時序數(shù)據(jù)庫系列
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時序數(shù)據(jù)庫-05-TDengine 是一款開源、高性能、云原生的時序數(shù)據(jù)庫 (Time-Series Database, TSDB)
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時序數(shù)據(jù)庫-06-06-vm VictoriaMetrics cluster 集群訪問方式
InfluxData
InfluxData 提供領(lǐng)先的時序平臺，用于檢測、觀察、學(xué)習(xí)和自動化各種系統(tǒng)、應(yīng)用程序和業(yè)務(wù)流程，適用于多種使用場景。
核心功能
DevOps Observability
觀察并自動化面向客戶的關(guān)鍵系統(tǒng)，基礎(chǔ)架構(gòu)，應(yīng)用程序和業(yè)務(wù)流程。
物聯(lián)網(wǎng)分析
實時分析和自動化傳感器和設(shè)備，在仍然重要的同時提供洞察力和價值
實時分析
利用對儀器和可觀察性檢測模式的投資并創(chuàng)造新的商機
時間序列平臺
為何選擇專用時間序列平臺？
計算基礎(chǔ)架構(gòu)和架構(gòu)基于新的需求和需求而發(fā)展?，F(xiàn)有技術(shù)通常不足以滿足這些新要求。
考慮大數(shù)據(jù)以及HDFS和Hadoop的出現(xiàn)：創(chuàng)建了一個全新的類別和市場，因為SQL和noSQL存儲中的先前數(shù)據(jù)存儲技術(shù)不足以滿足這些新需求。
沒有人會認真考慮在SQL數(shù)據(jù)庫上運行他們的數(shù)據(jù)湖 - 對于時間序列數(shù)據(jù)也是如此。
除了時間序列數(shù)據(jù)庫之外，沒有人應(yīng)該考慮將時間序列數(shù)據(jù)存儲在任這就是我們創(chuàng)建一個專門構(gòu)建的現(xiàn)代時間序列平臺的原因。
增長最快的數(shù)據(jù)庫 - 時間序列數(shù)據(jù)庫
根據(jù)DB-Engines的數(shù)據(jù)，時間序列數(shù)據(jù)庫（TSDB）的類別在過去兩年中一直是增長最快的數(shù)據(jù)庫類別。這一增長受到兩大行業(yè)趨勢的推動 - 物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)的快速增長，物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)投資的增加，以及云原生應(yīng)用和服務(wù)軟件世界的爆炸式增長，所有這些都是真實的 - 時間可見性和控制力。這種“儀器時代”正在促進專用時間序列平臺的增長，該平臺可以支持實時處理無數(shù)指標和事件的關(guān)鍵要求，從而為數(shù)據(jù)驅(qū)動的組織提供洞察力和競爭優(yōu)勢。
時間序列數(shù)據(jù)庫的要求
時間序列數(shù)據(jù)庫必須處理特定的工作負載和要求。他們需要每秒攝取數(shù)百萬個數(shù)據(jù)點;以非阻塞方式對這些大數(shù)據(jù)集執(zhí)行實時查詢;下采樣并驅(qū)逐高精度低值數(shù)據(jù);優(yōu)化數(shù)據(jù)存儲以降低存儲成本;并執(zhí)行復(fù)雜的時間限制查詢以從數(shù)據(jù)中提取有意義的洞察力。只有使用InfluxData提供的專用平臺才能滿足這些要求。
功能架構(gòu)
InfluxData平臺是一個完整的平臺，用于處理來自人類，傳感器或機器的所有時間序列數(shù)據(jù) - 無縫收集，存儲，可視化以及將洞察力轉(zhuǎn)化為行動。憑借快速部署和快速性能，InfluxData可實時提供真正的價值。 InfluxData有三個主要產(chǎn)品：InfluxCloud（完全托管和托管服務(wù)），InfluxEnterprise（可在本地或任何云提供商運行的軟件），以及開源時間序列平臺。
儀器
InfluxData提供了一套全面的工具和服務(wù)，可以從傳感器，設(shè)備，系統(tǒng)，機器，容器和應(yīng)用程序中獲取指標和事件數(shù)據(jù)。 InfluxData的收集服務(wù)是從開源Telegraf項目或一組客戶端庫構(gòu)建的。 Telegraf代理是插件，可以從200多個來源收集數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)存儲在InfluxDB中，支持高寫入負載，大數(shù)據(jù)集存儲，并通過壓縮節(jié)省空間。
守
觀察過程要求您能夠?qū)崟r查詢，分析和可視化大型數(shù)據(jù)集。
InfluxData平臺提供此功能以及特定的基于時間的功能，用于“隨時間變化”分析和控制。
自動化
在實現(xiàn)系統(tǒng)自動化的過程中，您需要對時間序列數(shù)據(jù)采用相同的方法。 InfluxData允許用戶自動下采樣，過期和刪除不需要的數(shù)據(jù)以及備份和恢復(fù)。通過數(shù)據(jù)本身，InfluxData允許用戶插入自定義邏輯或用戶定義的函數(shù)來處理具有動態(tài)閾值的警報，匹配模式的度量或計算統(tǒng)計異常，自動擴展容器，并且基本上可以執(zhí)行任何可編程的操作。它可以對流式傳輸以及存儲在數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)執(zhí)行這些分析。
學(xué)習(xí)
開發(fā)人員可以使用集成的開源項目Chronograf分析數(shù)據(jù)，繪圖并將其可視化，并對數(shù)據(jù)進行臨時探索。此外，InfluxDB還支持其他可視化工具，如Grafana。它們還可以促進機器學(xué)習(xí)和異常檢測算法，以及為運動中的數(shù)據(jù)提供流分析。
個人感受
DevOps 是個非常好的思想。有時候?qū)⑵浜?database 結(jié)合起來，也可以成為產(chǎn)品的噱頭。
任何一個技術(shù)都應(yīng)該形成其對應(yīng)的生態(tài)。
