Nginx的访问日志记录每条请求的来龙去脉，通过日志可以分析出很多有用的监控信息，如下面的这些信息。
腾讯云时序数据库CTSDB商业化首发，现跟大家聊一下时序数据的概念，模型和使用场景等。
数据库的模型包含关系型、key-value 型、Document 型等很多种，那么为什么新型的时序数据库成为监控数据存储的新宠呢？ 下面就会从
在公有云的数据库产品清单里，近年出现了一个新的名词“时序数据库”。感觉数据库的产品已经不少了，时序数据库的用途是什么？为什么会诞生该产品？我们今天一起来看一下！
日志数据是典型的时序数据，因此，日志场景是时序数据库CTSDB的典型应用场景。下文主要描述如何用CTSDB搭建日志系统。
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，智慧城市等产业领域的核心产品，同时也成为百度战略发展产业物联网的标志性事件。时序数据库作为物联网方向一个非常重要的服务，业界的频频发声，正说明各家企业已经迫不及待的拥抱物联网时代的到来。 本文会从时序数据
在大型微服务架构中，服务监控和实时分析需要大量的时序数据。存储这些时序数据最高效的方案就是使用时序数据库 (TSDB)。设计时序数据库的重要挑战之一便是在效率、扩展性和可靠性中找到平衡。这篇论文介绍的是 Facebook 内部孵化的内存时序数据库，Gorilla。Facebook 团队发现：
本来说好的2021会有一个好开局，似乎又出了点问题。 年关将近，现在疫情反扑，部分小区甚至全部隔离，为了安全着想，近期返乡还要求提供7日内核酸监测。作为普通人，我们除了戴好口罩，不乱跑，还能干点啥？ 要知道这个，我们需要理解疫情是如何传播，防控是怎么进行的。 病毒通过黏膜感染，飞沫传播，由于病毒可以在体外存活一段时间，因此甚至可以间接传播。 传染病的预防措施包括消灭传染源，切断传播途径和保护易感人群。由于新冠肺炎的潜伏期不短，感染特征也不算明显，因此实际情况会复杂些，因此我们需要核酸检测、隔离、健康码。
CTSDB 是一款分布式、可扩展、高可靠的时序数据库，适用于有海量时序数据的物联网、大数据分析和互联网监控等场景。
今天简单带大家了解一下时序数据库。聊聊什么是时序数据库，有什么特点，用在什么场景，和传统关系型数据库的区别与联系，以及开源解决方案调研。
作为腾讯唯一的时序数据库，CTSDB 支撑了腾讯内部20多个核心业务（微信彩票、财付通、云监控、云数据库、云负载等）。
近日，UCloud新发布了一款时间序列数据库UTSDB (UCloud TimeSeries Database) ，此次上线的UTSDB-InfluxDB版基于InfluxDB v.1.7，完全兼容原生 InfluxDB 协议。后端存储接入 UCloud 自研的Manul统一存储，容量可动态扩充，最高可至数百TB，并通过高效压缩节省80%存储成本。支持高并发写入，QPS最高可达350万，为物联网等领域的亿级设备提供实时监控生产数据、全局掌握数据趋势等能力。
背景 目前对于时序大数据的存储和处理往往采用关系型数据库的方式进行处理，但由于关系型数据库天生的劣势导致其无法进行高效的存储和数据的查询。时序大数据解决方案通过使用特殊的存储方式，使得时序大数据可以高效存储和快速处理海量时序大数据，是解决海量数据处理的一项重要技术。该技术采用特殊数据存储方式，极大提高了时间相关数据的处理能力，相对于关系型数据库它的存储空间减半，查询速度极大的提高。时间序列函数优越的查询性能远超过关系型数据库，Informix TimeSeries非常适合在物联网分析应用。 定义 时间
时序数据库是近两年的热门话题，不断有新的时序数据库产品发布，但在我个人看来，目前还没有看到一个系统的、全面的时序数据库评测方案，帮助开发者认识各个产品的异同，为特定场景选择最适合的产品，各个数据库厂商基于自身优势和特点，设计发挥其产品最佳性能的场景，展示一份份傲人的性能测试报告。本篇博客就结合本人的一些看法，从不同维度来分析时序数据库产品的异同，同时也希望有更多的人关注时序数据库，在各自的行业应用需求上为时序数据库厂商建言献策，共同推动时序数据库的发展。由于个人能力有限，难免有不妥之处，还望大家提出宝贵意见，多多批评指正。
https://blog.csdn.net/ransom0512/article/details/78114167
本文介绍了实时数据库和时序数据库，并就其特点、应用场景、相关厂商、联系与区别做介绍。
