物联网系统中,需要实时处理的数据可通过队列送入流处理引擎;不需要实时处理的数据,用于离线分析或数据挖掘,需要先存储起来。物联网系统的数据存储的方式很多,要根据实际场景来选择。
在选择时间序列数据库时,最重要的考虑因素是存储和查询性能、存储空间效率和灵活的可扩展性,而InfluxDB似乎是一个不错的选择。从时间序列数据库相关的趋势数据来看,它已经超越了以前常用的RRDTool和Graphite,以压倒性的速度增长
作为腾讯唯一的时序数据库,CTSDB 支撑了腾讯内部20多个核心业务(微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等)。
我们需要存储结构化时序数据,时间间隔为5分钟或1分钟,计算95峰值、995峰值、最值等指标,并且在网页中展示。
InfluxDB 数据模型将时间序列数据组织到存储桶和测量中。一个桶可以包含多个测量值。测量包含多个标签和字段。
据艾瑞咨询的报道,2017 年中国家电行业,苏宁是最大的市场占有者。线上线下的组合,占据整个行业的 20.0%. 是京东(12.3%)和国美电器(7.5%)之和,而天猫已被拉入了第三阶梯,比较起来毫无竞争力。
CTSDB 是一款分布式、可扩展、高可靠的时序数据库,适用于有海量时序数据的物联网、大数据分析和互联网监控等场景。
InfluxDB是一个开源的、高性能的时序型数据库,在时序型数据库DB-Engines Ranking上排名第一。
小 T 导读:近年来,随着物联网技术和市场的快速发展、企业业务的加速扩张,时序数据的处理难题也越来越受到行业和企业的重视,时序场景下通用型数据库步履维艰,各种时序数据库产品应运而起。但是,做一个优质的时序数据库真的很容易吗?本篇文章将从数据库开发者的角度,解剖时序场景下的数据处理需求、分析时序数据库设计思路,给到读者一些硬核技术思考。
Prometheus 是一套开源的监控系统。设计思路来自于Google的borgmon 监控系统(由工作在 SoundCloud的Google 前员工在2012年创建)。
时序数据,是在一段时间内通过重复测量(measurement)而获得的观测值的集合;将这些观测值绘制于图形之上,它会有一个数据轴和一个时间轴;
另外,InfluxDB也提供了多个可能需要自定义端口的插件,所以的端口映射都可以通过配置文件修改,对于默认安装的InfluxDB,这个配置文件位于/influxdb/influxdb.conf。
什么是时间序列数据(Time Series Data,TSD,以下简称时序)从定义上来说,就是一串按时间维度索引的数据。用描述性的语言来解释什么是时序数据,简单的说,就是这类数据描述了某个被测量的主体在一个时间范围内的每个时间点上的测量值。它普遍存在于IT基础设施、运维监控系统和物联网中。
但凡是分布式系统而言,可度量性是在技术层面必须与实现的目标。而可度量性细分下来,包括了日志,度量以及链接追踪三个维度。
伴随新能源物联网的发展,生产、分配、消耗等各个方面由设备及传感器所产生的时序数据量越来越大,严重挑战传统的以关系型数据库为核心的解决方案,数据处理性能低下、数据架构臃肿、存储成本高昂等问题频发,如何应对大数据量下的数据存储、查询、分析,成为了能源企业目前迫切需要解决的难点,数字化转型升级迫在眉睫。我所在的公司江苏阿诗特作为一家具有20多年储能逆变器和户用储能研发能力的企业,在此背景下也开始探索数据架构升级的有效路径。
时序数据处理应用于物联网、车联网、工业互联网领域的过程数据采集、过程控制,并与过程管理建立一个数据链路,属于工业数据治理的新兴领域。从工具维度看,时序数据处理工具与传统时序数据库的差异很大。后者局限于车间级的可编程逻辑控制器,而非企业级。
InfluxDB是目前比较主流的时序数据库,而时序数据库则是以时间序列为轴的数据库,与关系型数据库相比它有几个特点:
