5G来了,广连接(mmTC)可以实现每平方千米100万的连接数(理论值),是4G的10倍,5G网络出现,配合其他技术,空间将在数据意义上剧烈压缩,车联网.智能家居.智能安防.智慧工厂.智慧能源都可能带来质的变化.那么随之而来的物联设备的数据也会几何级增长,大量的模拟量数据,开关量数据的存储,查询,可视化将会带来新的挑战. 基于时间序列的时序数据库几乎是专为这样的场景设计的,通过对时间的索引,可以加快查询,那么Azure上是否有类似的产品呢?答案是Azure Time Series Insight

Features Column-oriented time-series database. Log-structured append-only B+tree with multiversion concurrency control. Crash safety. Fast aggregation without pre-configured rollups or materialized views. Custom compression algorithm (dictionary + en

原文链接:http://www.jianshu.com/p/0bafd0168647 OpenTSDB介绍 1.1.OpenTSDB是什么?主要用途是什么? 官方文档这样描述:OpenTSDB is a distributed, scalable Time Series Database (TSDB) written on top of HBase: 翻译过来就是,基于Hbase的分布式的,可伸缩的时间序列数据库. 主要用途,就是做监控系统:譬如收集大规模集群(包括网络设备.操作系统.应用程序)

时间序列数据库最多,使用也最广泛.一般人们谈论时间序列数据库的时候指代的就是这一类存储.按照底层技术不同可以划分为三类. 直接基于文件的简单存储:RRD Tool,Graphite Whisper.这类工具附属于监控告警工具,底层没有一个正规的数据库引擎.只是简单的有一个二进制的文件结构. 基于K/V数据库构建:opentsdb(基于hbase),blueflood,kairosDB(基于cassandra),influxdb,prometheus(基于leveldb) 基于关系型数据库构建:m

[编者按] 刘斌,OneAPM后端研发工程师,拥有10多年编程经验,参与过大型金融.通信以及Android手机操作系的开发,熟悉Linux及后台开发技术.曾参与翻译过<第一本Docker书>.<GitHub入门与实践>.<Web应用安全权威指南>.<WEB+DB PRESS>.<Software Design>等书籍,也是Docker入门与实践课程主讲人.本文所阐述的「时间序列数据库」,系笔者所负责产品 Cloud Insight 对性能指标进行

然后执行启动定时任务目录:etc/crontab SHELL=/bin/bashPATH=/sbin:/bin:/usr/sbin:/usr/binMAILTO=rootHOME=/ # For details see man 4 crontabs # Example of job definition:# .---------------- minute (0 - 59)# | .------------- hour (0 - 23)# | | .---------- day of month

基于 Go 语言开发,社区非常活跃,项目更新速度很快,日新月异,关注度高 测试版本 1.0.0_beta2-1 安装部署 wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.0.0_beta2.x86_64.rpm sudo yum localinstall influxdb-1.0.0_beta2.x86_64.rpm 配置文件路径为 /etc/influxdb/influxdb.conf,修改后启动服务 sudo servi

为了防止无良网站的爬虫抓取文章,特此标识,转载请注明文章出处.LaplaceDemon/ShiJiaqi. http://www.cnblogs.com/shijiaqi1066/p/5855064.html 本文使用LevelDB,HBase这类列式存KV储数据来构建时间序列数据库. 时间序列数据的特征 经典物理世界,若需要进行测量,则首先需要标注出来.所以首先物体需要有一个ObjectName. 物体有一些静态属性.静态属性不随时间发送变化.时间序列数据一般不关注静态属性. 还有一些动态属性

加载 如何利用索引和主存储,是一种两难的选择. 选择不使用索引,只使用主存储:除非查询的字段就是主存储的排序字段,否则就需要顺序扫描整个主存储. 选择使用索引,然后用找到的row id去主存储加载数据:这样会导致很多碎片化的随机读操作.(ES检索出来的一堆ID,然后根据这些ID去数据库里取东西就是碎片化的磁盘操作!) 没有所谓完美的解决方案.MySQL支持索引,一般索引检索出来的行数也就是在1~100条之间.如果索引检索出来很多行,很有可能MySQL会选择不使用索引而直接扫描主存储,这就是因为用

一般人们谈论时间序列数据库的时候指代的就是这一类存储.按照底层技术不同可以划分为三类. 直接基于文件的简单存储:RRD Tool,Graphite Whisper.这类工具附属于监控告警工具,底层没有一个正规的数据库引擎.只是简单的有一个二进制的文件结构. 基于K/V数据库构建:opentsdb(基于hbase),blueflood,kairosDB(基于cassandra),influxdb,prometheus(基于leveldb) 基于关系型数据库构建:mysql,postgresql都可

转自:http://www.infoq.com/cn/news/2017/04/redefine-database-history 提起VividCortex公司的创建者兼CEO Baron Schwartz,大家可能会比较陌生,但读过他的著作<高性能MySQL>的一定大有人在.他同时也做过许多开源软件的性能分析.监控和管理工作.同时他还对许多不同的数据库社区有所贡献,包括Oracle.PostgreSQL.Redis和MongoDB等.最近他在博客上分享了一些关于数据库的想法.从2000年左

