Google云计算推出了Timeseries Insights API，提供企业一个高性能且可扩展的解决方案，从流媒体时间串行资料中，快速获取分析的结果。
企业中存在许多由事件驱动的资料，从用户访问商店到提交线上查询，甚至购物或是触发传感器，当企业善用这些资料，进行即时预测和异常侦测，便能够提供用户更多的服务，但Google提到，要分析这类时序资料，通常需要针对需求特别开发解决方案，而这需要付出高额的成本。
Google现在提供Timeseries Insights API，以减少企业分析时序资料所遭遇的挑战，该API与Storage和PubSub集成，使其能够处理以万亿计算的事件资料集，而且Timeseries Insights API具有高效率冷启动截取机制，可让用户加载大量历史资料，并且结合即时流入的新事件，进行连续预测和异常侦测查询。
官方提到，Timeseries Insights API提供简单的资料集管理和查询格式，供用户简单地执行预测和异常侦测，用户只要在事件空间中定义训练和测试时间间隔，便可要求API在一个或是多个维度上突出显示异常。
该API高性能的批次截取和流媒体更新接口（Interface），可让用户对大量事件进行即时分析，Google表示，就算每秒钟有数千笔新事件流入，Timeseries Insights API也能够持续检查数万亿笔事件。Timeseries Insights API的高可扩展性，可用来处理各种规模的使用案例。
Google举例Timeseries Insights API的应用范畴，包括零售商能够使用Timeseries Insights API分析并且依季节调整库存，物联网公司也可以用来侦测入侵，又或是金融科技产业可运用该API分析趋势主题。