4 най-добри бази от времеви серии, които трябва да гледате през 2019 г.

Когато разработвате IoT, финансови или индустриални приложения, изборът на база данни с добри времеви серии е през повечето време главоболие, избирайки между 30+ (и нарастващ) списък на доставчиците на времеви серии в индустрията.

Когато избирате база данни от времеви серии, най-добре е да знаете какво могат да предложат и как могат да отговарят на вашите нужди.

Искате ли повече за директно писане на SQL или предпочитате чисто нов език за обработка за вашата времева серия? Загрижени ли сте за облачни решения или имате свои собствени интеграционни решения?

Тази статия ще ви помогне да сравните различните си опции.

Ето списъка с моята най-добра база данни от времеви серии, която ще използвам през 2019 г.

1. InfluxDB

InfluxDB Класиране за 2019 г.

Построен от InfluxData през 2013 г., InfluxDB е напълно отворена база данни от времеви серии, работеща върху всички текущи операционни системи. InfluxDB поддържа много голям набор от програмни езици (да ... дори Lisp и Clojure ...). Той е оптимизиран за голямо натоварване при писане и работи удивително добре с паралелността.

InfluxDB е без схема: той е изграден върху NoSQL аромати и позволява бързи модификации на схемата на базата данни. В зависимост от това, което се опитвате да изградите, този концептуален избор може или не може да бъде адаптиран към вашите нужди.

Защо трябва да използвате InfluxDB?
  • Играйте с него след 5 минути

Пет минути е всичко, което отнема от момента, в който го изтеглите, докато не можете да играете с него. Добрата техническа документация го прави супер лесен за инсталиране, конфигуриране и стартиране на InfluxDB. Като база данни, подобна на NoSQL, не е необходимо да настройвате базата данни по никакъв начин: вмъквате данните си и сте готови да работите.

  • Интегриран TICK стек

InfluxDB е част от стека на TICK: Telegraf, InfluxDB, Chronograf и Kapacitor. InfluxData предоставя извън кутията инструмент за визуализация (който може да се сравни с Grafana), машина за обработка на данни, която се свързва директно с InfluxDB, и набор от повече от 50+ агента, които могат да събират показатели в реално време за много различни източници на данни.

Сега нека бъдем честни.

InfluxDB най-често се използва с Grafana. Хронограф не е (в момента) толкова добър, колкото Графана, но InfluxData се опитва да обърне кораба. Чрез изграждането на Flux, нов език за обработка и интегрирането му директно с Chronograf, те могат да предложат някои много уникални функции в следващите месеци.

(Искате ли да знаете повече за Flux? Написах статия за него.)

Уебсайт на InfluxDB - influxdata.com

2. TimescaleDB

Класиране на TimescaleDB за 2019 г.

Класиран на 15 ° миналата година, TimescaleDB отбелязва огромен напредък в класацията тази година.

Защо?

Е, ако питате мен, те предлагат много солидна и мащабируема алтернатива на InfluxDB. TimescaleDB също е с отворен източник и се основава на SQL помещения. Те също така предоставят много голям набор от поддържани езици за програмиране (вкл. Java и Python) за вашите приложения да се интегрират директно с него.

TimescaleDB е пряко обвързан с PostgresSQL, тъй като мащабира известната релационна база данни, за да предложи уникален набор от операции, свързани с времеви серии (като бързо поглъщане).

Защо трябва да използвате TimescaleDB?
  • SQL поддръжка:

Едно от най-големите предимства на TimescaleDB е фактът, че той поддържа естествено SQL езика и позволява на разработчиците бързо да прескачат влака, без да се налага да изучават нов език. Разбира се, това е много приятен аспект за производителността на разработчиците, тъй като можете да гарантирате, че разработчиците на SQL във вашия екип могат да бъдат незабавно ефективни с TimescaleDB.

  • Интеграция на PostgresSQL:

The Guardian направи много хубава статия, в която обясняваше, че преминават от MongoDB към PostgresSQL в полза на мащабирането на архитектурата и криптирането на тяхното съдържание в REST. Както можете да разберете, големите компании разчитат на системи за ограничаване на SQL (разбира се, с облачна архитектура), за да гарантират надеждността и достъпността на системата. Вярвам, че PostgresSQL ще продължи да расте, както и TimescaleDB. Принадлежайки към екосистемата PostgresSQL, TimescaleDB ще наследи от всички инструменти и плъгини, разработени от тази огромна общност.

