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InfluxDB集群与扩展性解析
【4月更文挑战第30天】InfluxDB集群利用分片和复制技术实现水平扩展,提升性能和可靠性。集群包含元数据、数据和(可选)代理节点,其中元数据节点管理集群信息,数据节点存储时间序列数据,代理节点转发查询请求。扩展性策略包括:水平扩展增加数据节点,负载均衡优化资源使用,数据分片实现并行处理,以及通过多副本保证容错和高可用性。这些特性使InfluxDB能有效处理大量时间序列数据。
时序数据库工具grafana里的$timeFilter查询1个小时内的数据如何写查询条件
【6月更文挑战第24天】时序数据库工具grafana里的$timeFilter查询1个小时内的数据如何写查询条件
《docker高级篇(大厂进阶):7.Docker容器监控之CAdvisor+InfluxDB+Granfana》包括:原生命令、是什么、compose容器编排,一套带走
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10月前
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嵌入式C++、STM32、MySQL、GPS、InfluxDB和MQTT协议数据可视化
通过本文的介绍,我们详细讲解了如何结合嵌入式C++、STM32、MySQL、GPS、InfluxDB和MQTT协议,实现数据的采集、传输、存储和可视化。这种架构在物联网项目中非常常见,可以有效地处理和展示实时数据。希望本文能帮助您更好地理解和应用这些技术,构建高效、可靠的数据处理和可视化系统。
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5月前
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从传统到智能:2025年安全管理系统分析与工具选型
本系统基于工业4.0技术,融合物联网、边缘计算与AI,构建分层防御架构,支持实时态势感知与自适应学习。采用多模态感知层、TSN网络与微服务架构,集成计算机视觉与多传感器融合算法,结合知识图谱与智能工作流,实现高效安全管理。
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来自: 云原生
Pull or Push?监控系统如何选型
本文主要介绍了监控系统中最纠结的Pull or Push选择问题,笔者结合数年的实际经验以及遇到的各类客户场景对Pull和Push的各类方向进行了比对,仅供大家在监控系统建设过程中参考,也欢迎大家留言和讨论。
云边协同架构助力智能工厂视觉 AI 缺陷检测应用构建
打破检测系统和产线自动化设备之间的信息孤岛,构建数据高速通道,为视觉AI缺陷检测算法模型提供数据支撑,实现工厂生产智慧优化。
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