influxdb数据库 v1.7.12

influxdb数据库

版本:v1.7.12

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软件介绍

influxdb数据库适用于监控数据统计,可以用来记载电脑系统的环境,支持对时间进行存储数据的计算,方便编程人员更加高效地查询和储存数据,用户可以根据对数据的统计制作出图形化的效果布局,让人看起来更加方便直观,能够在监控数据以及监测分析物联网等场景下使用。

软件特色

Golang编写,没有其它的依赖

提供简单、高性能的写入、查询 http api

插件支持其它数据写入协议,例如 graphite、collectd、OpenTSDB

支持类sql查询语句; tags可以索引序列化,提供快速有效的查询;

Retention policies自动处理过期数据;

Continuous queries自动聚合,提高查询效率

软件功能

用于拉动和发送指标的集成输入和输出插件

实时监测

自动化

开放和可扩展的架构

Chronograf(可视化工具,带有预制的仪表盘,具有网络监控的标准基线

Kapacitor(用于处理、监测和警报的规则引擎

使用场景

时序数据是基于时间的一系列数据,每个数据都包含时间的坐标,用户可以将这些数据点连成线,然后找出数据的规律性、趋势性,还进行数据分析等等操作。所以时序数据的使用场景也和这些有关,下面小编为大家带来使用场景介绍。

所有有时序数据产生,并且需要展现其历史趋势、周期规律、异常性的,进一步对未来做出预测分析的,都是时序数据库适合的场景。

在工业物联网环境监控方向,百度天工的客户就遇到了这么一个难题,由于工业上面的要求,需要将工况数据存储起来。客户每个厂区具有20000个监测点,500毫秒一个采集周期,一共20个厂区。这样算起来一年将产生惊人的26万亿个数据点。假设每个点50Byte,数据总量将达1P(如果每台服务器10T的硬盘,那么总共需要100多台服务器)。这些数据不只是要实时生成,写入存储;还要支持快速查询,做可视化的展示,帮助管理者分析决策;并且也能够用来做大数据分析,发现深层次的问题,帮助企业节能减排,增加效益。最终客户采用了百度天工的时序数据库方案,帮助他解决了难题。

在互联网场景中,也有大量的时序数据产生。百度内部有大量服务使用天工物联网平台的时序数据库。举个例子,百度内部服务为了保障用户的使用体验,将用户的每次网络卡顿、网络延迟都会记录到百度天工的时序数据库。由时序数据库直接生成报表以供技术产品做分析,尽早的发现、解决问题,保证用户的使用体验。

软件测评

软件所有功能都是免费开源的,可以方便编程人员对数据库进行查询和监控,通过软件可以轻松实现图形化的场景布局,将各项数据以图形的方式展现,从而让图表统计变得简单。

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