# 云原生多模数据库 Lindorm #
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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。
开发者如何使用云原生多模数据库 Lindorm
【10月更文挑战第3天】开发者如何使用云原生多模数据库 Lindorm
重磅 | 物联网数据分析利器 阿里云发布时序数据库InfluxDB版
近年来，由于IOT，APM等系统的需求，一种以时间戳为主键的数据模型，越来越流行，存储该数据模型的数据库被称为时序数据库。若干年中，市面上出现了很多种不同的时序数据库，他们或数据模型不同，或生态不同，或存储架构不同。
时序数据库连载系列：指标届的独角兽Prometheus
简介
Prometheus是SoundCloud公司开发的一站式监控告警平台，依赖少，功能齐全。
于2016年加入CNCF，广泛用于 Kubernetes集群的监控系统中，2018.8月成为继K8S之后第二个毕业的项目。
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。
二维火监控平台的构建和探索
在阿里云栖开发者沙龙时序数据库技术专场上，二维火监控平台负责人董兵林为大家介绍了二维火监控平台构建的背景，构建过程和未来展望，向大家展示了如何快速实现一套自研的APM平台，并且如何在技术选型中进行一些取舍。
阿里云时空数据库实战（一）：数据入库与导出
5月5号，阿里云发布了最新的时空数据库，感兴趣的同学可以点击下面连接登陆阿里云官网进行免费试用：https://www.aliyun.com/product/hitsdb_spatialpre
阿里云时空数据库能够存储、管理包括时间序列以及空间地理位置相关的数据。
时间和空间的完美统一！阿里云时空数据库正式商业化
时间和空间的完美统一！阿里云时空数据库正式商业化
经过一段时间公测，得到广大客户的热烈支持，阿里云时空数据库已经于2019年9月10日正式商业化售卖！
产品介绍
时空数据库能够存储、管理包括时间序列以及空间地理位置相关的数据。
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