商业许可，同时为开源项目提供免费套餐。
从一个演示核心操作的单语言实现（首先是 Python）开始，然后扩展。
主要风险是现有时间序列数据库提供类似功能的竞争。
滑动窗口聚合库
构建一个轻量级库，使用双栈滑动窗口算法进行实时数据聚合。面向处理流数据的开发者。
为什么是现在
随着物联网和边缘计算的发展，实时数据处理日益增长，但高效的滑动窗口实现仍然是小众技术。
- 做给谁
- 数据工程师、物联网开发者
- 商业模式
- 商业授权
- 投入量级
- 几周