ARMS 持续剖析本次升级在存储计算引擎方面做了哪些优化？

ARMS 持续剖析本次升级在数据格式和查询引擎方面做了大量优化，核心改进是大幅提升了数据聚合的时间范围和查询效率：

升级前的痛点：火焰图数据结构复杂，大数据量的存储和聚合计算存在挑战。之前仅支持 1/5/15 分钟的数据聚合，部分产品甚至需要临时开启功能采集一段时间数据。这种方式在遇到不易复现的间歇性性能问题时，定位成本非常高。

升级后的效果：

• 查询时间间隔从之前的分钟级扩展到天级别的数据聚合
• 支持多实例、多线程等多维度的灵活聚合
• 实现秒级聚合响应，即便查询天级别的大范围数据也能快速返回结果

这意味着用户可以对更长时间跨度的性能数据进行分析，不仅聚合范围更广，粒度也更细。对于定位那些具有周期性规律、偶发性出现的性能瓶颈问题尤为有效，无需再担心采集窗口太短而错过问题复现时机。