InfluxDB里存储的数据被称为时间序列数据,InfluxDB存储方式跟传统关系型数据库不同的是：传统关系型数据库通过数据库+表+字段组织数据，InfluxDB通过指标、标签、字段组织数据，时间戳是默认的索引列，标签跟字段其实就相当于关系型数据库中的字段，只不过标签会被索引，而字段不会。
在Coreos系统中我们一般利用Portainer容器来管理Docker，可以看我的其他文章(coreos和portainer都有讲到过)
timestamp： 时间戳，因为InfluxDB是时序数据库，它的数据里面都有一列名为time的列，存储记录生成时间。 如 rx_bytes 中的 time 列，存储的就是时间戳。
InfluxDB是一个开源的时间序列数据库。它在单个二进制文件中拥有时间序列平台所需的一切 - 多租户时间序列数据库、UI 和仪表板工具、后台处理和监视代理。所有这些都使部署和设置变得轻而易举且更易于保护。
本方案中采用 数据存储（InfluxDB），数据采集（Telegraf），数据展示（Grafana ）。
转载于:https://juejin.im/post/5c4f07b7e51d454b0d75d883
部署Docker的主机和容器日益增多，对主机和容器的监控显得越来越重要了。本章的Docker的实践就是快速构建一个容器的监控系统，通过界面直观反应应用性能和监控能力，对系统中存在的性能问题能做到一目了然，帮助提升系统的可靠性。
随着线上服务的全面docker化，对docker容器的监控就很重要了。SA的监控系统是物理机的监控，在一个物理机跑多个容器的情况下，我们是没法从一个监控图表里面区分各个容器的资源占用情况的。
之前介绍了运维监控系统Prometheus，然后就有朋友问我关于时序数据库的情况，所以这里总结一下时序数据库，并以InfluxDB为例，介绍时序数据库的功能特性和使用方式，希望能对大家有所帮助。
阿里巴巴提供的控制台只是用于演示 Sentinel 的基本能力和工作流程，并没有依赖生产环境中所必需的组件，比如持久化的后端数据库、可靠的配置中心等。目前 Sentinel 采用内存态的方式存储监控和规则数据，监控最长存储时间为 5 分钟，控制台重启后数据丢失。
InfluxDB is the open source time series database
我们可以将设备上行数据存储到关系型数据库中，我们需要两张带有时间戳的表（最新数据表 和 历史数据表），历史数据表存储所有设备上报的数据，最新数据表需要存储设备最新一条上报数据，这条最新数据相当于设备的当前状态。然后展示的时候只展示最新一条数据的状态，报表查询可以按照设备id和时间从历史数据表查询汇总。 这样是可以的，但是我们的最新数据表需要被频繁的更新，数据量少的时候没问题。但数据量大，并发高的时候就会出现问题。 1、存储成本：数据不会被压缩，导致占用存储资源。 2、维护成本：单表数据量太大时，需要人工分库分表。 3、写入性能：单机写入吞吐量难以满足大量上行数据的写入需求，数据库存在性能瓶颈。 4、查询性能：数据量太大导致查询性能受到影响。
前言： Influxdb也是有influxdata公司(www.influxdata.com )开发的用于数据存储的时间序列数据库.可用于数据的时间排列。在整个TIG(Telegraf+influxdb+grafana)方案中，influxdb可算作一个中间件，主要负责原始数据的存储，并按照时间序列进行索引构建以提供时间序列查询接口。在整个TIG方案中，应该先构建的就是Influxdb。 Influxdb研究与实践： influxdb介绍： 使用TSM(Time Structured Merge)存储引擎，
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TICK堆栈是来自时间序列数据库InfluxDB的开发人员的产品集合。它由以下组件组成：
本方案采用 Grafana + InfluxDB 实时展示 Jmeter 的压测数据，下面为本文实验的压测指标数据流向图。
Data Source：grafana确切的说是一个前端展示工具，将数据以非常美观直接的图形展示出来。那么这些数据必须有一个来源吧，grafana获取数据的地方就称为Data Source。官方文档上说grafana支持以下数据源：Graphite, InfluxDB, OpenTSDB, Prometheus, Elasticsearch, CloudWatch。在Grafana 3.0+之后，grafana不仅仅支持上面说的这些数据源，还支持一些其它的数据源，这些就称为Grafana Plugins，grafana支持的插件非常多（grafana支持的插件传送门），只要做一些简单的插件安装配置，你就能获取丰富的数据源，后面的文章会讲解如何安装配置使用grafana-zabbix，elasticsearch等插件。
0.具体步骤 1.搭建jenkins、InfluxDB、Grafana。 2.Jenkins安装插件、配置数据库地址、编写Pipeline、自定义数据。 3.InfluxDB创建数据库、创建用户。 4.Grafana建立统一的度量模板，使用变量替换固定的项目名称。 1.准备工作 1.1 创建数据库 CREATE DATABASE jenkins CREATE USER "jenkins" WITH PASSWORD 'root123' WITH ALL PRIVILEGES 1.2 配置Jenkins 安装
Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，非常适合Kubernetes集群的监控。Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。不需要任何SDK或者其他的集成过程。这样做非常适合做虚拟化环境监控系统，比如VM、Docker、Kubernetes等。输出被监控组件信息的HTTP接口被叫做exporter 。
不管是yum安装，亦或者是docker安装的方式，influxdb默认安装完毕之后，并不会自带用户认证的功能，直接就可以进行访问的了。 情况如下：
最近在搞Kafka集群监控，之前也是看了网上的很多资料。之所以使用jmxtrans+influxdb+grafana是因为界面酷炫，可以定制化，缺点是不能操作Kafka集群，可能需要配合Kafka Manager一起使用。
描述: 在 V2.x 版本中 influx 客户端命令已独立处理, 其与V1.x版本的 influx cli 参数与使用大不相同, 此处主要讲解V2.x相关语法参数，但也会简单提及一下V1.x版本语法及其使用。
数据源Data Source：grafana确切的说是一个前端展示工具，它自己不提供数据，所以必须给它配置数据源。目前支持的数据源有：Graphite, InfluxDB, OpenTSDB, Prometheus, Elasticsearch, CloudWatch，Zabbix等。 DashBoard：仪表盘，就像汽车仪表盘一样可以展示很多信息，包括车速，水箱温度等。Grafana的DashBoard就是以各种图形的方式来展示从Datasource拿到的数据。 Row：DashBoard的基本组成单元，一个DashBoard可以包含很多个row。一个row可以展示一种信息或者多种信息的组合，比如系统内存使用率，CPU五分钟及十分钟平均负载等。所以在一个DashBoard上可以集中展示很多内容。 Panel：面板，实际上就是row展示信息的方式，支持表格（table），列表（alert list），热图（Heatmap）等多种方式，具体可以去官网上查阅。 Query Editor：Query Editor 顾名思义，就是查询语句管理，类似与sql语句，每个面板都提供一个Query Editor，我们可以通过编写语句来控制面板展示不同的图表。 组织Organization：类似于用户组，每个用户可以拥有多个org，grafana有一个默认的main org。用户登录后可以在不同的org之间切换，前提是该用户拥有多个org。不同的org之间完全不一样，包括datasource，dashboard等都不一样。创建一个org就相当于开了一个全新的视图，所有的datasource，dashboard等都要再重新开始创建。 User：这个概念应该很简单，不用多说。Grafana里面用户有三种角色admin,editor,viewer。admin权限最高，可以执行任何操作，包括创建用户，新增Datasource，创建DashBoard。editor角色不可以创建用户，不可以新增Datasource，可以创建DashBoard。viewer角色仅可以查看DashBoard。
过去几年我一直在使用Munin作为监控工具。它效果很好，很轻，而且设置起来非常简单。
在这个例子中，我们将在同一台机器（Ubuntu 16.04）上安装InfluxDB和Grafana，然后配置两者，以便Grafana可以可视化存储在InfluxDB中的数据。我们将使用InfluxDB版本1.3.5和Grafana版本4.4.3。
通过创建连续查询，用户可以指定InfluxDB执行连续查询的时间间隔、单次查询的时间范围以及查询规则。InfluxDB会根据用户指定的规则，定期的将过去一段时间内的原始时序数据以用户所期望的方式保存至新的结果表中，从而降低存储数据的时间精度，大大减少新表的数据量。同时，将查询结果保存在指定的数据表中，也便于用户直接查询所关心的内容，从而降低查询的运算复杂度，提升查询效率。
九月，eKuiper 处于 v1.7.0 的开发周期中，开发团队和社区的伙伴共同完成了一系列的新功能。我们初步实现了 Lookup Table（查询表）的支持，从而完善了流批结合的运算能力，例如实时数据补全的能力。另外，我们扩展和优化了数据集成，添加了 HTTP 推送源、Influx V2 sink；扩展了 EdgeX 源的数据格式支持。同时，九月底我们也发布了 1.6.2 版本，主要是 Bug 修复和管理控制台的增强。
日常工作中，经常会用到Jmeter去压测，毕竟LR还要钱（@￥&*...），而最常用的接口压力测试，我们都是通过聚合报告去查看压测结果的，然鹅聚合报告的真的是丑到家了，作为程序猿这当然不能忍！那我们要怎么给它变得好看点捏？
InfluxDB（时序数据库）（influx，[ˈɪnflʌks]，流入，涌入），常用的一种使用场景：监控数据统计。每毫秒记录一下电脑内存的使用情况，然后就可以根据统计的数据，利用图形化界面（InfluxDB V1一般配合Grafana）制作内存使用情况的折线图；可以理解为按时间记录一些数据（常用的监控数据、埋点统计数据等），然后制作图表做统计；