公司在做一个工业监控系统,虽然数据采集点并不算多但是数据量积累下来也非常大,使用mysql数据库进行数据存储和查询时很慢,所以让我调研一下时序数据库,通过调研和了解时序数据库在海量数据的读取和写出都比关系型数据库和NoSql快很多,有人做过mysql和influxDB对比,存储1000万条数据mysql要7分多钟,influxDB只需2分多钟,从1000万条数据读10000条所需数据mysql要6秒多,influxDB只需0.22秒多
数据如同空气一样普遍,我们在手机的每一次点击都会产生数据,都可能被记录,被使用。数据存放在数据库中,数据库其实就是“数据的集合”。
当前,正由IT时代进入DT时代,随着移动互联网、物联网的发展,企业正产生大量的数据,而数据的存储和组织离不开数据库技术,更多的公司意识到了数据能够为公司带来商业利益,于是如何管理和利用好数据已经变得越来越重要。
本项目由涛思数据投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
在大型微服务架构中,服务监控和实时分析需要大量的时序数据。存储这些时序数据最高效的方案就是使用时序数据库 (TSDB)。设计时序数据库的重要挑战之一便是在效率、扩展性和可靠性中找到平衡。这篇论文介绍的是 Facebook 内部孵化的内存时序数据库,Gorilla。Facebook 团队发现:
上一章聊到时序数据是什么样,物联网行业中的时序数据的特点:存量数据大、新增数据多(采集频率高、设备量多)。详情请见:
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台,专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。你可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它,简单又方便。
OpenTSDB(Open time series data base),开发时间序列数据库。DB这个词很有误导性,其实并不是一个db,单独一个OpenTSDB无法存储任何数据,它只是一层数据读写的服务,更准确的说它只是建立在Hbase上的一层数据读写服务。行业内各种db都很多了,为什么还会出现它?它到底有什么好?它做了什么?别着急,我们来一一分析下。 其实OpenTSDB不是一个通用的数据存储服务,看名字就知道,它主要针对于时序数据。什么是时序数据,股票的变化趋势、温度的变化趋势、系统某个指标的变化趋势……其实都是时序数据,就是每个时间点上纪录一条数据。 关于数据的存储,我们最熟悉的就是mysql了,但是想想看,每5分钟存储一个点,一天288个点,一年就10万+,这还是单个维度,往往在实际应用中维度会非常多,比如股票交易所,成千上万支股票,每天所有股票数据就可能超过百万条,如果还得支持历史数据查询,mysql是远远扛不住的,必然要考虑分布式存储,最好的选择就是Hbase了,事实上业内基本上也是这么做的。(我对其他分布式存储不了解,就不对比了)。 了解Hbase的人都知道,它可以通过加机器的水平扩展迅速增加读写能力,非常适合存储海量的数据,但是它并不是关系数据库,无法进行类似mysql那种select、join等操作。 取而代之的只有非常简单的Get和Scan两种数据查询方式。这里不讨论Hbase的相关细节,总之,你可以通过Get获取到hbase里的一行数据,通过Scan来查询其中RowKey在某个范围里的一批数据。如此简单的查询方式虽然让hbase变得简单易用, 但也限制了它的使用场景。针对时序数据,只有get和scan远远满足不了你的需求。 这个时候OpenTSDB就应运而生。 首先它做了数据存储的优化,可以大幅度提升数据查询的效率和减少存储空间的使用。其次它基于hbase做了常用时序数据查询的API,比如数据的聚合、过滤等。另外它也针对数据热度倾斜做了优化。接下来挨个说下它分别是怎么做的。
当前主流TSDB的时序数据模型都是以标签(tag 或者称为label) 为主来唯一确定一个时间序列(一般也附加上指标名称,时间戳等).