时间序列数据库 (TSDB) https://www.jianshu.com/p/31afb8492eff 0.3392019.01.28 10:51:33字数 5598阅读 4030 背景 2017年时序数据库忽然火了起来.开年2月Facebook开源了beringei时序数据库:到了4月基于PostgreSQL打造的时序数据库TimeScaleDB也开源了,而早在2016年7月,百度云在其天工物联网平台上发布了国内首个多租户的分布式时序数据库产品TSDB,成为支持其发展制造,交通,能源,智慧

时间序列数据库(TSDB)初识与选择 本文作者由 MageByte 团队的 「借来方向」编写,关注公众号 给你更多硬核技术 背景 这两年互联网行业掀着一股新风,总是听着各种高大上的新名词.大数据.人工智能.物联网.机器学习.商业智能.智能预警啊等等. 以前的系统,做数据可视化,信息管理,流程控制.现在业务已经不仅仅满足于这种简单的管理和控制了.数据可视化分析,大数据信息挖掘,统计预测,建模仿真,智能控制成了各种业务的追求. "所有一切如泪水般消失在时间之中,时间正在死去",以前我们利用

背景 这两年互联网行业掀着一股新风,总是听着各种高大上的新名词.大数据.人工智能.物联网.机器学习.商业智能.智能预警啊等等. 以前的系统,做数据可视化,信息管理,流程控制.现在业务已经不仅仅满足于这种简单的管理和控制了.数据可视化分析,大数据信息挖掘,统计预测,建模仿真,智能控制成了各种业务的追求. “所有一切如泪水般消失在时间之中,时间正在死去“,以前我们利用互联网解决现实的问题.现在我们已经不满足于现实,数据将连接成时间序列,可以往前可以观其历史,揭示其规律性,往后可以把握其趋势性,预测其

为什么80%的码农都做不了架构师?>>>   摘要: 近日,阿里云宣布高性能时间序列数据库 (High-Performance Time Series Database , 简称 HiTSDB) 正式商业化. 近日,阿里云宣布高性能时间序列数据库 (High-Performance Time Series Database , 简称 HiTSDB) 正式商业化. 先跟大家聊一下什么叫时序数据.简单的说,就是时间上分布的一系列数值,关键字是数值,我们一般认为的时序数据是什么时间发生了什么事

本文来自: https://fabxc.org/tsdb/, 如翻译有误,请纠正. 我是从事监控工作的.特别是Prometheus, 一个包含自定义的时间序列库以及集成Kuberntes的监控系统. 在很多方面,Kubernetes代表着所有Prometheus为其设计的所有技术水准.Prometheus使得可持续开发,自动扩展和高度自动化环境更易于实现.在众多其他概念抉择中,Prometheus的查询语言和操作模型使其特别适合这样的环境.另外,如果监控的工作负载变得更加动态化,这样在监控系统本

打开本地的 SQL Server Management Studio.首先创建 Credentials.命令如下:   IF NOT EXISTS (SELECT * FROM sys.credentials WHERE credential_identity = 'BackupDBtoAzureStorageCredential') CREATE CREDENTIAL BackupDBtoAzureStora geCredential WITH IDENTITY = '[存储账号名称]' ,S

转自:http://0351slc.com/portal.php?mod=view&aid=12 近期网络上呈现了有关catena.benchmarking boltdb等时刻序列存储办法的介绍,Go社区也有相似的谈论论题,呈现了seriesly.influxDB.prometheus等优异项目.原文作者Jason moiron现在从事Datadog有关工作,文中他关于时刻序列数据库宣布了一些观点,(网友们在Hacker News上也有精彩的谈论)咱们一起来认识下. 时刻序列模型和图形式先于计算

Azure SQL DB 可以被配置成为 SQL Server 事务复制的一个订阅者( subscriber ). 主要应用场景有两种: 将您的数据迁移到 Azure SQL DB, 并且没有宕机时间. 将 Azure SQL DB 作为 SQL on-premises / on VMs 的一个备份或只读实例. 我们扩展了已有的事务复制逻辑以使得 Azure SQL DB 可以成为一个事务复制订阅者. 从使用的体验上来说,能够察觉到的唯一的区别是在你创建一个订阅者的时候:你需要提供 Azure

使用 JAVA 代码连接 Azure SQL Database 时产生了 SSL 错误,对于此问题大多数用户都是因为不知如何编写 JDBC 连接字符串而产生的,以下为相关示例代码,供您参考:   package sqldbtest; import java.sql.*; import com.microsoft.sqlserver.jdbc.*; public class sqldbconn { public static void main(String[] args) { // TODO A

Cattell [6] maintains a great summary about existing Scalable SQL and NoSQL data stores. Hu [18] contributed another great summary for streaming databases. Druid feature-wise sits some- where between Google’s Dremel [28] and PowerDrill [17]. Druid ha