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深度解读Facebook刚开源的beringei时序数据库
Facebook最近开源了beringei时序数据库,其是用来解决其内部监控数据存储和查询需求的数据库,特点是读写速度快。beringei在压缩算法上有哪些独到之处?本文中阿里云数据库高级专家叶翔将为大家深度解读。
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来自: 云存储
时间序列数据的存储和计算 - 概述
什么是时间序列数据   什么是时间序列(Time Series,以下简称时序)数据?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。
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来自: 云存储
时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析(二)
KairosDB   KairosDB最初是从OpenTSDB 1.x版本fork出来的一个分支,目的是在OpenTSDB的代码基础上进行二次开发来满足新的功能需求。其改造之一就是支持可插拔式的存储引擎,例如支持H2可以方便本地开发和测试,而不是像OpenTSDB一样与HBase强耦合。
高性能时序数据库 HiTSDB 启动公测,为物联网而生的数据库!
2017云栖大会·上海峰会上,阿里云发布了面向物联网场景的高性能时间序列数据库 (High-Performance Time Series Database , 简称 HiTSDB) 。HiTSDB 可支持每秒1000万时序数据点写入;具备PB级别的数据存储能力,提供高效压缩算法,整体存储成本降低90%;提供时序数据插值计算,降精度计算,时间纬度聚合计算,空间纬度聚合计算的能力。
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来自: 云存储
时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析(四)
Prometheus 开源时序数据库解析的系列文章在之前已经完成了几篇,对比分析了Hbase系的OpenTSDB、Cassandra系的KairosDB、BlueFlood及Heroic,最后是tsdb ranking top 1的InfluxDB。
Prometheus VS InfluxDB
前言 除了传统的监控系统如 Nagios,Zabbix,Sensu 以外,基于时间序列数据库的监控系统随着微服务的兴起越来越受欢迎,比如 Prometheus,比如 InfluxDB。gtt 也尝试了一下这两个系统,希望能找到两者的差别,为以后选型提供一些帮助。
时序数据库技术和架构演进
在阿里云栖开发者沙龙时序数据库技术专场上,阿里巴巴数据库产品事业部技术专家渐醨为大家介绍了时间序列数据库的前世今生,为大家解读了时序数据库的由来、发展、现状、未来,并重点比较了目前时序数据库的热门产品和项目。
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来自: 云原生
阿里云容器Kubernetes监控(三) - 与云监控的集成与使用
简介 监控是运维Kubernetes中非常重要的一环,在kubernetes的生态内,有非常多可选的方案,场景的方案包括内置的Heapster、CNCF的亲儿子Prometheus、Influxdb的采集方案Telegraf等等,当然传统的监控运维工具例如zabbix也对容器的场景进行了适配。
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来自: 数据库
时序数据库连载系列:当SQL遇到时序 TimescaleDB
1.概述 TimescaleDB是Timescale Inc.(成立于2015年)开发的一款号称兼容全SQL的 时序数据库 。它的本质是一个基于 PostgreSQL(以下简称 PG )的扩展( Extension ),主打的卖点如下: 全SQL支持 背靠PostgreSQL的高可靠性 时序数据的高写入性能 下文将对TimescaleDB这个产品进行解读。
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