在企业上云逐渐加速的背景下,云数据库作为企业重要的IT基础设施,其重要性毋庸置疑。各大云计算厂商不惜重金,纷纷在产品和技术层面加大布局,争夺这一重要的云服务市场。纵观国内前几大云服务商过去一年的云数据库领域的发展,腾讯云基于自身强大的业务支撑以及技术研发实力,在云数据库市场的突破格外引人注目。
时序数据库(Time Series Database)是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库。时序数据库特别适用于物联网设备监控和互联网业务监控场景。
TDengine 是一款开源、云原生的时序数据库,专为物联网、工业互联网、金融、IT 运维监控等场景设计并优化。它能让大量设备、数据采集器每天产生的高达 TB 甚至 PB 级的数据得到高效实时的处理,对业务的运行状态进行实时的监测、预警。
TDengine是一个高效的存储、查询、分析时序大数据的平台,专为物联网、车联网、工业互联网、运维监测等优化而设计。您可以像使用关系型数据库MySQL一样来使用它,但建议您在使用前仔细阅读一遍下面的文档,特别是 数据模型 与 数据建模。除本文档之外,欢迎 [下载产品白皮书](https://www.taosdata.com/downloads/TDengine White Paper.pdf)。
这只是市场上主流数据库的一小部分,实际上还有很多其他数据库类型和实现。选择适合项目需求的数据库类型通常取决于数据模型、性能需求、可扩展性等因素。
上世纪60年代,网状和层状数据库揭开了数据库系统发展的帷幕;1970年,来自IBM实验室的Edgar F. Codd发表了《大型共享数据库数据的关系模型》论文,提出基于集合论和谓词逻辑的关系模型,为关系型数据库技术奠定了理论基础。之后关系型数据库快速发展,并为整个数据库生态培育了坚实肥沃的发展土壤。
我们知道zabbix在监控界占有不可撼动的地位,功能强大。但是对容器监控显得力不从心。为解决监控容器的问题,引入了prometheus技术。
之前介绍了运维监控系统Prometheus,然后就有朋友问我关于时序数据库的情况,所以这里总结一下时序数据库,并以InfluxDB为例,介绍时序数据库的功能特性和使用方式,希望能对大家有所帮助。
国产数据库异军突起的今天,Oracle、MySQL 、Microsoft SQL Server 前三的宝座短时间内无可超越。
点击关注公众号,Java干货及时送达 来源:www.cnblogs.com/xiaoyuxixi/p/12235979.html 新公司要上监控,面试提到了 Prometheus 是公司需要的监控解决方案,我当然是选择跟风了。 之前主要做的是 Zabbix,既然公司需要 Prometheus,那没办法,只能好好对比一番,了解下,毕竟技多不压身。 但稍稍深入一点,我就体会到了 Prometheus 的优点,总结一下这两种监控方式。 两种监控工具的历史简介 Prometheus Kubernetes 自从
MongoDB到现在已经走过了12个年头了。就在今天刚刚发布了5.0版本。来看一下新版本发布了哪些新功能和特性~官方选择从4.4直接跳到5.0可能也是为了表达出该版本变化比较大(调整了发布节奏)的含义。
最近几年一直在使用监控系统,主要使用Zabbix和Prometheus 两个监控工具,对于这两个监控系统有一些使用实践方面的经验,通过对比的方式来和大家分享一下。
1.1 Prometheus踩过的坑 在这里,我们先简单复习一下Prometheus中的数据结构。其为典型的k-v对,k(一般叫Series)由MetricName,Lables,TimeStamp组成,v则是值。 在早期的设计中,相同的Series会按照一定的规则组织起来,同时也会根据时间去组织文件。于是就变成了一个矩阵: 优点是写可以并行写,读也可以并行读(无论是根据条件还是时间段)。但缺点也很明显:首先是查询会变成一个矩阵,这样的设计容易触发随机读写,这无论在HDD还是SSD上都很难受(有兴趣的同学可以看后面的3.2小节)。 于是Prometheus又改进了一版存储。每一个Series一个文件,每个Series的数据在内存里存满1KB往下刷一次。 这样缓解了随机读写的问题,但也带来新的问题:
