7 Base de données de séries chronologiques puissante pour MonitorSolution ing

Parlons de distribué monitorbase de données de séries chronologiques.

A time-series database is optimized for timestamp or time-series data. Time series data mean measurements or events that are tracked, monitored, collected, or aggregated sur une période de temps. Il peut s'agir de données collectées à partir des battements de cœur des capteurs de suivi de mouvement, des métriques JVM des applications Java, des données commerciales du marché, des données réseau, des réponses API, process disponibilité, etc.

Les bases de données de séries chronologiques sont entièrement personnalisées avec des données horodatées, qui sont indexées et écrites efficacement de manière à ce que vous puissiez insérer des données de séries chronologiques. Vous pouvez interroger ces données de séries chronologiques beaucoup plus rapidement que vous ne le feriez dans un cadre relationnel ou Base de données NoSQL.

Lately, it has gained a lot of popularity. And why not? It does a fantastic job for business and Opérations informatiques monitoring. La bonne nouvelle est qu'il existe de nombreuses options parmi lesquelles choisir, et la plupart d'entre elles sont open-source.

InfluxDB

InfluxDB est l'une des bases de données de séries chronologiques les plus populaires parmi DevOps, qui est écrite en Go. InfluxDB a été conçu dès le départ pour fournir un moteur d'ingestion et de stockage de données hautement évolutif. Il est très efficace pour collecter, stocker, interroger, visualiser et agir sur des flux de Données de séries chronologiques, événements et métriques en temps réel.

Il fournit des politiques de sous-échantillonnage et de rétention des données pour prendre en charge le maintien des données de haute valeur et de haute précision en mémoire et des données de valeur inférieure sur le disque. Il est construit sur un mode cloud natif pour fournir une évolutivité sur plusieurs topologies de déploiement, y compris les environnements cloud sur site et hybrides.

InfluxDB est une solution open source et enterprise-prêt. Il utilise InfluxQL, qui est très similaire à un langage de requête structuré, pour interagir avec les données. Le lateLa première version propose des agents, des tableaux de bord, des requêtes et des tâches dans une boîte à outils. Il s'agit d'un outil tout-en-un pour la création de tableaux de bord, la visualisation et les alertes.

COLLABORATIONS

• Performances élevées pour les données de séries chronologiques avec une ingestion élevée et des requêtes en temps réel
• InfluxQL pour interagir avec des données qui est un SQL comme un langage de requête
• Composant principal de la pile TICK (Telegraf, InfluxDB, Chronograf et Kapacitor).
• Prise en charge des plugins pour les protocoles tels que collectd, Graphite, OpenTSDB pour l'ingestion de données
• Peut gérer des millions de points de données en 1 seconde seulement
• Politiques de conservation pour lesally supprimer les données obsolètes

Comme il est open source, vous pouvez le télécharger et le démarrer sur votre serveur. Cependant, ils proposent InfluxDB Cloud sur AWS, Azure, et GCP.

Prométhée

Prométhée est un open-source monitoring solution used to understand insights from metrics data and send necessary alerts. It has a local on-disk time-series database that stores data in a custom format on disk.

Le modèle de données de Prometheus est multidimensionnel basé sur des séries chronologiques; il stocke toutes les données sous forme de flux de valeurs horodatées. C'est très utile lorsque vous travaillez avec une série chronologique entièrement numérique. La collecte de données de microservices et leur interrogation est l'une des forces de Prometheus.

Il s'intègre étroitementates avec Grafana pour la visualisation et si vous êtes un débutant, lisez ceci Présentation de Prometheus et Grafana l'article.

COLLABORATIONS

• Possède un modèle multidimensionnel qui utilise le nom des métriques et les paires clé-valeur (étiquettes)
• PromQL pour interroger les données de séries chronologiques à générerate tableaux, alertes et graphiques Ad hoc
• Utilise le mode d'extraction HTTP pour collecter des données chronologiques
• Utilise un g intermédiaireatemoyen de pousser les séries chronologiques

Prométhée a des centaines de exportateurs pour exporter les données de Windows, Linux, Java, Database, APIs, Website, Server Hardware, PHP, Messaging, and more. To monitor Linux, check this Configuration Prometheus + Grafana.

Échelle de tempsDB

Échelle de tempsDB est une base de données relationnelle open source qui rend SQL évolutif pour les données de séries chronologiques. Cette base de données est construite sur PostgreSQL.

Il propose deux produits - le premier option est une édition communautaire gratuite que vous pouvez installer sur votre serveur. le seconde L'option est TimescaleDB Cloud, où vous obtenez une infrastructure entièrement hébergée et gérée sur le cloud pour vos besoins de déploiement.

It can be used for DevOps monitoring, comprendreanding application metrics, tracking data from IoT devices, understanding financial data, etc. You can measure logs, Kubernetes events, Prometheus metrics, even custom metrics.

Pour les propriétaires de produits, vous pouvez l'utiliser pour comprendre les performances d'un produit au fil du temps, ce qui aide à améliorer la performance.atedécisions magiques pour growe.

