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阿里云TSDB在大数据集群监控中的方案与实战
阿里云TSDB在大数据集群监控中的方案与实战
目前大部分的互联网企业基本上都有搭建自己的大数据集群，为了能更好让我们的大数据集群更加高效安全的工作，一个优秀的监控方案是必不可少的；所以今天给大家带来的这篇文章就是讲阿里云TSDB在上海某大型互联网企业中的大数据集群监控方案中的实战案例，希望能为感兴趣的同学提供一些帮助。
Uber 时序数据库M3DB初探
Uber 时序数据库M3DB初探
Uber M3 是一个已在优步使用多年的指标平台。 M3 可以在较长的保留时间内可靠地存储大规模指标。本篇文章抛砖引玉，带大家了解一下M3DB，同时M3也可以做为Prometheus后端存储，旨在为Prometheus指标提供安全，可扩展且可配置的多租户的存储。
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。
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。
时序数据库连载系列: 时序数据库一哥InfluxDB之存储机制解析
InfluxDB 的存储机制解析
本文介绍了InfluxDB对于时序数据的存储/索引的设计。由于InfluxDB的集群版已在0.12版就不再开源，因此如无特殊说明，本文的介绍对象都是指 InfluxDB 单机版
1. InfluxDB 的存储引擎演进
尽管InfluxDB自发布以来历时三年多，其存储引擎的技术架构已经做过几次重大的改动, 以下将简要介绍一下InfluxDB的存储引擎演进的过程。
时序数据在滴滴实时数据开发平台中的处理和应用
在阿里云栖开发者沙龙时序数据库技术专场上，滴滴高级研发工程师张婷婷为大家介绍了滴滴实时数据开发平台的架构变迁，为大家揭示了滴滴如何应用Druid、Spark Streaming以及Flink等主流技术来优化时序数据的加工、存储与查询。
一站式数据采集存储的利器：阿里云InfluxDB®️数据采集服务
阿里云InfluxDB®除了提供稳定可靠的时序数据库服务，还提供了非常便捷的数据采集服务。用户能够方便查看各个采集源的运行状态并管理它们，采集的数据会自动存储到阿里云InfluxDB®。用户无需担心运维的问题，实现数据从采集到分析的一站式服务。
数据库技术之《OpenTSDB简介以及同TSDB的差异》
OpenTSDB是可扩展的分布式时序数据库，底层依赖HBase。作为基于通用存储开发的时序数据库典型代表，起步比较早，在时序市场的认可度相对较高。阿里云智能TSDB高度兼容OpenTSDB协议，采用自研的索引，数据存储模型，流式聚合等技术手段提供更强大的时序能力。
云原生多模数据库Lindorm权威指南｜从入门到精通(持续更新 v2021.2)
Lindorm是阿里云发布的业界首款云原生多模数据库，支持宽表、时序、文件等多种类型海量数据的低成本存储、检索与分析，兼容HBase/Cassandra、OpenTSDB、Solr、SQL、HDFS等多种开源标准接口，希望通过本指南，可以给开发者给更多的了解和使用指导，本文将持续更新
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