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時序數(shù)據(jù)是指在特定時間和順序下發(fā)生的數(shù)據(jù)記錄，例如傳感器數(shù)據(jù)、日志數(shù)據(jù)等。隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，時序數(shù)據(jù)的產(chǎn)生和應(yīng)用越來越廣泛，而針對時序數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)庫也應(yīng)運而生。influxdb是一款高性能、分布式的時序數(shù)據(jù)庫，具有很多強大的功能，被廣泛用于監(jiān)控、IoT、實時分析、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域。本文將從以下幾個方面介紹influxdb的功能和應(yīng)用：
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1. 基本概念
influxdb是一個開源，分布式的時序數(shù)據(jù)庫，使用go語言編寫，支持HTTP API，主要特點如下：
– 每個數(shù)據(jù)記錄有時間戳和至少一個浮點數(shù)值，這些數(shù)據(jù)記錄按照時間順序存儲；
– 支持水平擴展和副本集，能夠保證高可用和數(shù)據(jù)一致性；
– 查詢語言類似于SQL，但是針對時序數(shù)據(jù)做了優(yōu)化，可以支持大量的維度聚合操作；
– 支持第三方插件，例如Grafana、Telegraf等，用于可視化和數(shù)據(jù)采集；
– 支持多種API類型，例如查詢、寫入、批量寫入等。
2. 數(shù)據(jù)模型
influxdb的數(shù)據(jù)模型含有三個核心概念：measurement、tag和field。下面分別介紹：
– Measurement：它是一個數(shù)據(jù)集，包含多個數(shù)據(jù)點，每個數(shù)據(jù)集可以包括一個或多個field，它們都有相同的時間戳。一般情況下，把一個measurement作為數(shù)據(jù)的主題，例如cpu、memory、temperature等；
– Tag：它是measurement的元數(shù)據(jù)，用于識別和過濾measurement，例如在cpu measurement中可以添加hostname tag，用于區(qū)分不同機器的數(shù)據(jù)。Tag可以是一個字符串，也可以是數(shù)字和布爾類型；
– Field：它是特定時間戳下的一個數(shù)值，每個field都可以是浮點類型、整數(shù)類型、以及布爾類型。
下面是influxdb數(shù)據(jù)模型的示意圖：
3. 寫入數(shù)據(jù)
influxdb的寫入數(shù)據(jù)方式分為兩種：單條寫入和批量寫入。單條寫入的寫入語法如下：
“`
curl -i -XPOST ‘http://localhost:8086/write?db=mydb’ –data-binary ‘cpu,hostname=myhost value=0.64’
“`
上面的語法表示把0.64的數(shù)值寫入到cpu measurement中，并添加了hostname tag，而mydb是數(shù)據(jù)庫的名稱。通過HTTP API寫入數(shù)據(jù)時，還可以添加很多其他屬性，例如時間戳、數(shù)據(jù)類型等。
批量寫入是將多個數(shù)據(jù)點一次性寫入influxdb的方式，可以大幅度提高寫入效率。例如，可以把多條數(shù)據(jù)點放置在一個數(shù)據(jù)文件中，并通過客戶端和influxdb建立連接，類似于以下的Push API。
“`
from influxdb import InfluxDBClient
client = InfluxDBClient(host=’localhost’, port=8086)
client.switch_database(‘mydb’)
json_body = [
{
“measurement”: “cpu”,
“tags”: {
“hostname”: “myhost”
},
“time”: “2023-11-03T14:00:00Z”,
“fields”: {
“value”: 0.64
}
}
]
client.write_points(json_body)
“`
4. 查詢數(shù)據(jù)
influxdb的查詢語言很易于學(xué)習(xí)，它使用一種類似于SQL的語法，可以從不同的measurement中查詢數(shù)據(jù)。除了常規(guī)的查詢語言之外，還支持豐富的聚合操作，例如sum、mean、max、min等。下面是一個簡單的查詢實例：
“`
SELECT mean(value) FROM cpu WHERE hostname=’myhost’ AND time>’2023-11-03T14:00:00Z’ AND time
“`
上面的語法表示從cpu measurement中查詢hostname為myhost的數(shù)據(jù)，時間范圍在2023-11-03 14:00:00到2023-11-03 15:00:00之間，五分鐘為一個時間段進行聚合操作。除了常規(guī)的SQL查詢之外，influxdb還支持很多高級查詢語法，例如移動平均、滑動窗口等。
5. 應(yīng)用場景
influxdb適用于多種場景，例如：
– 監(jiān)控：可以存儲和查詢各種系統(tǒng)性能指標(biāo)、網(wǎng)絡(luò)流量指標(biāo)、設(shè)備狀態(tài)指標(biāo)等；
– IoT：可以存儲和分析傳感器數(shù)據(jù)，例如溫度、濕度、光照等數(shù)據(jù)；
– 實時分析：可以存儲和分析各種實時日志數(shù)據(jù)，例如電商網(wǎng)站的訪問記錄、用戶點擊記錄等；
– 機器學(xué)習(xí)：可以存儲和查詢大量的時間序列數(shù)據(jù)，例如交通流量、股票價格等，對于訓(xùn)練預(yù)測模型非常有用。
6.
