首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

OpenTSDB -获取时间序列的最新数据点

OpenTSDB是一个开源的时间序列数据库,用于存储和检索大规模的时间序列数据。它是基于HBase构建的,具有高性能和可扩展性。

时间序列是按照时间顺序排列的数据集合,通常用于记录和分析随时间变化的数据,如传感器数据、监控数据、日志数据等。OpenTSDB提供了强大的功能和工具,使用户能够高效地存储、查询和分析时间序列数据。

OpenTSDB的主要特点和优势包括:

  1. 高性能:OpenTSDB能够处理大规模的时间序列数据,具有快速的写入和查询速度。
  2. 可扩展性:基于HBase的架构使OpenTSDB能够轻松地扩展到大规模的集群,以满足不断增长的数据需求。
  3. 灵活的数据模型:OpenTSDB支持灵活的数据模型,可以存储任意数量和类型的时间序列数据。
  4. 强大的查询功能:OpenTSDB提供了丰富的查询功能,包括按时间范围、标签过滤、聚合等,使用户能够灵活地分析和查询数据。
  5. 可视化和监控:OpenTSDB可以与其他工具和平台集成,如Grafana、Prometheus等,提供丰富的可视化和监控功能。

OpenTSDB适用于各种场景,包括:

  1. 物联网:用于存储和分析传感器数据、设备数据等。
  2. 监控和运维:用于存储和分析服务器、网络设备等的监控数据。
  3. 日志分析:用于存储和分析大规模的日志数据。
  4. 应用性能监控:用于存储和分析应用程序的性能指标数据。

腾讯云提供了TSDB产品,可以满足用户对时间序列数据存储和分析的需求。TSDB是基于OpenTSDB开发的,具有高性能、可扩展、灵活的特点。您可以通过腾讯云的TSDB产品了解更多信息:TSDB产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

时间序列损失函数最新综述!

过去时间序列预测方法以线性方法为主,然而在许多最新应用中已经尝试使用机器学习、深度学习、高斯过程和人工神经网络等技术来进行时间序列预测。...时间序列数据与一般基于回归数据略有不同,因为在特征中添加了时间信息,使目标更加复杂。...时间序列数据具有以下组成部分 level:每个时间序列都有一个 base level,简单 base level 计算可以直接通过对历史数据进行平均/中位数计算得到; 周期性:时间序列数据也有一种称为周期性模式...,它不定期重复,这意味着它不会以相同固定间隔出现; 趋势:表示时间序列在一段时间内是增加还是减少。...同样,如果我们希望保持平衡,并且我们目标基于百分位损失,那么使用 LogCosh 是更好方法。

51340

TimesNet:时间序列预测最新模型

2023年4月发表了一个新模型,它在时间序列分析多个任务中实现了最先进结果,如预测、imputation、分类和异常检测:TimesNet。...与以前模型不同,它使用基于cnn架构来跨不同任务获得最先进结果,使其成为时间序列分析基础模型绝佳候选。 在本文中,我们将探讨TimesNet架构和内部工作原理。...捕捉多周期性 为了捕获时间序列中多个时期变化,作者建议将一维序列转换为二维空间,同时模拟周期内和周期间变化。 在上图中,我们可以看到模型是如何表示二维空间中变化。...我们使用了知识共享署名许可下发布Etth1数据集。这是文献中广泛使用时间序列预测基准。它跟踪每小时变压器油温,这反映了设备状况。...保留所有模型默认参数,并将最大epoch限制为50。请注意,默认情况下,TimesNet将选择数据中最重要前5个轮次。

1.2K50

OpenTSDB翻译-降采样

这将为我们提供每个序列三个数据点: 正如你所看到,对于每一个时间序列,我们会生成标准化间隔边界(每30秒),这样我们就必须在时间戳t0,t0+30s和t0+60s合并序列值。...最后,查询使用sum进行分组,以便我们累加两个合成时间序列。此时,OpenTSDB总是在降采样执行后再执行分组聚合。...注意:   对于早期版本OpenTSDB,新数据点实际时间戳将是时间间隔范围中每个数据点时间平均值。...日历边界   从OpenTSDB 2.3开始,用户可以指定基于日历降采样而不是快速取模方法。这对于报告目的更为有用,例如查看与人类可读时间相关值,例如数月,周或数天。...由于OpenTSDB不会对时间对齐或值存在时施加约束,因此必须在查询时指定这些约束。使用降采样执行分组聚合时,如果所有序列都缺少预期间隔值,则不会发出任何数据。

