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aiot时序数据库

基于云平台的即开即用、稳定可靠、灵活弹性、易于使用的关系型数据库服务

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我的2021云原生之路 |社区征文

但是对promQL和时序数据库浅尝辄止。体验了Loki云原生日志技术栈PLG。还有Agro CD、Harbor、etcd也都是粗略体验了下。(其实就是docker run 跑一下)国内的zadig(cd)、milvus(向量数据库)也有了解,2022的目标不仅仅是体验他们的产品,希望更多的是参与他们的开源建设中去,多提PR。另外发现很多开源项目例如 KubeVela、zadig等都缺少Dashboard,可能是前端人员不足吧,如果学会一些简单的前端技能参与贡献,2022的PR目标应该很快就实...

数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:字节跳动如何解决超大规模流式任务运维难题

字节跳动内部将三类指标都通过中心时序数据库缓存起来。StreamOps 对接了内部的时序数据库系统,管控策略就可以根据需要对不同种类的指标进行丰富的查询操作。![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/23b90136daec4890b66ee1f02891fe85~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012454&x-signature=T7hUCrJC3YpjzkXBd4JYEs0BYEw%3D)2. 流式作业运行时配置...

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Prometheus 时序数据格式
本文为您介绍 Prometheus 时序数据的格式。 时间序列(time-series)Prometheus 会将所有采集到的样本数据以时间序列(time-series)的方式保存在内存数据库中,并且定时保存到硬盘上。时间序列是按照时间戳和值的序列顺序存放的,被称为:向量(vector)。 每条时间序列通过指标名称(metrics name)和一组标签集(labelset)命名。如下所示。 样本(sample)在时间序列中,每一个点称为一个样本(sample),样本由以下三部分组成。 指标(metric):包...
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aiot时序数据库-相关内容

自建高性能数据库-选型与性能测试

Memcached 文档数据库 结构灵活,半结构数据,层次化,快速查询,强大的索引能力。 内容管理、客户画像、用户配置文件、个性化、移动应用 MongoDB、Couchbase 宽列 结构灵活,高扩展性,单行数据较大。 用于设备维护、队列管理和路线优化的大规模工业应用程序、实时数据分析 Cassandra 图数据库 针对强关系数据,优化查询和遍历。 欺诈检测、社交网络、推荐引擎、数据血缘、知识图谱 Neo4j、dgraph 时序数据库 高扩展性,适合增长迅速的数...

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支持的数据源

时序数据库 TDengine ✅ ✅ ✅ 半结构化 RestApi ✅ 半结构化 TOS ✅ ✅ ✅ 半结构化 OSS ✅ 半结构化 FTP/SFTP ✅ 半结构化 S3 ✔️ 半结构化 LarkSheet ✅ NoSQL MongoDB ✅ ✅ ✅ ✔️ NoSQL ElasticSearch ✅ ✅ ✅ ✅ NoSQL Redis ✅ ✅ ✔️ 消息队列 Kafka ✅ ✅ 消息队列 BMQ ✅ ✅ 消息队列 RocketMQ ✅ 日志...

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一文读懂火山引擎云数据库产品及选型

> **火山引擎存储&数据库产品解决方案团队**,由资深的存储&数据库解决方案架构师组成。团队致力于帮助企业与组织更好的使用火山引擎云存储与云数据库产品,针对实际业务场景设计最优的解决方案,用专业技术助力组织和企业实现业务成功。## 为什么要做数据库选型### 数据库选型的重要性与难点发展数字经济是当下各行各业的重要方向。支撑数字经济的底座是软件,特别是基础软件,可以说基础软件是整个数字经济的坚实底座。在基础软...

数据库顶会 VLDB 2023 论文解读:字节跳动如何解决超大规模流式任务运维难题

1. 指标采集流式作业管控常用的指标信息除了计算引擎自身的指标外还有 MQ 侧的数据源相关指标和 K8s 侧的资源相关指标,字节跳动内部将三类指标都通过中心时序数据库缓存起来。StreamOps 对接了内部的时序数据库系统,管控策略就可以根据需要对不同种类的指标进行丰富的查询操作。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/c5e9d70078594b55b47369b6d4f8abe7~tplv-tlddhu82om-image...

掘地三尺,搞定 Redis 与 MySQL 数据一致性问题 | 社区征文

当应用程序需要从数据库读取数据时,先检查缓存数据是否命中。2. 如果缓存未命中,则查询数据库获取数据,同时将数据写到缓存中,以便后续读取相同数据会命中缓存,最后再把数据返回给调用者。3. 如果缓存命中,直接返回。时序图如下:![旁路缓存读时序图](https://magebyte.oss-cn-shenzhen.aliyuncs.com/redis/20220522214335.png)#### 优点- 缓存中仅包含应用程序实际请求的数据,有助于保持缓存大小的成本效益。- 实现简...

新功能发布记录

实现日志主题和 MySQL 数据库的联合查询分析。 说明 邀测功能,若有业务需求可联系客户经理申请白名单。 2023-11-15 全部地域 关联 MySQL 数据源 MySQL 联合查询分析 UNION 和 JOIN 子句(白名单) 检索分析语法... 2022-07-11 全部 单行全文模式 CreateRule 时序图 日志服务折线图支持 X 轴时序模式,用于时序分析场景。 2022-07-11 全部 折线图 自定义字段配置 支持创建多个自定义的字段配置,指定在日志检索页面中显...

干货|一套架构框架满足流批数据质量监控

所以我们要依赖一些外部的时序数据库再加规则引擎来展示对数据的监控。 ![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/bd3f9e38962546968c1f6d51ac99c2e7~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012445&x-signature=qPJ5S0cOO9uH%2BgUmw0yEOHMYlRo%3D)平台上流式数据监控的流程为:1. 根据规则定义,创建 Flink 作业;2. 根据报警条件,注册 Bosun 报警事件;...

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