COLLABORATIONS

• Exécutez des requêtes 10 à 100 fois plus rapidement que PostgreSQL, MongoDB
• Peut évoluer jusqu'à plusieurs pétaoctets horizontauxally et écrit des millions de points de données par seconde
• Très similaire à PostgreSQL, si simple à utiliser pour les développeurs et les administrateursate
• Combine les fonctionnalités de base de données relationnelle et chronologique pour créer des applications puissantes.
• Algorithmes intégrés et fonction de performance pour économiser beaucoup de coûts.

Graphite

Graphite est une solution tout-en-un pour stocker et visualiser efficacement des données chronologiques en temps réel. Graphite peut faire deux choses: stocker des données de séries chronologiques et rendre des graphiques à la demande. Mais il ne collecte pas de données pour vous; pour cela, vous pouvez utiliser des outils tels que collectd, Ganglia, Sensu, telegraf, etc.

Il comporte trois composants - Carbone, Chuchotement, et le Graphite-Web. Carbon reçoit les données de séries chronologiques, agrégéesatec'est tout, et le conserve sur le disque. Whisper est un stockage de base de données de séries chronologiques qui stocke les données. Graphite-Web est le front-end permettant de créer des tableaux de bord et de visualiser les données.

Caractéristiques du graphite:

• Le format des métriques dans lequel les données sont soumises est simple.
• API complète pour le rendu des données et la création de graphiques, tableaux de bord, graphiques
• Fournit un ensemble riche de bibliothèques statistiques et de fonctions de rendu transformatives
• Chaîne plusieurs fonctions de rendu pour construire une requête cible.

QuêteDB

QuêteDB est une base de données relationnelle orientée colonnes qui peut effectuer des analyses en temps réel sur les données de séries chronologiques. Cela fonctionne avec SQL et certaines extensions pour créerate un modèle relationnel pour les données de séries chronologiques. QuestDB a été codé à partir de zéro et n'a aucune dépendance qui améliore ses performances.

QuestDB prend en charge les jointures relationnelles et chronologiques, ce qui facilite la corrélation des données. Le moyen le plus simple de démarrer avec QuestDB est de le déployer dans un conteneur Docker.

Caractéristiques de QuestDB:

• Console interactive pour importer des données par glisser-déposer et les interroger
• Pris en charge sur le cloud natif (AWS, Azure, GCP), sur site ou intégré
• Fournit des informationsrise intégration avec des fonctionnalités telles que Active Directory, haute disponibilité, Enterprise sécurité, clustering
• Fournit des informations en temps réel à l'aide d'analyses opérationnelles et prédictives

Flux de temps AWS

Comment AWS peut-il ne pas figurer dans la liste?

Flux de temps AWS est un service de base de données de séries chronologiques sans serveur, rapide et évolutif. Il est principalement utilisé pour les applications IoT pour stocker des milliards d'événements en une journée et 1000 fois plus rapidement avec un coût de 1 / 10ème de bases de données relationnelles.

Grâce à son moteur de requête spécialement conçu, vous pouvez interroger simultanément les données récentes et les données historiques stockées.neohabituellement. Il fournit plusieurs fonctions intégrées pour analyser les données de séries chronologiques afin de trouver des informations utiles.

Fonctionnalités d'Amazon Timestream:

• Aucun serveur à gérer ni instance à provisionner ; tout est géré automatiquementally.
• Économique, ne payez que ce que vous ingérez, stockez et interrogez.
• Capable d'ingérer des milliards d'événements par jour sans baisse de performances
• Capacité d'analyse intégrée avec des fonctions SQL standard, d'interpolation et de lissage pour identifier les tendances, les modèles et les anomalies
• Toutes les données sont chiffrées à l'aide du système de gestion des clés AWS (KMS) avec les clés de gestion du client (CMK)

OuvrirTSDB

OuvrirTSDB est une base de données de séries chronologiques évolutive qui a été écrite sur HBase. Il est capable de stocker des milliards de points de données à des millions d’écritures par seconde. Vous pouvez conserver les données dans OpenTSDB pourreveuh avec son horodatage d'origine et sa valeur précise, afin que vous ne perdiez aucune donnée.

Il a un démon de séries temporelles (TSD) et des utilitaires de ligne de commande. Le démon de séries temporelles est responsable du stockage des données dans HBase ou de leur récupération. Vous pouvez parler à TSD à l'aide de l'API HTTP, de telnet ou d'une simple interface graphique intégrée. Vous avez besoin d'outils tels que flume, collectd, vacuumetrix, etc., pour collecter des données de diverses sources dans OpenTSDB.

Fonctionnalités d'OpenTSBD:

• Peut regrouperate, filtrer, sous-échantillonner les métriques à une vitesse vertigineuse
• Stocke et écrit les données avec une précision de la milliseconde
• Fonctionne sur Hadoop et HBase et évolue facilement en ajoutant des nœuds au cluster
• Utilise l'interface graphique pour générerate graphiques

Conclusion

Étant donné que de plus en plus d'appareils IoT/Smart sont utilisés de nos jours, un énorme trafic en temps réel se génère.ated sur des sites Web avec des millions d'événements par jour, les échanges sur le marché augmentent et la base de données de séries chronologiques est arrivée ! Les bases de données de séries chronologiques sont indispensables dans votre pile de production pour Stack monitoring.

La plupart des bases de données de séries chronologiques répertoriées ci-dessus sont disponibles pour self-hôte, alors vas-y, prends un machine virtuelle cloud et essayez de voir ce qui fonctionne pour vous.