1.6K20

SOFTS: 时间序列预测最新模型以及Python使用示例

近年来,深度学习一直在时间序列预测中追赶着提升树模型,其中新架构已经逐渐为最先进性能设定了新标准。 这一切都始于2020年N-BEATS,然后是2022年NHITS。...在上图中我们可以看到,嵌入整个序列就像应用补丁嵌入,其中补丁长度等于输入序列长度。 这样,嵌入就包含了整个序列在所有时间步长信息。 然后将嵌入式系列发送到STAD模块。...所有模型都使用默认配置将最大训练步设置为1000,如果三次后验证损失没有改善,则停止训练。...只将n_series更改为7,因为有7个时间序列相互作用。...这使得模型能够有效地处理具有许多并发时间序列大型数据集。

21910

OpenTSDB用户指南-数据查询

String 选填 过滤标签值以减少查询或组中挑选出时间序列数量,并聚合各个标签 host=*,dc=lax Downsampler String 选填 可选时间间隔和函数,用于减少随时间返回据点数量...String 选填 数据处理函数,例如将一个序列分化成另一个序列 (m2/(m1 + m2))*100 时间 支持我们可读绝对时间戳或Unix风格整型格式。...---- OpenTSDB一个强大功能是能够将多个时间序列即时聚合集成到一组数据点中。...注意: OpenTSDB默认会聚合数据,并且需要每个查询都有一个聚合运算符。每个聚合器必须处理多个序列缺失或不同时间戳中据点。...这通过插值来执行,如果用户不知道TSDB在做什么,可能会在查询时导致意外结果 降采样 OpenTSDB可以摄取大量数据,即使仅提取给定时间序列中每秒一个数据点也是如此。

2.1K10

综述 | 最新整理!面向时间序列和时空数据大模型

论文强调了以大模型为中心时间序列和时空数据最新研究进展,以及该领域未来研究机会。...在本文中,作者通过提供一个统一、全面的和最新综述,满足了这个需要,该综述专门针对时间序列和时空数据分析大模型,包括不同数据类型、范围、应用领域和代表性任务中LLMs和PFMs。...它为读者提供了一个更为宽广视野,有助于更全面地理解时间序列、时空数据等领域最新研究进展。 模型介绍 本文主要工作集中于回顾近期采用大模型解决时间序列和时空数据任务进展。...时间序列通常被定义为按时间顺序排列据点序列。这些序列可以是单变量,也可以是多变量。例如,一个城市每天温度读数将形成一个单变量时间序列,而结合每天温度和湿度数据将创建一个多变量时间序列。...如果LLM在训练过程中没有遇到过类似的模式,它可能会产生不可靠输出,这就强调了对鲁棒泛化需求。 总结 本文对适用于时间序列和时空数据分析大模型进行了广泛且最新综述。

4K20

用于复杂周期性时间序列预测四元Transformer

to Rotate: Quaternion Transformer for Complicated Periodical Time Series Forecasting 论文摘要 在许多实际应用中,时间序列预测是一个关键且具有挑战性问题...最近,基于Transformer模型由于在长期依赖学习方面的进步而在时间序列预测中占了上风。此外,一些模型引入了序列分解,以进一步揭示可靠而简单时间依赖关系。...同时,众所周知点积型注意力机制(dot-product attentions)二次方复杂性阻碍了长序列建模。...为了应对这些挑战,作者设计了一个创新框架Quaternion Transformer(Quatformer),以及三个主要组件:1)基于四元循环学习(learning-to-rotate attention...作者在多个现实世界时间序列数据集上评估作者框架,并观察到在最佳最先进基线上MSE平均提高了8.1%和18.5%。

68410

OpenTSDB简介

OpenTSDB(Open time series data base),开发时间序列数据库。...注意OpenTSDB最多只能打8个tag。 value: 我们要存时序数据值。   如果我们只通过原始Hbase接口去存时间序列,我们可能会设计出这样Rowkey。...如果我们每秒存储一个数据点,每天就有86400个数据点,在hbase里就意味着86400行数据,不仅浪费存储空间,而且还查起来慢,所以OpenTSDB做了数据压缩上优化,多行一列转一行多列,一行多列转一行一列...异常检测预测 2.4 (计划中) Rollup/Pre-Aggregates - 支持时间序列数据在写入或者汇总时候就做聚合,而不是等到查询在聚合。...API访问方式,默认返回结果为json 支持跨域访问数据,以便ajax调用 支持通过http接口写入数据 支持配置文件 支持输入输出数据序列化 Annotations,记录特定时间序列或数据点元数据