  • Спорно по-добро представяне от InfluxDB

Трябва да подчертая, че това е „спорно“ по-добро представяне, тъй като системите са доста нови на пазара и не бяха тествани по всички различни случаи, които индустрията може да предложи.

Като добросъвестен писател трябва да отбележа факта, че Matvey Arye написа много добра статия, сравнявайки Flux със SQL и по някакъв начин InfluxDB с TimescaleDB. Неговите точки относно оптимизацията на заявките в частност трябва да бъдат прочетени внимателно и дават много солидно обяснение защо те могат да бъдат по-ефективни (поне на теория).

Статията на Matvey Arye - SQL срещу Flux

Уебсайт на TimescaleDB - timescale.com

3. OpenTSDB

Класиране на OpenTSDB за 2019 г.

OpenTSDB работи от доста повече време от конкурентите си и е една от първите технологии за справяне с необходимостта от съхранение на данни от времеви серии в много голям мащаб. OpenTSDB обещава, че ще може да съхранява стотици милиарди редове данни върху разпределени екземпляри на TSD сървъри.

OpenTSDB е база данни без схема, изградена на Apache HBase. За тези, които не знаят, HBase е нерелационна система за управление, написана за работа с елегантен и ефективен начин за съхранение на големи маси.

Защо трябва да използвате OpenTSDB?
  • Производителност!

Тед Дънинг (главен архитект на приложения в MapR) направи доста обяснителен разговор за това как трябва да се изгради база данни от времеви редове и как хоризонталното подреждане на времевите диапазони може да мащабира СУБД до 20 до 30 милиона пише в секунда. Това е огромна скорост на вмъкване, като се има предвид, че един екземпляр на възел InfluxDB може да вмъкне до един милион записи в секунда.

Може да искате да дадете снимка на OpenTSDB, ако имате работа с такива скорости на вмъкване във вашата система.

  • Интеграционна екосистема

Четейки документацията, OpenTSDB се интегрира с доста количество инструменти като Cassandra, BigTable, CollectD, StatsD, Chef и дори Puppet за управление на внедряването.

Тед Дънинг върху архитектурата на бази данни от времеви серии

Уебсайт на OpenTSDB - opentsdb.net

4. Графит

Графитни класации за 2019 г.

Graphite е още по-утвърдена и много широко използвана система от бази данни от времеви серии. Graphite е мощен инструмент за наблюдение, който съхранява числови данни от времеви серии и ги показва при поискване чрез своя графит-уеб интерфейс с доста бърза скорост. Графитът се използва през повечето време като магазин за метрични показатели за ефективност на системата, мрежата и приложенията. Големите компании като Booking.com, Reddit и GitHub го използват ежедневно, за да могат лесно да открият прекъсвания в тяхната архитектура.

Защо трябва да използвате Graphite?
  • Графитът прави няколко неща, но го прави добре.

Графитът е изграден за работа с цифрови данни. Тъй като само по себе си това може да бъде ограничение, ако не се занимавате с цифрови данни, Graphite предоставя извън кутията набор от инструменти, които улесняват работата на разработчиците. Graphite Web предоставя много приятен интерфейс за разработчиците да наблюдават тяхното приложение.

  • Екосистема за добра интеграция

Като OpenTSDB, Graphite се свързва с много инструменти първоначално и улеснява разработчиците да се свързват със съществуващата си инфраструктура. Графитът е в състояние лесно да се свърже с CollectD, sensu, Riemann, Windows Server, Logstash и много други.

Графитен уебсайт - graphiteapp.org

X - Вашият ред за споделяне!

Имате ли опит с тези бази от времеви серии? Ако да, кой бихте препоръчали и защо?

Освен това, ако установите, че някои TSMS трябва да бъдат класирани по-високо или по-ниско, не се колебайте да дадете собствена класация в секцията за коментари.

XI - Клопване и абониране

Ако тази статия ви е харесала, дайте ни няколко хлопки, тя винаги помага. Както винаги, абонирайте се за нашата публикация, за да сте сигурни, че в бъдеще да не пропуснете нито една статия за софтуерен инженеринг.

Благодаря за хлопата!