对Ray使用Prophet或Auto ARIMA

Ray是一个用于构建分布式应用程序的开源框架，它能够提供高效的并行计算和分布式任务调度。Prophet和Auto ARIMA是时间序列预测模型，用于分析和预测时间序列数据。

Prophet是由Facebook开发的一种基于加法模型的时间序列预测模型。它可以对具有季节性和非线性趋势的数据进行准确的预测。Prophet具有简单易用的特点，可以自动处理缺失数据和异常值，并能够提供对预测结果的不确定性估计。

Auto ARIMA是一种自动寻找最佳ARIMA模型的算法。ARIMA模型是一种广泛应用于时间序列分析和预测的统计模型。Auto ARIMA通过自动选择最佳的ARIMA模型参数来简化模型选择过程，并提供对预测结果的不确定性估计。

在使用Ray进行分布式计算时，可以利用Prophet和Auto ARIMA对时间序列数据进行预测。例如，在分布式环境下，可以使用Ray将数据分发到不同的节点上，并并行地运行Prophet或Auto ARIMA模型以对数据进行预测。通过并行计算，可以加快预测速度并提高效率。

对于时间序列预测任务，腾讯云提供了一系列适用的产品和服务：

云原生：腾讯云原生产品提供了弹性伸缩和高可用性的特性，适用于大规模的时间序列数据处理和预测任务。其中，腾讯云容器服务（TKE）和云原生数据库TDSQL可作为构建分布式时间序列预测应用的基础设施。
人工智能：腾讯云人工智能服务包括机器学习平台（Tencent ML-Platform）和深度学习框架（Tencent AI-Base），可用于训练和部署时间序列预测模型。
数据库：腾讯云数据库产品提供了高性能、可扩展的数据库解决方案，例如云数据库CynosDB和分布式关系型数据库DCDB，可用于存储和管理时间序列数据。
弹性计算：腾讯云弹性计算产品（例如云服务器CVM和弹性伸缩组AS）可以为分布式时间序列预测应用提供高性能的计算资源。

请注意，以上只是腾讯云提供的一些适用于时间序列预测的产品和服务，具体选择需要根据实际需求和场景进行评估和决策。