数据库种类有很多,比如传统的关系型数据库 RDBMS( 如 MySQL ),NoSQL 数据库( 如 MongoDB ),Key-Value 类型( 如 redis ),Wide column 类型( 如 HBase )等等等等,当然还有本系列文章将会介绍的时序数据库 TSDB( 如 InfluxDB )。
2017年时序数据库忽然火了起来。开年2月Facebook开源了beringei时序数据库;到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了,而早在2016年7月,百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB,成为支持其发展制造,交通,能源,智慧城市等产业领域的核心产品,同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务,业界的频频发声,正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。 本文会从时序数据
一般的IT系统,稍微复杂一些,都会存在一个架构。架构在初期可能不觉得有多么重要,但随着业务发展,架构可能成为系统开发的瓶颈,导致无法再迭代下去。 不同的系统,会有不同的架构,即使同一个系统,由不同的架构师设计也会有不同的架构。架构不存在正确与否的,只能说在不同的场景,存在优劣之分。 如何设计一个系统,此问题过于庞大不在本文讨论范围。那么如果细化一个问题:架构设计能否有通用方案? 上述问题,如果限制了系统范围,同时只要求解决该范围80%的问题,那么确实是可以设计出通用方案的。
1. 容器监控方案选择 ---- 对于容器的监控方案可谓多种多样,本身自带 docker stats 命令,Scout,Data Dog,Sysdig Cloud,Sensu Monitoring Framework,CAdvisor 等。 通过 docker stats 命令可以很方便地看到当前宿主机上所有容器的 CPU、内存以及网络流量等数据。但是 docker stats 命令的缺点就是统计的只是当前宿主机的所有容器,而获取的监控数据是实时的,没有地方存储,也没有报警功能。 而 Scout、Sysdi
在本文中,我们将探讨如何设计一个可扩展的指标监控和告警系统。一个好的监控和告警系统,对基础设施的可观察性,高可用性,可靠性方面发挥着关键作用。
微博广告基础架构团队负责人、技术专家,商业大数据平台及智能监控平台发起人,目前负责广告核心引擎基础架构、Hubble智能监控系统、商业基础数据平台(D+)等基础设施建设。关注计算广告、大数据、人工智能、高可用系统架构设计、区块链等方向。在加入微博之前,曾就职于百度负责大数据平台建设,曾担任趣点科技联合创始人兼CTO等职位。毕业于西北工业大学,曾在国内外知名期刊发表多篇学术论文,拥有9项发明专利。
量化回测,苦于MySQL久矣,特别是进行股票日内因子构建分析或全市场因子测试的时候,每当按下回车时,MySQL就跟丢了魂一样,查询费时,大吞吐量读取也非常耗时。虽然MySQL的优化技巧足够写一本书,但这些都需要交给专业的DB工程师去做,量化打工人没有能力更没有时间倒腾这些。那有没有省时省力,高效存储股票行情数据的解决办法呢。带着这个问题,编辑部简单的搜索了一下,总体分为几个方案:
腾讯云上有许多种数据库产品,本文简单介绍每种产品的介绍,特性,应用场景等,帮助各位根据业务需要选择最适合的数据库。
我们公司主要从事平台技术开发和建设方面,工作的重点方向主要在解决用户在数据治理中的各种问题,让用户能更高效地管理自己的数据,进而产生更大的价值,比如如何整合现有功能流程,节省用户使用成本;增加新平台不断调研,丰富平台功能;新平台功能、性能改造,从而满足用户大规模使用需求;根据业务实际需求,输出相应的解决方案等。今天分享的内容主要是从数据库内核到大数据平台底层技术开发,分享网易数据科学中心多年的大数据建设经验。
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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