#TimeSeriesDatabase — Bluesky Posts

@victoriametrics.bsky.social

2 weeks ago

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#TechConference #TimeSeriesDatabase #MonitoringSolutions

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VictoriaMetrics

@victoriametrics.bsky.social

1 month ago

Cloud Native Days France Le Cloud Native Days France est l’événement de référence en France sur les technologies Cloud Native et le DevOps.

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#TimeSeriesDatabase #MonitoringSolutions #CloudNativeDays

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NETWAYS

@netways.de

3 years ago

So repliziert man Daten mit InfluxDB Mit InfluxDB 2.0 hat influxdata einen großen Schritt gewagt und viele Neuerungen eingeführt. Hierzu gehören unter anderem die Integration von Webinterface und Task-Engine und DBMS, aber auch die neue Abfragesprache Flux. Ein paar Funktionen, die in es in InfluxDB 1.x gab, wurden zunächst jedoch noch nicht Umgesetzt. Hierzu gehörte bis jetzt das Thema Replikation. Von Replikation spricht man, wenn Daten von einem Server automatisiert auf einen oder mehrere weitere Server kopiert werden um beispielsweise die Datensicherheit zu erhöhen oder den Zugriff zu beschleunigen. Seit influxDB 2.2 ist Replikation als technical preview in der Open Source Version enthalten und kann schnell und einfach über das influx command line interface eingerichtet werden. Bei diesem Verfahren werden die Daten TLS gesichert an die API eines oder mehrerer InfluxDB Server gesendet. Wird die Verbindung zwischen Quell- und Zielserver unterbrochen, werden die Daten zu einem späteren Zeitpunkt übertragen. Einrichtung Vorab werden hierfür ein Quell-Bucket und ein Authentifizierungstoken auf Server1, und ein Ziel-Bucket plus Authentifizierungstoken auf Server2 benötigt. Bei der Gelegenheit sollte man sich auch schon einmal die Organisations-IDs und Bucket-IDs notieren # Server 1 user@server1$ influx org ls user@server1$ influx bucket create -n example-local-bucket user@server1$ influx auth create ... # Server 2 user@server2$ influx org […]

So repliziert man Daten mit InfluxDB#cluster #graphing #timeseriesdatabase

buff.ly/37idOCP

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NETWAYS

@netways.de

4 years ago

InfluxDB Time Series Database In diesem Beitrag geht es um Zeitreihen-Daten (time series data) und InfluxDB (time series databases). Time Series Data Was sind eigentlich die time series data? Es gibt Programme oder Tools, die eine große Menge an Rohdaten sammeln. Diese Daten haben ein wichtiges Merkmal: Wenn die Daten produziert werden, haben diese einen Zeitstempel. Jene Daten spiegeln die Veränderungen wider, die im Laufe der Zeit passiert ist. Daher können wir diese Werte als zeitabhängigen Vektor betrachten. Die Daten haben manchmal die Eigenschaft der Kontinuität, beispielsweise können die Temperatur einer Umgebung oder die check-Ergebnisse von einem Überwachungssystem wie Icinga über die Zeit kontinuierlich gespeichert werden. Diese Daten haben drei wichtige Merkmale: Die Daten erreichen uns nahezu zeitgleich mit der Erfassung. Die Daten kommen normalerweise geordnet bei uns an. Die Registrierungszeit ist einer der wichtigsten Eigenschafen. Mit anderen Worten: Die einzige Operation besteht darin, neue Daten zu den vorherigen Daten hinzuzufügen. Time Series Database Zeitreihendatenbanken (time series database) sind Datenbanken, die speziell zum Speichern und Untersuchen von Zeitreihendaten entwickelt wurden. Diese Daten werden im Allgemeinen in Wert-Zeit Paaren gespeichert. Zeitreihendatenbanken sind für die Arbeit mit Wert-Zeit Paaren optimiert – sie verwenden beispielsweise Komprimierungsalgorithmen, um Daten effizienter zu verwalten. Einige dieser Datenbanken ermöglichen […]

InfluxDB Time Series Database#datenbank #influxdb #timeseriesdatabase #timeseries #zeitreihendatenbank

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