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。
              
             
            
              
              时序数据库连载系列:Berkeley 的黑科技 BTrDB
              本文是对面向 IoT 领域的开源时序数据库 BTrDB 内部实现细节的研究和介绍。
1. 场景介绍
BTrDB 论文中介绍了一个实际的项目,能很好解释清楚 BTrDB 的设计初衷和适用场景:
在一个电网中大量部署了某类传感器,每个传感器会产生 12 条时间线,每条时间线频率为 120Hz(即每秒 120 个点),时间精度为 100ns;由于各种原因,传感器数据传输经常性出现延迟、(时间)乱序等。
              
             
            
              
              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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              数据库技术之《TSDB采集和展示方案》
              时序时空数据库TSDB以其强大的功能和兼容性,对于当前的一些开源解决方案实现了较好的适配, 本课程会介绍TSDB的一些基本概念:指标,维度,时间线等等,以及与一些开源组件或开源项目对接的方法,包括:Grafana对接TSDB, Telegraf对接TSDB, Tcollector的对接。
              
             
            
              
              阿里云InfluxDB®:一条命令完成k8s监控采集
              前言
Kubernetes是当今流行的容器调度系统,已经成为很多软件系统的底座,而kubernetes的监控也有很多方案可选,阿里云InfluxDB®提供时序数据的长期稳定存储,同时集成了grafana可视化组件,可以帮助用户快速搭建监控方案。
              
             
            
            
            
              
              饿了么时序数据库LinDB架构演进
              2019年3月2日,阿里云栖开发者沙龙时序数据库专场中,饿了么技术经理黄杰分享了饿了么公司时序数据库从设计构建到监控一系列开发更新过程,揭秘了LinDB数据库内部架构并对LinDB未来的发展做出了展望。