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据。它由Go写成，着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据，IoT行业的实时数据等场景。 主要特性有：
在日常的性能测试工作中，经常会用到Jmeter或LoadRunner进行压测，每次压测完成后，会对各种的性能指标图表进行分析。LoadRunner的性能指标图表非常丰富与美观，但Jmeter的性能指标图表相对要简陋一些，且不够灵活对指标进行筛选。
开源的时间序列数据库。什么是时间序列数据库，最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据，比如某一时间磁盘使用率、网络流量、CPU的使用率等。
InfluxDB的字段类型，由第一条插入的值得类型决定；tags的类型只能是String型，可以作为索引，提高检索速度。
InfluxDB 3.0（以前称为 InfluxDB IOx）是一个（云）可扩展数据库，为数据加载和查询提供高性能，并专注于时间序列用例。本文介绍了数据库的系统架构。
在上篇文章《时序数据库体系技术 – 时序数据存储模型设计》中笔者分别介绍了多种时序数据库在存储模型设计上的一些考虑，其中OpenTSDB基于HBase对维度值进行了全局字典编码优化，Druid采用列式存储并实现了Bitmap索引以及局部字典编码优化，InfluxDB和Beringei都将时间线挑了出来，大大降低了Tag的冗余。在这几种时序数据库中，InfluxDB无疑显的更加专业。接下来笔者将会针对InfluxDB的基本概念、内核实现等进行深入的分析。本篇文章先行介绍一些相关的基本概念。 InfluxDB
本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控。
InfluxDB是一个由InfluxData开发的开源时序型数据。它由Go写成，着力于高性能地查询与存储时序型数据。InfluxDB被广泛应用于存储系统的监控数据，IoT行业的实时数据等场景。
原文中介绍到，过去的7年时间的发展中，InfluxDB 在 metrics 数据的处理上已经成为了非常出色的数据库，并且在 analytics 方面也很不错。但对于现有的架构来讲有一个限制就是不能处理非常大的基数 (significant cardinality)，也就是说tags里不能设置太多的值。比如说：不能处理分布式追踪数据 (distributed tracing data) 的这种场景。
公司在做一个工业监控系统，虽然数据采集点并不算多但是数据量积累下来也非常大，使用mysql数据库进行数据存储和查询时很慢，所以让我调研一下时序数据库，通过调研和了解时序数据库在海量数据的读取和写出都比关系型数据库和NoSql快很多，有人做过mysql和influxDB对比，存储1000万条数据mysql要7分多钟，influxDB只需2分多钟，从1000万条数据读10000条所需数据mysql要6秒多，influxDB只需0.22秒多
直接访问： https://github.com/CymaticLabs/InfluxDBStudio/releases/tag/v0.2.0-beta.1
作者博客： http://www.jianshu.com/u/be71e0f7ca59
另外，InfluxDB也提供了多个可能需要自定义端口的插件，所以的端口映射都可以通过配置文件修改，对于默认安装的InfluxDB，这个配置文件位于/influxdb/influxdb.conf。
influxdb的单机版是开源的，而集群版是商业版，influxdb被设计运行在SSD上，如果使用机器或者网络磁盘作为存储介质，会导致性能下降至少一个数量级。influxdb支持restful api，同时也支持https，为了保证安全性，非局域网建议使用https与Influxdb进行通信。
This application take a nmon file and upload it in a InfluxDB database. It generates also a dashboard to allow data visualization in Grafana. It's working on linux only for now.
除了最常用的关系数据库和缓存之外，之前我们已经介绍了在Spring Boot中如何配置和使用MongoDB、LDAP这些存储的案例。接下来，我们继续介绍另一种特殊的数据库：时序数据库InfluxDB在Spring Boot中的使用。
2、安装docker-ce17.03(kubeadmv1.9最大支持docker-ce17.03)
在本文中将介绍InfluxDB常用的基础操作，帮助读者建立对InfluxDB的感性认识，快速的动手玩起来，持续查询（Continuous Queies）、Group by、Series、行协议（Line Protocol）、InfluxQL等高级特性和细节，将会在后续文章中逐步介绍。
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