对于v和c好理解, 对于model分为数据对象模型和业务逻辑模型,一般为一个类,数据对象模型包含对一个具体数据表的相关操作,业务逻辑模型为处理一些业务逻辑.

目的理解influxDB的数据收集原理和方法为使用grafana分析数据及展示结作好准备介绍[收集数据] Telegraf 是一个用 Go 编写的代理程序,可收集系统和服务的统计数据,并写入到 InfluxDB 数据库.Telegraf 具有内存占用小的特点,通过插件系统开发人员可轻松添加支持其他服务的扩展.[存储数据] InfluxDB 是 Go 语言开发的一个开源分布式时序数据库,非常适合存储指标.事件.分析等数据[展示数据] Grafana 是纯 Javascript 开发的前端工具,用于

时序数据库技术体系 – InfluxDB TSM存储引擎之数据写入 http://hbasefly.com/2018/03/27/timeseries-database-6/  2018年3月27日  范欣欣  时序数据库 之前两篇文章笔者分别从TSM File文件存储格式.倒排索引文件存储格式这两个方面对InfluxDB最基础.最底层也最核心的存储模块进行了介绍,接下来笔者会再用两篇文章在存储文件的基础上分别介绍InfluxDB是如何处理用户的写入(删除)请求和读取请求的.在阅读这两篇文章之前

InfluxDB 的存储机制解析 本文介绍了InfluxDB对于时序数据的存储/索引的设计.由于InfluxDB的集群版已在0.12版就不再开源,因此如无特殊说明,本文的介绍对象都是指 InfluxDB 单机版 1. InfluxDB 的存储引擎演进 尽管InfluxDB自发布以来历时三年多,其存储引擎的技术架构已经做过几次重大的改动, 以下将简要介绍一下InfluxDB的存储引擎演进的过程. 1.1 演进简史 版本0.9.0之前 **基于 LevelDB的LSMTree方案** 版本0.9.0

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. InfluxDB简介 什么是时序数据库?全称为时间序列数据库.时间序列数据库主要用于指处理带时间标签(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. 时间序列数据主要由电力行业.化工行业等各类型实时监测.检查与分析设备所采集.产生的数

https://docs.influxdata.com/influxdb/v0.9/concepts/key_concepts/  #,measurement,就相当于关系数据库中的table,他就是tag,field,time的容器: #,对于influxDb的measurement来说,field是必须的,并且不能根据field来排序: #,Tag是可选的,tag可以用来做索引,tag是以字符串的形式存放的: #,retention policy,保留策略,用于决定要保留多久的数据,保存几个

时间序列数据库,简称时序数据库,Time Series Database,一个全新的领域,最大的特点就是每个条数据都带有Time列. 时序数据库到底能用到什么业务场景,答案是:监控系统. Baidu一下,互联网监控系统,大家会发现小米.饿了吗等互联网巨头都在用时序数据库实现企业级的互联网监控系统. 很多人会说,用Zabbix不就搞定了,其实不是这样的,简单的主机资源监控.网络监控.小规模的部署环境,Zabbix能搞定. 如果在IDC 上千台服务器环境下,分布式应用架构.各种中间件,这种情况下我们

CentOS下结合InfluxDB及Grafana图表实时展示JMeter相关性能数据   by:授客 QQ:1033553122 实现功能 1 测试环境 1 环境搭建 2 1.安装influxdb 2 2.创建influxdb数据库 3 3.安装grafana 5 配置grafana图表数据源 7 JMeter Backend Listener监听器配置 9 运行jmeter 10 新建grafana图表 10 测试环境 Win7 64位 Python 3.4.0 JMeter 2.13 r1

这是一个大数据爆发的时代.面对信息的激流.多元化数据的涌现,我们在获取.存储.传输.理解.分析.应用.维护大数据时,无疑需要一种便捷的信息交流通道,以便快速.有效.准确地理解和驾驭这个过程.本文将通过时序数据库(InfluxDB)+Grafana的实践,来介绍如何将数据便捷地展现出来. 一.InfluxDB 开源的分布式时序.时间和指标数据库,使用Go语言编写,无需外部依赖.其中,时间序列数据库是数据格式里包含Timestamp字段的数据,比如某一时间用户上网流量.通话详单等.但是,有什么数据不

之前已经说过了自己写sh脚本监控,我看有人评论了说用telegraf进行数据收集,于是乎去研究了下,感觉还可以,不过磁盘io的的表个人感觉有些美中不足,并未直接给出读写速率的情况,可能是研究时间太短,没搞定,希望会的能够指点迷津,接下来把我这两天研究的成果展示下. 首先我们需要安装telegraf,百度查找一下相关资料即可,可参考https://www.jianshu.com/p/dfd329d30891,安装比较简单,这里简单再说一下: wget https://dl.influxdata.c

时间序列数据库,简称时序数据库,Time Series Database,一个全新的领域,最大的特点就是每个条数据都带有Time列. 时序数据库到底能用到什么业务场景,答案是:监控系统. Baidu一下,互联网监控系统,大家会发现小米.饿了吗等互联网巨头都在用时序数据库实现企业级的互联网监控系统. 很多人会说,用Zabbix不就搞定了,其实不是这样的,简单的主机资源监控.网络监控.小规模的部署环境,Zabbix能搞定. 如果在IDC 上千台服务器环境下,分布式应用架构.各种中间件,这种情况下我们