2.2K10

OpenTSDB 数据存储详解

基于时间序列数据特点,关系型数据库无法满足对时间序列数据有效存储与处理,因此迫切需要一种专门针对时间序列数据来做优化处理数据库系统。 一、简介 1、时序数据 时序数据是基于时间一系列数据。...同时时序数据查询也总是会带上时间作为过滤条件。 3、OpenTSDB 毫无遗漏接收并存储大量时间序列数据。...五、 OpenTSDB是如何把一个数据点保存到HBase中呢?...5、tsdb-meta表 这个表是OpenTSDB中不同时间序列一个索引,可以用来存储一些额外信息,该表只有一个列族name,两个列,分别为ts_meta、ts_ctr。...每条时间线每小时据点归在一行,每列是一个数据点,这样每列只需要记录与这行起始时间偏移,以节省空间。 每列就是一个KeyValue。

1.5K50

VBA: 获取文件夹内各文件最新修改时间

有时,需要查看文件夹内各个文件最新修改时间,从而确保最新测试数据得到了备份。因此,需要遍历各文件得到最新修改时间,这里提供两个自定义函数。...1 文件和子文件夹 给定一个文件夹,获取该文件夹内所有子文件夹,文件修改时间,从而得到一个最新文件(文件夹)修改时间。...、子文件夹和子文件夹内所有文件修改时间,从而得到一个最新文件(文件夹)修改时间。...End Function Sub LookUpAllFiles(fld As Variant, ByRef latestDate As Date) '递归,获取文件最新修改日期...它表示文件首次创建或写入磁盘时间。 DateLastModified:这个属性返回文件最后修改日期和时间。它表示文件最后一次被修改或更改时间

40510

fastjson序列化从一个服务获取数据,序列时间有问题

fastjson是现在国内使用最广一款json库了吧,开源自阿里巴巴,具体详情可以查看fastjson github主页, 下面直接入主题,看应用场景: 流程: 1.前端调用服务A提供接口获取展示数据...2.服务A调用服务B提供接口获取数据 3.服务A读取从服务B获取data属性,然后强制转换成服务A中某个实体列表,代码大致如下 List payList = (List<ClassA...class ClassA{ @JSONField(format="yyyy-MM-dd HH:mm") private Date payDate; ...... } 4.服务A将整理好数据...,经过fastjson序列化后传递给前端页面 奇怪问题出现了: 服务A中classA实体里面设置序列化特性没有生效,具体原因是(List)resultMap.get("data")...强制转换结果仅仅是一个JSONArray对象,而不是List,所以在序列化时根本就不可能读到ClassA类中设置序列化特性(笔者建议打个断点看一下)。

69250

0615-5.16.1-如何修改Cloudera Manager中图表查询时间序列限制

作者:冉南阳 1 文档编写目的 在使用Cloudera Manager界面查询YARN应用程序图表时,由于图表时间序列流太大,超过了默认限制1000,造成查询图表时不能查看,报错已超出查询时间序列流限制...3 解决办法 1、修改管理配置 修改每个散点图返回时间序列流最大数量值为10000时,依然报一样错误,故使用修改此配置不能解决问题。 ? 一样报错信息,修改后并不能解决此问题。 ?...修改每个散点图返回时间序列流最大数量值为10时,报错信息有变化。 ? ?...4 总结 对于Cloudera Manager图表查询时间序列流最大限制,1000以内配置值可以通过在界面上直接配置并生效,超过1000则只能修改配置文件,当然配置文件比较灵活,小于1000值也...所以在提高stream相关配置数量同时建议提高CM Serverheap size

2.2K20

关于时序数据库

时间序列数据可以分成两部分,序列和数据点序列就是标识符,比如华东区机器001CPU使用率。数据点时间戳和数值构成数组。序列一般由metric+时间+多个tag组合而成,可以认为是主键。...OpenTSDB OpenTSDB是基于HBase分布式时序数据库。 数据存储一致性,毫秒级写入,数据持久化 底层基于HBase,每秒百万写入,支持线性扩容。...OpenTSDB主要有一个或者多个时间序列守护程序TSD(TimeSeries Daemon)组成。每个TSD都是独立,之间没有任何状态共享。...Tsdb-uid:存放metric,tagk,tagv之间映射 关系。 Tsdb-meta:元数据表,用来存储时间序列和元数据表,可选表。...Beringei使用一种三级内存数据结构,如下图所示,其中第一级为分片索引,第二级为时间序列索引,第三级为时序数据,通过该数据结构可以支持快速数据读写;Beringei实现了一种高效流式压缩算法