伴随新能源物联网的发展，生产、分配、消耗等各个方面由设备及传感器所产生的时序数据量越来越大，严重挑战传统的以关系型数据库为核心的解决方案，数据处理性能低下、数据架构臃肿、存储成本高昂等问题频发，如何应对大数据量下的数据存储、查询、分析，成为了能源企业目前迫切需要解决的难点，数字化转型升级迫在眉睫。我所在的公司江苏阿诗特作为一家具有20多年储能逆变器和户用储能研发能力的企业，在此背景下也开始探索数据架构升级的有效路径。
微博广告基础架构团队负责人、技术专家，商业大数据平台及智能监控平台发起人，目前负责广告核心引擎基础架构、Hubble智能监控系统、商业基础数据平台（D+）等基础设施建设。关注计算广告、大数据、人工智能、高可用系统架构设计、区块链等方向。在加入微博之前，曾就职于百度负责大数据平台建设，曾担任趣点科技联合创始人兼CTO等职位。毕业于西北工业大学，曾在国内外知名期刊发表多篇学术论文，拥有9项发明专利。
小 T 导读：近年来，随着物联网技术和市场的快速发展、企业业务的加速扩张，时序数据的处理难题也越来越受到行业和企业的重视，时序场景下通用型数据库步履维艰，各种时序数据库产品应运而起。但是，做一个优质的时序数据库真的很容易吗？本篇文章将从数据库开发者的角度，解剖时序场景下的数据处理需求、分析时序数据库设计思路，给到读者一些硬核技术思考。
物联网系统中，需要实时处理的数据可通过队列送入流处理引擎；不需要实时处理的数据，用于离线分析或数据挖掘，需要先存储起来。物联网系统的数据存储的方式很多，要根据实际场景来选择。
近几年IoT、IIoT、AIoT和智慧城市快速发展，时序/时空数据库成为数据架构技术栈的标配。根据国际知名网站DB-Engines数据，时序数据库在过去24个月内排名高居榜首，且远高于其他类型的数据库，可见业内对时序数据库的需求迫切。
数据如同空气一样普遍，我们在手机的每一次点击都会产生数据，都可能被记录，被使用。数据存放在数据库中，数据库其实就是“数据的集合”。
2月19日，就 Apache IoTDB 的核心技术及典型应用场景进行了直播分享探讨，分别是 《Apache IoTDB：基于开放数据文件格式的时序数据库》、《IoTDB 在阿里云智能制造业务中的实践》、《智能运维场景中的时序数据库选型与挑战》、《时序数据库 IoTDB 在360的落地实践》这4个主题。
电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生的数据
1.1 Prometheus踩过的坑 在这里，我们先简单复习一下Prometheus中的数据结构。其为典型的k-v对，k（一般叫Series）由MetricName，Lables，TimeStamp组成，v则是值。 在早期的设计中，相同的Series会按照一定的规则组织起来，同时也会根据时间去组织文件。于是就变成了一个矩阵： 优点是写可以并行写，读也可以并行读（无论是根据条件还是时间段）。但缺点也很明显：首先是查询会变成一个矩阵，这样的设计容易触发随机读写，这无论在HDD还是SSD上都很难受（有兴趣的同学可以看后面的3.2小节）。 于是Prometheus又改进了一版存储。每一个Series一个文件，每个Series的数据在内存里存满1KB往下刷一次。 这样缓解了随机读写的问题，但也带来新的问题：
先来介绍什么是时序数据。时序数据是基于时间的一系列的数据。在有时间的坐标中将这些数据点连成线，往过去看可以做成多纬度报表，揭示其趋势性、规律性、异常性；往未来看可以做大数据分析，机器学习，实现预测和预警。
在处理将大量数据放入 HashMap的项目时，作者开始注意到 HashMap 占用了大量内存并对最小内存使用量进行了粗略计算，得到的常驻内存是预期的两倍多。我们都知道 HashMaps 以空间换取时间。通过使用更多空间，我们能够使插入和检索更加高效。但是他们为那个时间权衡了多少空间？作者当下没有那个问题的答案，所以他决定测量并找出答案。如果你只是想知道答案，请跳到文章最后一节；当你看到图表时，你就会知道你在那里。此外，如果您想进行自己的分析，可以使用所有支持代码和数据。
[2] - 时间序列数据的存储和计算 - 开源时序数据库解析（一） - 2018.01.07