为什么你学不会递归?告别递归,谈谈我的一些经验   可能很多人在大一的时候,就已经接触了递归了,不过,我敢保证很多人初学者刚开始接触递归的时候,是一脸懵逼的,我当初也是,给我的感觉就是,递归太神奇了! 可能也有一大部分人知道递归,也能看的懂递归,但在实际做题过程中,却不知道怎么使用,有时候还容易被递归给搞晕.也有好几个人来问我有没有快速掌握递归的捷径啊.说实话,哪来那么多捷径啊,不过,我还是想写一篇文章,谈谈我的一些经验,或许,能够给你带来一些帮助. 为了兼顾初学者,我会从最简单的题讲起! 递归

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. 环境信息 CentOS Linux release 7.6.1810 (Core) jdk1.8.0_201 zookeeper-3.4.14 kafka_2.11-2.2.0 开启Kafka JMX端口 JMX(Java Management Extensions,即Jav

本文转自: http://hbasefly.com/2018/02/09/timeseries-database-5/ 在时序数据库概述一文中,笔者提到时序数据库的基础技术栈主要包括高吞吐写入实现.数据分级存储|TTL.数据高压缩率.多维度查询能力以及高效聚合能力等,上文<时序数据库技术体系 – InfluxDB存储引擎TSM>基于InfluxDB存储引擎TSM介绍了时序数据库的高性能写入能力以及基于列式存储的数据高压缩率实现.接下来两篇文章分别基于InfluxDB系统的倒排索引实现以及Dru

最近在搞容器的监控,遇到influxdb这个库,搞了两天,些许明白了些套路,做个记录,备忘.... 小结如下: influxdb go语言编写 默认情况influxdb创建的库关联autogen的RP(存储策略),即数据会保留永久 监控和日志的区别 最近搞监控,所谓监控就是监控服务肉体是否健康(还活着/生病? 各项指标是否正常?) 区分日志搜集: 分析服务的精神状态是健康(服务的一个履历/日记) 如何做一个监控 参考: https://segmentfault.com/a/11900000110

本文转自 http://hbasefly.com/2018/01/13/timeseries-database-4/ 为了更加系统的对时序数据库技术进行全方位解读,笔者打算再写一个系列专题(嘿嘿,好像之前事务专题还有几篇关于分布式事务的文章没有写完,后续一定会补上)-时序数据库技术专题,详细解读当前主流时序数据库中会涉及到的相关技术点.这个专题前面已经写过三篇暖场文章: <时序数据库 – 为万物互联插上一双翅膀> - 介绍时序数据库的应用场景.时序数据库关注的核心技术点以及主流的几款时序数据库

本文属于<InfluxDB系列教程>文章系列,该系列共包括以下 16 部分: InfluxDB学习之InfluxDB的安装和简介 InfluxDB学习之InfluxDB的基本概念 InfluxDB学习之InfluxDB的基本操作 InfluxDB学习之InfluxDB的HTTP API写入操作 InfluxDB学习之InfluxDB数据保留策略(Retention Policies) InfluxDB学习之InfluxDB连续查询(Continuous Queries) InfluxDB学习之

概述: 在本文中,我将解释如何使用JMeter + InfluxDB + Grafana获得实时性能测试结果. 请注意,此主题太大,无法涵盖一篇文章中的所有内容.所以,我试图提供与TestAutomationGuru的其他文章的链接,这些文章可能与本文有关.请尽可能检查一切. 问题陈述: 多年前,当我以前运行JMeter测试时,我无法理解测试执行期间应用程序的性能.我总是不得不等待测试完成.这有点烦人 - 特别是在长时间运行的测试中.有时,我可能不得不连续2/3天进行浸泡测试. 在某些时候,JM

来源于我在一个influxDB的qq交流群中的提问, 然后有个人 提了一个问题---->触发了我的思考!! :) 哈哈 自己的每一次说出一个回答,都是一次新的思考,也都进行了一些查阅资料,思考,理解的过程.所以探讨 提问式的学习方法   值得推荐!! 那个人的一句: tags 你是如何理解的啊?   这个问题问的相当的好, 顿时我就感觉看了几天的 influxDB 的文档,其实都是白看了,连这个基本的概念都没搞清楚,这就 让我开始反思,自己的学习方法问题!!!!!! 学习一个东西根本没有找到方法

目录 传统系统的问题 Lambda架构简介 Lambda架构关键特性 数据系统的本质 Lambda的三层架构 Lambda架构组件选型 总结 原文链接:https://jiang-hao.com/articles/2019/big-data-lambda-architecture.html 传统系统的问题 "我们正在从IT时代走向DT时代(数据时代).IT和DT之间,不仅仅是技术的变革,更是思想意识的变革,IT主要是为自我服务,用来更好地自我控制和管理,DT则是激活生产力,让别人活得比你好&qu

初探时序数据库-InfluxDB 最近公司有个需求需要借助InfluxDB实现(或者更准确的说,使用该数据库可以更容易的实现),因此稍微看了下这个数据库,把比较重要的一些东西先简单记录一下,日后如果踩坑,也会继续在下面补充. 零.下载&安装 官方地址:https://portal.influxdata.com/downloads/ 一.什么是时序数据库,它可以用来做什么? 简单来说时序数据库就是存储带有时间戳且包含随时间发生变化的数据,InfluxDB属于一种时序数据库.这类数据具体指什么数据呢