BlueSky高性能時序數(shù)據(jù)庫技術/問題

趨勢方面了解完之后，我們細致地看看現(xiàn)在的時序數(shù)據(jù)庫有哪些特點、如何分類、有哪些技術。首先，我們從存儲架構角度，看看時序數(shù)據(jù)庫的分類情況。類就是是基于關系數(shù)據(jù)庫的時序數(shù)據(jù)庫，比如timescale。第二類就是基于KV的時序數(shù)據(jù)庫，比如OpenTSDB。第三類就是專門面向時序數(shù)據(jù)場景的原生時序數(shù)據(jù)庫，比如InfluxDB,Io和Tengine等。

bluesky時序數(shù)據(jù)庫領域到底涉及哪些問題和哪些解決

這些領域問題的技術呢？個就是存儲數(shù)據(jù)結構的設計，利用xLSM-Tree的架構解決寫入高吞吐問題。第二個在高性能查詢上面，各個產(chǎn)品都有自己的索引定制和查詢優(yōu)化器的引入。第三個在存儲成本上面，各個時序數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品以列式存儲和具體類型的針對性壓縮算法選取解決存儲成本問題。當然在云上存儲成本上面我，們還可以在邊緣端做更多的優(yōu)化處理，在云上有冷熱數(shù)據(jù)的處理，這也是分布式云的技術戰(zhàn)略趨勢所導向的。第四個也是非常重要的領域問題，就是亂序的解決，利用寫前保序和寫后重排多種手段在存儲層面解決亂序問題。進而在后續(xù)的計算分析部分發(fā)揮價值。那么大家想想除了上面的四個方面還有其他關鍵問題和技術需要關注嗎？當然還有，那就是在分布式云的架構下，邊緣端的部署也是需要高可靠的，各個時序數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品都需要提供多副本的集群版支持。還有一個，如果讓時序數(shù)據(jù)庫產(chǎn)生大價值，邊緣端的實時計算也是的，那么，時序數(shù)據(jù)庫對實時計算的支持也有很大的技術挑戰(zhàn)。

BlueSky高性能時序數(shù)據(jù)庫下的OpenTSDB

OpenTSDB是在2010年開源的一款分布式時序數(shù)據(jù)庫，當然其主要用于監(jiān)控方案中。

OpenTSDB采用的是Hbase的分布式存儲，它獲取數(shù)據(jù)的模式與Prometheus不同，采用的是推模式（Push）。

在展示層，OpenTSDB自帶有WebUI視圖，也可以與Grafana很好的集成，提供豐富的展示界面。

但OpenTSDB并沒有自帶預警模塊，需要自己去開發(fā)或者與第三方組件結合使用。