时序数据库，全称为时间序列数据库，主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据。这些数据主要由电力行业、化工行业、气象行业、地理信息等各类型实时监测、检查与分析设备所采集、产生。这些工业数据的典型特点是产生频率快（每一个监测点一秒钟内可产生多条数据）、严重依赖于采集时间（每一条数据均要求对应唯一的时间）、测点多信息量大（常规的实时监测系统均有成千上万的监测点，监测点每秒钟都产生数据，每天产生几十GB的数据量）。
12 月 3 日、4日，2022 Apache IoTDB 物联网生态大会在线上圆满落幕。大会上发布 Apache IoTDB 的分布式 1.0 版本，并分享 Apache IoTDB 实现的数据管理技术与物联网场景实践案例，深入探讨了 Apache IoTDB 与物联网企业如何共建活跃生态，企业如何与开源社区紧密配合，实现共赢。
时序数据库(Time Series Database)是用于存储和管理时间序列数据的专业化数据库。时序数据库特别适用于物联网设备监控和互联网业务监控场景。
在传统工业控制领域，由于其自身的特殊性，有很多对实时数据处理的要求，特别是流程工业中，对各生产环节的监控要求十分严苛，需要通过监测数据实时反应出系统的状态，所以对于实时数据的处理十分看重。因此工业实时数据库应运而生，其主要用于工业过程数据的采集、存储以及查询分析，以实现过程状态的实时监控。
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。
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。
时序数据库全称为时间序列数据库。时间序列数据库指主要用于处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据。
influxdb是一种时序数据库，时序数据库简而言之就是针对时间为KEY的数据存储系统。其可存储海量数据，并且查询性能非常强，可以用来做基于时间的应用，比如日志存储、温度计采集等。本文通过安装部署、以及简单实用，初步体验influxdb。
在微服务架构的系列文章中，前面已经通过文章分别介绍过了微服务的「服务注册 」、「服务网关 」、「配置中心 」，今天这篇文章我们继续来聊一聊另外一个重要模块：「 监控系统 」。
万物互联时代，工业物联网产生的数据量比传统的信息化要多数千倍甚至数万倍，并且是实时采集、高频度、高密度，动态数据模型随时可变。传统数据库在对这些数据进行存储、查询、分析等处理操作时捉襟见肘，迫切需要一种专门针对时序数据来做优化的数据库系统，即时间序列数据库。
因为在微服务的架构下，我们对服务进行了拆分，所以用户的每次请求不再是由某一个服务独立完成了，而是变成了多个服务一起配合完成。这种情况下，一旦请求出现异常，我们必须得知道是在哪个服务环节出了故障，就需要对每一个服务，以及各个指标都进行全面的监控。
但凡是分布式系统而言，可度量性是在技术层面必须与实现的目标。而可度量性细分下来，包括了日志，度量以及链接追踪三个维度。
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
关于MONGODB 可以在那些应用场景中工作,可以去看看MONGODB , 唐建法,唐老师的视频. 基本上MONGODB 可以应用的场景已经非常多了.
时序数据库是 Promtheus 监控平台的一部分，在了解其存储层的演化过程之前，我们需要先了解时序数据库及其要解决的根本问题。
在本文中，我们将探讨如何设计一个可扩展的指标监控和告警系统。一个好的监控和告警系统，对基础设施的可观察性，高可用性，可靠性方面发挥着关键作用。
2月19日，，就 Apache IoTDB 的核心技术及典型应用场景进行了直播分享探讨，分别是 Apache IoTDB：基于开放数据文件格式的时序数据库、IoTDB 在阿里云智能制造业务中的实践、智能运维场景中的时序数据库选型与挑战、时序数据库IoTDB在360的落地实践这4个主题。
一个时序数据库, 用来存储监控数据很适合, 其他的比如Prometheus等都阔以.
在无数数据库行业的老将新兵中，我们注意到一批力图解决大数据语境下，数据库使用和运维难题的“引路人”。今天，InfoQ 的专访对象 --- 姚延栋，正是这批大数据“引路人”中的一个。
本项目由涛思数据投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——2022大数据产业创新技术突破榜单及奖项”评选。
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