時序數(shù)據(jù)是大數(shù)據(jù)技術(shù)愈發(fā)重要的一部分，而influxdb作為一款高性能、分布式的時序數(shù)據(jù)庫，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各種實時數(shù)據(jù)存儲和分析需求。在不同的應(yīng)用場景下，尤其是在物聯(lián)網(wǎng)、機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域，influxdb的強大功能往往具有決定性影響。可以預(yù)見，在未來，時序數(shù)據(jù)庫的應(yīng)用范圍還會繼續(xù)擴大，influxdb也將繼續(xù)成為開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家們的不二選擇。
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InfluxDB與ElasticSearch
2023，開年就經(jīng)歷了疫情，這個年就過的有點長。隨著春暖花開，全國各地都逐漸好轉(zhuǎn)了，中國宴廳加油！
之前使用過此氏InfluxDB做過SaaS服務(wù)，用于數(shù)據(jù)統(tǒng)計和展示；也使用過ES做時序數(shù)據(jù)的存儲和數(shù)據(jù)統(tǒng)計。那么根據(jù)不同的情況，如何做出選擇呢？
提到數(shù)據(jù)服務(wù)，就不能不提讀寫性能。
我沒有實際做過壓測，我們就通過一篇官方文檔，來了解一下：
InfluxDB，更適用于對數(shù)字類數(shù)據(jù)本身的計算和存儲，支持數(shù)據(jù)統(tǒng)計函數(shù)，支持HttpAPI，支持Grafana；但它不支持全文檢索，不支持Kibana；
ES，適合日志系統(tǒng)，也適合數(shù)字類數(shù)據(jù)本身的計算和存儲，特別是坐標(biāo)類數(shù)據(jù)，有獨特的函數(shù)支持；支持HttpAPI，支持Kibana和Grafana。
總的來說，ES適用的場景多過InfluxDB，但也因此，其性能優(yōu)勢不大，磁盤存儲成本也會相對高一些。
兩者都支持集群和分布式。
據(jù)說InfluxDB的最新版本，對集群功能已經(jīng)不開源了，商業(yè)版本支持。開源版本，單機版穩(wěn)定性優(yōu)于集群。
ES的集群搭建，公司也嘗試過，但運維成本和服務(wù)器成本都不理想，后改用阿里/騰訊的云套件。
如果搭建數(shù)據(jù)分析晌扒隱處理系統(tǒng)，傾向使用InfluxDB；日志系統(tǒng)，請使用ES。
部署更建議使用各大云平臺的產(chǎn)品套件，其安全性、運維成本都是較低的。
如何實現(xiàn)Docker應(yīng)用的自定義彈性伸縮
簡介
現(xiàn)在有很多客戶很關(guān)心應(yīng)用的自動彈性伸縮，有些客戶銷畢也有自己的監(jiān)控框架，并希望能跟阿里云容器服務(wù)進行集成。阿里云容器服務(wù)提供了服務(wù)彈性伸縮觸發(fā)器，并能夠跟監(jiān)控框架集成來實現(xiàn)自定義的服務(wù)自動彈性伸縮。
阿里云容器服務(wù)會自動采集容器的監(jiān)控數(shù)據(jù)，并可以通過集成將監(jiān)控數(shù)據(jù)發(fā)送到三方的監(jiān)控框架中。有了監(jiān)控數(shù)據(jù)，我們可以在監(jiān)控框架中定義自己的報警規(guī)則，當(dāng)指標(biāo)發(fā)生報警的時虧伍芹候調(diào)用阿里云容器服務(wù)提供的觸發(fā)器來進行容器的擴容或者縮容。
下面用Influxdb，Kapacitor來介紹怎樣通過觸發(fā)器跟監(jiān)控框架集成實現(xiàn)自定義彈性伸縮。
生成服務(wù)的Scaling觸發(fā)器
在阿里云容器服務(wù)的應(yīng)用列表中，點擊要進行自動擴容控制的應(yīng)用，進入后點擊“創(chuàng)建觸發(fā)器”
然后選擇“資源伸縮”，并選擇要伸縮的服務(wù)名
生成的觸發(fā)器如下：
調(diào)用sale out的時候需要添加參數(shù)&type=scale_out&step=2.