1.7K20

时间序列数据库(TSDB)初识与选择

时间序列模型 时间序列数据库主要用于处理带时间标签(按照时间顺序变化,即时间序列化)数据,带时间标签数据也称为时间序列数据。...每个时序点结构如下: timestamp: 数据点时间,表示数据发生时间。 metric: 指标名,当前数据标识,有些系统中也称为name。...value: 值,数据数值,一般为double类型,如cpu使用率,访问量等数值,有些系统一个数据点只能有一个value,多个value就是多条时间序列。...tsdb-architecture Opentsdb是一个基于Hbase时间序列数据库(新版也支持Cassandra)。 其基于Hbase分布式列存储特性实现了数据高可用,高性能写特性。...组件Elastic Metrics Beringei Beringei是Facebook在2017年最新开源一个高性能内存时序数据存储引擎。

3K00

千亿级服务器监控数据存储实践

公司目前有几十万台量级服务器,TMP 系统按 1 分钟粒度采集监控数据,平均每天采集 1200 多亿据点。...[1498545247161_3052_1498545248184.png] 这套架构优点很明显,设计简洁、有最新数据缓存、数据分布式存储、可横向扩展,同时完全自研,各自实现细节可控。...列名(在 Hbase 中称 Qualifier)为时间偏移,与 Rowkey 中 time-base 一起组成 timestamp 标识数据点精确时间。...Opentsdb 列 Compaction 由数据量大小和时间间隔共同触发,在并发写操作巨大时候会对 Hbase 产生很大读写压力,并且会阻塞写操作,性能表现较差。...对数据表启用 Snappy 压缩,可以减少磁盘 IO,增大写入性能 c.Hbase 自身 Compation 线程

7.4K10

Grafana 6.3.3发布 系统指标监控与分析平台

Grafana 6.3.3 发布了,Grafana 是一个功能丰富指标标准仪表板和图形编辑器,用于分析和监控 Graphite、Elasticsearch、OpenTSDB、Prometheus 和...新版本更新主要是 Bug修复,具体如下: Annotations:修复取消时间序列查询时,失败注释查询 #18532 Auth:如果 cookie_samesite 为 none,请不要设置 SameSite...cookie 属性 #18462 DataLinks:正确地将范围变量应用于数据链接 #18454 DataLinks:在图形上下文菜单中显示数据点时间戳时,遵守时区 #18461 DataLinks...:插值变量时,正确使用数据点时间戳 #18459 Explore:修复空查询加载错误 #18488 Graph:修复了点击系列线图标的图例问题,并且在 Windows 上可以看到水平滚动条 #18563

66020

Mt-Falcon——Open-Falcon在美团点评应用与实践

另外,启动一个脚本定时获取Redis中所有的Falcon-Agent对应时间戳信息,并与当前时间对应时间戳做比对,如果当前时间对应时间戳与Falcon-Agent时间差值大于5分钟,则认为该...指定监控项发送到OpenTSDB 有些比较重要监控指标,业务方要求可以看到一段时间原始数据,对于这类特殊指标现在解决方案是转发到OpenTSDB里面保存一份。...解决查询历史数据时最新据点丢失问题 改造之前: 查询12小时内监控数据时,会先从RRD文件取数据,再把取到数据与缓存中数据集成。...查询超过12小时内数据时,会直接从RRD文件获取,不再与缓存中数据集成,所以在取超过12小时内数据时,最新数据上报点数据一直是空。 改造之后: 查询12小时内数据,处理原则不变。...也可以考虑把需要做同比环比监控监控指标存入到OpenTSDB中,做对比时候直接从OpenTSDB获取历史数据。 4.

2.4K50

为什么有了 MySQL ,还要有时序数据库?

以下文章来源于UCloud技术,作者UTSDB 产品团队 近日,UCloud新发布了一款时间序列数据库UTSDB (UCloud TimeSeries Database) ,此次上线UTSDB-InfluxDB...据DB-Engines 2019年12月最新报告显示,近一年内时序数据库受欢迎程度稳居前列。 ?...InfluxDB优势 在最新 DB-Engines时间序列数据库排名中,InfluxDB 超越了Kdb+、Prometheus、OpenTSDB等时序数据库排名第一位。...InfluxDB 是一个用于存储和分析时间序列数据开源数据库,无需特殊环境依赖,使用简单方便,且底层采用了TSMT 结构实现高性能读写。 ?...高效压缩存储 UTSDB-InfluxDB版专为时间序列数据定制高性能数据存储,TSM引擎支持数据高效写入和数据压缩;可以降低 80% 存储使用空间,同时加快数据写入速度,降低存储空间成本。

3.8K20
领券