接上文，在IBM开发实验室里可以模拟真实环境去处理负载，Eisen和他的团队认为有必要做一些定制。
“即使通过TimeSeries组件获得了性能”，Eisen说，“如果你使用真正的随机抽样数据，我的意思是来自于300万个家庭的数据，所以你仍然不知道数据到来的顺序或者打算如何归档数据。”
因此，Hildebrand公司开发了自己的基于内存的前端关系型数据库，它基本上作为TimeSeries组件的一个过滤器。Eisen说前端数据库对输入的数据在进入时间序列处理数据库之前对数据进行聚合和排序。它还通过提供一个在内存中信息的地方来提升整体性能表现。他说这个定制的前端数据库主要用于驱动任何需要瞬间展现在智能计量网站上的信息。
“你想要让应用程序更快地获取数据，因为用户可能会在任一时刻访问网站，他们仅仅是想像打开水壶看水是否开一样，希望拨号上去能够看到它是工作的而已。”他说。
Hildebrand公司曾经考虑使用IBM的SolidDB产品，一个内存关系数据库管理系统，用于类似任务，但是SolidDB不支持TimeSeries。
“数据存入一个定制的内存结构中，然后进入到网站并得到聚合，”Eisen解释到，“一些平均值被计算出来，然后它定时传入TimeSeries。”
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