部署Influxdb及監(jiān)控
包括監(jiān)控時序數(shù)據(jù)庫Influxdb, 監(jiān)控報警框架Kapacitor，及界面展現(xiàn)Grafana. 我們可以用一個模板來部署：
version: ‘2’
services:
influxdb:
image: influxdb:0.13
ports:
“8083:8083”
“8086:8086”
container_name: “influxdb”
labels:
aliyun.monitoring.addon.influxdb: “”
grafana:
image: grafana/grafana:3.0.
ports:
“3000:3000”
links:
influxdb
kapacitor:
image: kapacitor:0.13
ports:
“9092:9092”
volumes:
/etc/acs/:/etc/acs/
environment:
KAPACITOR_INFLUXDB_0_URLS_0=
command: kapacitord -config /etc/kapacitor/kapacitor.conf
模板中通過標(biāo)簽“ aliyun.monitoring.addon.influxdb”來指定將阿里云容器服務(wù)中的監(jiān)控數(shù)據(jù)發(fā)送到Influxdb.
在阿里云容器服務(wù)中增加一個模板，并通過模板創(chuàng)建應(yīng)用：
部署好的應(yīng)用：
配置Kapacitor報警規(guī)則
創(chuàng)建報警規(guī)則文件。在 Kapacitor中配置報警規(guī)則，并當(dāng)報警是調(diào)用擴容觸發(fā)器URL.
通過Web遠程終端或者Docker Exec進入Kapacitor容器, 增加報警規(guī)則，比如我們對CPU指標(biāo)設(shè)置報警規(guī)則，創(chuàng)建/etc/橘沖acs/cpu.tick文件，內(nèi)容如下：
stream
// Select just the cpu measurement from our example database.
|from()
.measurement(‘docker_container_cpu’)
|groupBy(‘a(chǎn)liyun.cluster’, ‘a(chǎn)liyun.service.id’)
|alert()
.crit(lambda: “aliyun.cluster”==’xxxxx’ AND “aliyun.service.id”==’xxxxx’ AND usage_percent” > 70)
.post(‘
yYWRhODQwMDJhNjRmNWVhZjcxZjU1ZTllfG5naW54LWRlZmF1bHR8cmVkZXB3l8MThtZHFxbXJkNXJ
kaHw=&secret=xxx&&type=scale_out&step=1′)
.log(‘/tmp/alerts.log’)
這里對監(jiān)控的CPU指標(biāo)”docker_container_cpu”按集群及服務(wù)進行聚合然后判斷當(dāng)usage_percent>70的時候進行服務(wù)擴容。
類似，我們也可以增加一個縮容的報警規(guī)則。
定義報警規(guī)則并啟用 在Kapacitor容器中執(zhí)行如下命令定義并啟用報警規(guī)則。
kapacitor define cpu_alert -type stream -tick cpu_alert.tick -dbrp telegraf.default;
kapacitor enable cpu_alert
這樣當(dāng)CPU的使用率超過70%的時候，會自動調(diào)用擴容觸發(fā)器進行容器的擴容。
時序數(shù)據(jù)庫 influxdb的介紹就聊到這里吧，感謝你花時間閱讀本站內(nèi)容，更多關(guān)于時序數(shù)據(jù)庫 influxdb,探究時序數(shù)據(jù)庫influxdb的強大功能與應(yīng)用,InfluxDB與ElasticSearch,如何實現(xiàn)Docker應(yīng)用的自定義彈性伸縮的信息別忘了在本站進行查找喔。
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文章題目：探究時序數(shù)據(jù)庫influxdb的強大功能與應(yīng)用(時序數(shù)據(jù)庫influxdb)
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